Світлана

Порталенко Світлана
Молодший аналітик даних (Junior Data Analyst)
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | Telegram: @LanaKoschman | LinkedIn | Харків, Україна

РЕЗЮМЕ
Молодший аналітик даних із сильним операційним бекграундом у роздрібній торгівлі (12+ років). Навчання з аналітики
даних у IT School GoIT (SQL, Python, BigQuery, Google Sheets, A/B тестування, Tableau). Практичний досвід управління
мережами супермаркетів дав глибоке розуміння бізнес-процесів, KPI та прийняття рішень на основі даних. Прагну
застосувати аналітичні навички та галузеву експертизу для підтримки data-driven рішень у команді.

НАВИЧКИ
Аналітичні інструменти: SQL, Python (основи), BigQuery, A/B тестування, Tableau
Python бібліотеки: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook
Візуалізація даних: Tableau, Power BI, Looker Studio, Google Sheets
Таблиці та звітність: Google Sheets, Microsoft Excel, 1С. Підприємство, MS Office
Аналітичні компетенції: Когортний аналіз, Retention Rate, data storytelling, статистичний аналіз, очищення та валідація
даних
Бізнес-метрики: KPI, конверсія, ARPU, LTV, Retention, Churn, MRR, ARPPU, аналіз товарних втрат
Процесні навички: Збір та формалізація вимог, операційна звітність, контроль якості даних, робота з великими
обсягами даних

ОСОБИСТІ ЯКОСТІ
Аналітичне мислення · Увага до деталей · Відповідальність та самоорганізація · Критичне мислення · Орієнтація на
результат · Вирішення проблем

ПРОЄКТИ
Когортний аналіз утримання користувачів (Retention Rate) | Переглянути проєкт
Інструменти: SQL, Google Sheets
Опис: Оцінка Retention Rate на основі когортного аналізу для порівняння якості залучення промо- та органічних
користувачів за 6 місяців.
Мої завдання:
• Очищення та трансформація дат у різних форматах (SQL CASE/REGEXP), розрахунок cohort_month та
month_offset.
• Побудова когортних таблиць у Google Sheets: зведені таблиці, градієнтне форматування, Slicer за
promo_signup_flag.
• Порівняння поведінки промо- та органічних користувачів, висновки щодо Acquisition Quality.
Результат:
• Когортна таблиця Retention Rate з динамічною фільтрацією; виявлено ключові відмінності між групами залучення.
Аналіз даних опитування Stack Overflow (Python / Pandas) | Переглянути проєкт
Інструменти: Python, Pandas, Jupyter Notebook (Google Colab)
Опис: Дослідження датасету Stack Overflow Developer Survey — аналіз демографії, компенсацій та поведінки
розробників.
Мої завдання:
• Обробка пропущених значень, фільтрація, групування, агрегація, розрахунок мір центральної тенденції.
• Аналіз популярності Python по країнах і вікових групах; перцентильний аналіз компенсацій (75-й перцентиль).
Результат:
• Визначено географічний розподіл компенсацій Python-розробників; надано структуровані висновки для data-driven
рішень.
Дашборд аналізу грошових надходжень (Revenue Dashboard) | SQL-запит | Tableau
Інструменти: SQL, Tableau, Google Sheets
Опис: Дашборд для відстеження динаміки MRR та верхньорівневого аналізу факторів грошових надходжень продукту.
Мої завдання:
• Розрахунок MRR, New/Expansion/Contraction MRR, Churned Revenue, Revenue Churn Rate, Paid Users, Churn Rate,
ARPPU, LT, LTV.
• Побудова інтерактивного дашборду в Tableau з динамікою метрик по місяцях.
Результат:
• Реалізовано повний моніторинг revenue-метрик; забезпечено наочну візуалізацію відтоку для швидкого виявлення
проблемних точок.

ДОСВІД РОБОТИ
Куратор магазинів · ТОВ «Реван» Квітень 2023 — дотепер

• Аналізувала товарні втрати по мережі магазинів та формувала звіти для керівництва.
• Збирала та обробляла операційні дані з кількох об'єктів для прийняття управлінських рішень.
• Контролювала ключові бізнес-показники (втрати, оборот, виконання стандартів) у розрізі магазинів.
• Координувала відкриття нових магазинів: збір вимог, документація, взаємодія зі службами.
Досягнення: Оптимізувала процес збору операційної звітності по мережі, скоротивши час підготовки даних для
керівництва.
Районний керуючий магазинами · ТОВ «АТБ-Маркет» Квітень 2016 — Квітень 2022
• Щомісячно аналізувала показники товарних втрат, інвентаризацій та виконання планів по 15+ магазинах.
• Формувала управлінські звіти та виявляла відхилення у роботі об'єктів на основі даних.
• Впроваджувала процеси контролю на основі аналізу операційних метрик.
Досягнення: Знизила рівень товарних втрат по району на 15% завдяки системному аналізу даних та впровадженню
контрольних заходів.

ОСВІТА
IT School GoIT · Аналітика даних 2026
SQL · Python · BigQuery · Google Sheets · A/B тестування · Tableau
Сертифікат (Unique ID 47352)
Харківський держ. біотехнологічний університет · Магістр · Економіка 2020 — 2021
Харківський університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба · Спеціаліст · Електротехнічні системи
електроспоживання 2009 — 2013

МОВИ
Англійська — B1 (Середній, продовжую вдосконалювати) · Німецька — B1 (Середній) · Українська — рідна