Інна

Інна Мирошніченко
D A T A A N A L Y S T

[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Україна / Віддалено
myroshnichenko

Досвід роботи
Data Analyst | Особисті проєкти 2025 – 2026
● Формувала та валідувала аналітично готові датасети з різнорідних джерел даних
● Розробляла SQL-запити для вилучення, об'єднання (JOIN) та агрегації даних
● Проєктувала дашборди та звіти для моніторингу ключових продуктових метрик
Про мене ● Аналізувала поведінку користувачів, конверсію, retention та revenue для виявлення

точок зростання
Аналітик даних із сильним ● Розробляла та проводила A/B-тести, застосовуючи перевірку статистичної значущості
бекграундом у бізнесі та для валідації результатів
операційній діяльності, ● Перетворювала аналітичні висновки на конкретні рекомендації для бізнес-рішень

практичним досвідом роботи з Operations & Business Coordinator 2016 – 2025
SQL, BigQuery, Tableau та ● Координувала операційні процеси та логістику
Python. Маю досвід підготовки та ● Працювала з розкладом перевезень, маршрутами та документацією
● Відстежувала ключові показники (KPI) та готувала звітність
аналізу даних з різних джерел,
● Аналізувала операційні дані для підтримки щоденних рішень
відстеження KPI, аналізу витрат,
● Виявляла неефективності та брала участь в оптимізації процесів
доходів та показників
● Вела облік витрат, доходів та операційних показників
ефективності, а також
перетворення висновків на Проєкти
конкретні бізнес-рекомендації. ФЛАГМАНСЬКИЙ ПРОЄК Т
Попередній досвід в операційній Аналіз прибутковості вантажоперевезень | MySQL · Python · Tableau
діяльності дає практичне Створено на основі операційних знань із сімейного бізнесу вантажних перевезень.
розуміння того, як аналітичні ● Змоделювала наскрізний процес вантажних перевезень через реалістичний датасет,

інсайти підтримують щоденні побудований на основі операційного досвіду, включно з підходом FIFO для розподілу
рішення та покращення процесів. витрат на пальне, що відображає реальну практику закупівель.
● Показала, що зростання тарифів по всьому портфелю в цілому встигало за

зростанням цін на пальне (+15.6% проти +17.1%), тоді як аналіз на рівні маршрутів
Навички виявив, що портові маршрути були системно недооцінені за тарифами — структурна
проблема, прихована агрегованими показниками.
Data Analysis ● Підтвердила справжню причину недоефективності маршрутів шляхом послідовної
Python (Pandas, NumPy); SQL перевірки конкуруючих гіпотез, відокремивши цінові фактори від операційних, перш
(JOIN, aggregations, filtering); ніж визначити статус порту як ключовий структурний драйвер.
● Побудувала 5 інтерактивних дашбордів у Tableau та консолідований,
Data analysis & interpretation
пріоритизований executive summary для підтримки рішень щодо ціноутворення,
Statistics маршрутів та клієнтського портфеля.
A/B Testing; Statistical GitHub: github.com/innamir/Ukrainian-Freight-Logistics-Analytics
significance testing; Hypothesis Д ОД АТ К О В І П РО Є К Т И
testing Аналітичний проєкт: Unit Economics та продуктові метрики | SQL · Tableau
● Проаналізувала unit economics (CAC, LTV та LTV/CAC) для трьох каналів залучення
Visualization
(Meta, TikTok, Google) за допомогою SQL та Tableau.
Power BI; Tableau; Plotly ● Виявила, що канал із найнижчим CAC не був найприбутковішим — Meta залишалась

Other нижче точки беззбитковості, тоді як TikTok показав найкраще співвідношення LTV/CAC.
● Перевірила якість даних у трьох джерелах перед аналізом та надала рекомендації щодо
Excel, Google Sheets
розподілу бюджету по каналах.
GitHub: github.com/innamir/Analytics-Project-Unit-Economics-Product-Metrics
Мови
A/B тест: конверсія проти доходу | SQL · Статистичний аналіз
Англійська — Upper- ● Оцінила бізнес-вплив зміни продукту за допомогою A/B тестування та статистичного
Intermediate аналізу.
● Виявила, що зростання конверсії супроводжувалось зниженням retention та відсутністю
Українська — рідна
відчутного приросту доходу — компроміс, непомітний лише за headline-метрикою
конверсії.
● Рекомендувала не запускати фічу повністю, надавши пріоритет стійкому утриманню

користувачів та монетизації над короткостроковим приростом конверсії.
GitHub: github.com/innamir/ab-test-conversion-revenue-analysis
Освіта
Київський національний торговельно-економічний університет
Магістр — Готельно-ресторанна справа 2014 – 2016
Бакалавр — Товарознавство та торговельне підприємництво 2010 – 2014