Ответ
На текущем проекте я занимаюсь анализом пользовательских данных для улучшения продуктовых метрик. Основные задачи:
- ETL-процессы: очистка и трансформация сырых данных (SQL/Python)
- A/B-тестирование: оценка эффективности новых фич (StatsModels, визуализация)
- Дашборды: создание интерактивных отчетов в Tableau/Power BI
- Прогнозирование: построение базовых ML-моделей (Prophet, sklearn)
Пример SQL для анализа retention:
SELECT
cohort_date,
DAYS_DIFF(event_date, cohort_date) AS day_num,
COUNT(DISTINCT user_id) * 100.0 / MAX(COUNT(DISTINCT user_id)) OVER (PARTITION BY cohort_date) AS retention_rate
FROM events
GROUP BY 1, 2
Работаю в связке с product-менеджерами, передавая insights в формате "проблема → данные → рекомендация".