Олександра

Олександра Сулімовська
Дата Аналітик
Віддалено | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | Telegram, LinkedIn, DOU

Дата-аналітик із практичним досвідом у медіабаїнгу та операційній діяльності. Спеціалізуюся в наскрізній звітності: від сирих
даних у BigQuery до SQL-представлень (views), інтерактивних дашбордів у Tableau та повністю автоматизованого щоденного
оновлення. Маю навички використання Claude для оптимізації SQL, швидкого форматування та технічної документації.
Перетворюю складні бізнес-потреби на чіткі метрики та практичні висновки, які демонструють командам, що масштабувати, що
зупиняти та де показники відхиляються від плану.

Навички
SQL: Google BigQuery, CTE, віконні функції, JOIN, агрегації, SQL-представлення для BI-інструментів
BI-інструменти: Tableau (інтерактивні дашборди, фільтри та параметри, екстракти), Looker Studio
Google Google Sheets / Apps Script: зведені звіти, складні формули (IMPORTRANGE, SUMPRODUCT), автоматизація на основі
тригерів
AI-автоматизація: Claude, підключений до BigQuery та Tableau — розробка SQL, валідація даних, підготовка звітів; Apps Script із
тригерами за часом, заплановані запити BigQuery, розклади оновлення екстрактів Tableau.
Аналітика: метрики перформанс-маркетингу (Profit, ROI, CR, CPA), план/факт, виявлення аномалій
Python (Базовий): Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy
Статистика: базова описова статистика, перевірка гіпотез, p-value, довірчі інтервали
A/B тестування: базове розуміння дизайну тестів, контрольної та тестової груп, розміру вибірки та інтерпретації результатів

Мови
Англійська (Upper-Intermediate)
Українська (Рідна)

Досвід роботи
Операційний менеджер та аналітик | EVADAV — Traffic Group | 02.2026 – 10.2026
Комерційні проєкти
Наскрізна BI-архітектура: спроєктувала автоматизовані ETL-пайплайни, що об'єднують Google Apps Script, заплановані запити
BigQuery та екстракти Tableau для забезпечення повністю автономного щоденного оновлення даних.
Дашборди для керівництва та команд: запустила 8 основних дашбордів у Tableau та централізовану моніторингову сторінку
'Health Check', забезпечивши менеджмент та тімлідів медіабаїнгу миттєвим доступом до ефективності баєрів/дизайнерів,
стабільності ROI та відхилень плану від факту.
База знань даних та управління: створила комплексну корпоративну базу знань в Confluence, що охоплює всі дашборди, моделі
даних, логічні метрики та регулярні процеси звітності для забезпечення онбордингу та узгодженості даних між відділами.
Ефективність на основі ШІ: інтегрувала Claude Desktop із BigQuery для прискорення аналітичних процесів, оптимізувавши
швидку розробку чистих SQL-представлень, оптимізацію запитів та валідацію схем.
Стратегічний аналіз ефективності: трансформувала складні шари даних у структуровані щотижневі звіти (~40 слайдів) із
готовими рекомендаціями для відділів медіабаїнгу та дизайну, що дозволяли приймати рішення щодо перерозподілу бюджетів і
масштабування кампаній.
Надійність даних та QA: впровадила систему щоденного звіряння даних, виконуючи аудит метрик у Tableau та BigQuery та
внутрішньої статистики платформи для усунення розбіжностей до того, як звіти потрапляли до стейкхолдерів.
Відстеження операційних процесів: розробила шаблони зведеної звітності у Google Sheets та Looker Studio з розбивкою по
днях, тижнях і місяцях для відстеження ефективності команди дизайну та стабільності креативів.

Дата Аналітик | Фріланс | 09.2025 - 02.2026
Портфоліо
SQL-аналітика: вивантажувала та структурувала чисті датасети за допомогою складних SQL-запитів (CTE, віконні функції, JOIN)
у Google BigQuery.
BI-дашборди: розробила та запустила інтерактивні дашборди в Tableau для відстеження динаміки продажів і ключових
показників ефективності.
Моделювання комерційних даних: провела ABC-класифікацію товарів та аналіз продажів у Google Sheets для визначення
основних драйверів доходу.
Python EDA: провела розвідувальний аналіз даних (EDA) за допомогою Python для виявлення сезонних трендів та аномалій.
A/B тестування: спроєктувала та провела статистичні A/B тести для вимірювання впливу змін на сайті на конверсію клієнтів.

Фахівець з логістики | Alien Corporation | 08.2022 - 08.2024
Фінансовий трекінг: вела щотижневі P&L звіти по кожній вантажівці в Google Sheets, відстежуючи доходи, витрати на пальне та
рентабельність.
Ефективність маршрутів: аналізувала завантаженість маршрутів для мінімізації холостого пробігу та оптимізації процесів
перевезень (FTL).
Метрики ціноутворення: відстежувала RPM (ставку за милю) та ринкові тренди для оцінки маржинальності перевезень і
стабільності цін.
Операційна діяльність: координувала FTL-логістику у часових поясах США, керуючи графіками водіїв та вирішуючи
диспетчерські питання.

Освіта
Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара
Факультет психології (незакінчена)
Mate Academy
Дата Аналітик
Виконувала повний цикл проєктів з аналізу даних: від вивантаження й очищення сирих датасетів за допомогою складних
SQL-запитів до створення готових інтерактивних дашбордів. Застосовувала Python (Pandas, NumPy, SciPy) для розвідувального
аналізу даних (EDA), виявлення аномалій та статистичного тестування гіпотез (включаючи дизайн A/B тестів і розрахунок p-value).
Пройшла спеціалізоване навчання, зосереджене на сторітеллінгу даних, професійній бізнес-комунікації та презентації
аналітичних висновків стейкхолдерам англійською мовою.
Індивідуальне менторство
Цифровий маркетинг та стратегія продуктового бізнесу
Індивідуальне навчання з практикуючим спеціалістом з маркетингу щодо просування та стратегії продуктового бізнесу.
Маркетингові метрики, аналіз шляху клієнта та оптимізація кампаній.Застосувала отримані знання для запуску та просування
власного e-commerce проєкту.

Досягнення
Усунула 100% ручних оновлень даних для міжнародного агентства за допомогою розробки автономного наскрізного конвеєра
даних.
Успішно запустила корпоративну аналітичну екосистему з 8 дашбордів, оптимізувавши щоденний розподіл бюджету та
відстеження ROI для керівництва та тімлідів медіабаїнгу.
Оптимізувала процеси FTL-логістики, звівши холостий пробіг до нуля та досягнувши відсутності простоїв водіїв завдяки аналізу
маршрутів на основі даних.
Спроєктувала та впровадила централізовану базу знань даних, зменшивши затримки в міжвідділовій комунікації та час
онбордингу для операційних команд.