Руслана

РУСЛАНА ВОРОНЄВСЬКА
Junior Data /Product Analyst

КОРОТКИЙ ОПИС
Аналітик даних із 8-річним досвідом аналізу та оптимізації бізнес-процесів
бухгалтерського обліку. Маю також досвід роботи над творчими проєктами, що
розвинув креативне мислення, роботу з ідеями та комунікацію. Поєдную бізнес-
експертизу з аналітичними навичками та креативним мисленням, щоб
підсилювати команди та допомагати приймати кращі рішення на основі даних.
КОНТАКТИ Працюю з SQL, Tableau, Power BI, BigQuery та Python. Маю практичний проєктний
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») досвід у маркетинговій та продуктовій аналітиці: аналізі ефективності
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») маркетингових каналів, SaaS-метрик доходу та поведінки клієнтів, включно з MRR,
t.me/lana_voronevskaya Churn, ARPPU, LTV, A/B-тестуванням та візуалізацією даних. Шукаю позицію
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») Product/Data Analyst, де зможу поєднати аналітичне мислення та бізнес-досвід для
voronievska пошуку точок зростання й підтримки data-driven рішень.
https://github.com/ruslanavoronevs
kaa/data-analytics-portfolio ПРОЄКТНИЙ ДОСВІД
Одеса, Україна
Marketing Chanel Performance Analysis
ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ Інструменти: SQL, Tableau Public, pgAdmin
SQL Завдання проєкту: аналіз ефективності маркетингових каналів на основі
Python транзакційних даних про продажі.
Очищення та валідація даних Сформулювала та перевірила гіпотези щодо залучення клієнтів, генерації доходу,
Візуалізація даних середнього чека та структури продажів.
Статистичний аналіз та А/Б тести Підготувала та перевірила аналітичний датасет за допомогою SQL.
Бізнес метрики (MRR, ARPPU, Проаналізувала ключові показники ефективності маркетингових каналів.
Expansion MRR, Contraction MRR,
Інтерпретувала результати аналізу та сформулювала бізнес-рекомендації.
Churn Rate, LTV, Revenue, AOV)
Результат: визначила основні фактори, що впливають на дохід за маркетинговими
Представлення даних
каналами, та сформулювала рекомендації для підтримки маркетингових рішень.
Предметна експертиза
Автоматизація бізнес-процесів SaaS Revenue & Customer Metrics Dashboard
Аналіз ERP систем Інструменти: SQL, Tableau Public, DBeaver
Аналітика бухгалтерського
Завдання проєкту: аналіз доходу та поведінки клієнтів SaaS-продукту на основі
обліку
даних про підписки та платежі.
Підготувала та трансформувала дані про платежі за допомогою SQL у PostgreSQL.
ІНСТРУМЕНТИ Розрахувала ключові SaaS-метрики: MRR, New MRR, Churn MRR, Expansion MRR,
Google Sheets, Excel Contraction MRR, ARPPU, LT та LTV.
BigQuery, DBeaver, SSMS, Побудувала інтерактивний Tableau-дашборд для моніторингу фінансових і
pgAdmin клієнтських метрик.
Pandas, NumPy, Matplotlib, Інтерпретувала результати та сформулювала висновки щодо факторів зміни MRR.
Seaborn, Jupyter Notebook Результат: визначила основні фактори зростання та скорочення MRR і сформувала
Git, GitHub аналітичну основу для прийняття продуктових рішень.
Tableau, Power BI, Amplitude
ISpro ERP, M.E.Doc, КЕП
ДОСВІД РОБОТИ
ОСОБИСТІ НАВИЧКИ ГК “Інтелектуальний сервіс”
Фахівець з ERP та бухгалтерських систем ( Травень 2018 – Липень 2026 )
Аналітичне мислення Працювала з ERP та бухгалтерськими системами: отримання, перевірка й
Вирішення проблем та пошук аналіз фінансових даних, виявлення та усунення помилок і розбіжностей у
рішень звітності.
Уважність до деталей Скоротила час отримання даних за бухгалтерськими операціями з кількох
Комунікаційні та презентаційні годин до 2 хвилин завдяки оптимізації роботи з рахунками обліку в ERP.
навички Навчила та адаптувала 10+ співробітників для роботи з програмним
Висока мотивація до навчання забезпеченням і проходження сертифікації.
та професійного розвитку
ОСВІТА
МОВИ "IT School GoIT" - Data Analysis 2026
"Hillel IT School" - Front-end Basic 2022
Англійська - Середній (B1)
Одеський національний технологічний університет 2012-2018
Українська - Носій
Магістр, Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології