Особисті дані приховані

ДАРИНА НАКОНЕЧНА
Дата Аналітик

Telegram https://t.me/Cantus_Lupus1
LinkedIn [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
GitHub https://github.com/DarynaN
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
remote

ПРОФІЛЬ
Дата аналітик із юридичною освітою — поєднання, що дає структурне мислення,
точність формулювань і звичку працювати з доказами, а не припущеннями. Працюю
з SQL (BigQuery, PostgreSQL), Python і Tableau для аналізу поведінки користувачів,
бізнес-метрик і ефективності продукту. Спеціалізуюсь на EDA, A/B тестуванні та
пошуку точок монетизації — від даних до конкретних бізнес-рекомендацій.

НАВИЧКИ
SQL: BigQuery, PostgreSQL · вікон. функції, CTE, оптимізація
Python: pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, scipy, statsmodels
BI Інструменти: Tableau, Looker Studio, Power BI
Таблиці: Excel, Google Sheets
Статистика: EDA, тестування гіпотез, кореляція, значущість, KPI
A/B тестування: планування, аналіз, звітність

АНАЛІТИЧНІ ПРОєКТИ
E-Commerce Sales Analysis
○​ Проаналізувала ~33K записів за географією, каналами трафіку, девайсами та
категоріями — виявила 2 категорії з попитом вище середнього, але AOV на 40%
нижчим: рекомендувала A/B тестування цін замість нарощування трафіку
○​ Визначила Cosmetics як категорію з найвищою маржею — пріоритет для
масштабування
○​ Виявила критичні затримки доставки (до 50 днів) в Угорщині та Словаччині —
логістичне покращення без ризику для доходу
○​ Побудувала Tableau дашборди з бізнес-рекомендаціями щодо оптимізації доходу
A/B Test Project
○​ Проаналізувала 4 A/B-експерименти воронки checkout на ~800K подіях
○​ Провела сегментований аналіз конверсії за допомогою proportion z-tests (statsmodels)
○​ Виявила, що агрегатні результати приховували суттєві відмінності між сегментами —
значущість варіювалась за девайсами та географією, що запобігло передчасному
глобальному rollout
Sales Data Analysis
○​ Визначила Cosmetics як категорію з найвищою маржею та серпень як стабільно
найслабший місяць — рекомендувала проведення акцій до серпня та планування
запасів
○​ Виявила критичні затримки доставки (до 50 днів) в Угорщині та Словаччині
User Engagement Analysis
 ○​ Побудувала BigQuery датасет і розрахувала engagement KPI для різних сегментів
користувачів
○​ Проаналізувала динаміку акаунтів, email-активність (відправлені, відкриті, переходи) та
поведінкові тренди по країнах
○​ Створила Looker Studio дашборд для моніторингу engagement серед топ-10 ринків

МОВИ
•​ Українська — рідна
•​ Англійська — середній рівень (Intermediate)
•​ Польська — просунутий рівень (Advanced)

ОСВІТА
Andrzej Frycz Modrzewski Krakow University
Магістр права

ДОДАТКОВА ОСВІТА
Курс Data Analyst
Mate Academy