Ответ
Имею опыт работы с данными в различных форматах (SQL, NoSQL, Excel, CSV, JSON) и инструментах (Power BI, Tableau, Python). Участвовал в сборе, очистке, анализе и визуализации данных для принятия бизнес-решений.
Пример обработки данных на Python:
import pandas as pd
# Загрузка данных
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Очистка и агрегация
clean_data = data.dropna()
monthly_sales = clean_data.groupby('month')['revenue'].sum()
# Визуализация
monthly_sales.plot(kind='bar', title='Monthly Revenue')
Также работал с SQL-запросами для извлечения данных, построения отчетов и формирования метрик. Например:
SELECT
customer_id,
SUM(amount) AS total_spent
FROM
orders
GROUP BY
customer_id
HAVING
SUM(amount) > 1000;
Готов обсуждать конкретные кейсы и инструменты, которые актуальны для вашей компании.