Ответ
Один из ключевых проектов — автоматизация отчетности для ритейл-клиента, где я выявил узкие места в ETL-процессе и предложил решение на Python (Pandas + SQLAlchemy). Это сократило время генерации отчетов с 4 часов до 15 минут.
Пример кода для агрегации данных:
def transform_sales_data(raw_df):
return (raw_df
.groupby('product_id')
.agg({'sales': 'sum', 'returns': 'mean'})
.reset_index()
)
Также горжусь кейсом, где через юзер-сториз и CJM выявил 20% избыточных шагов в мобильном банкинге — это дало +12% к конверсии.