Анастасія

АНАСТАСІЯ ПОГОРІЛЕЦЬКА
АНАЛІТИК ДАНИХ
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») Миколаїв, Україна
Telegram Linkedln

ПРО СЕБЕ НАВИЧКИ
Молодший аналітик даних з практичним досвідом в аналізі даних – від ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ
постановки бізнес-задачі та обробки даних до виявлення SQL
закономірностей і підготовки рекомендацій. Володію навичками Python
роботи з SQL, Python (pandas, NumPy), Google Sheets та A/B-тестування
інструментами візуалізації. Маю досвід аналізу A/B-тестів, когортного Статистичний аналіз
аналізу та дослідження поведінки користувачів. Шукаю посаду, де Перевірка гіпотез
зможу перетворювати дані на конкретні рішення для бізнесу. Очищення та валідація даних
Візуалізація даних
ПРОЄКТИ Когортний аналіз
Розвідковий аналіз даних (EDA)
Revenue Metrics Dashboard Описова статистика
Інструменти: SQL (PostgreSQL), Tableau Public (Calculated Fields, Бізнес-метрики (конверсія, ARPU,
Interactive Filters, Dashboard Design) LTV, Retention, Churn)
Опис: Створювала інтерактивний дашборд для відстеження Data Storytelling
щомісячної динаміки доходу та аналізу ключових чинників змін доходу Основи машинного навчання та NLP
й кількості платних користувачів для підтримки продуктових рішень.
ІНСТРУМЕНТИ
Мої завдання: Вивантаження та агрегація даних за допомогою SQL.
Pandas, NumPy, Matplotlib,
Розрахунок метрик доходу (MRR, ARPPU, Churn Rate, Expansion та
Seaborn, Jupyter Notebook
Contraction MRR, LT, LTV). Побудова візуалізацій щомісячної динаміки
PostgreSQL
доходу та платних користувачів. Додавання інтерактивних фільтрів за
Google Analytics
датою, мовою та віком користувачів.
BigQuery
Результат: Створено дашборд для моніторингу щомісячної динаміки
Tableau
доходу та аналізу чинників її змін: залучення нових користувачів,
Google Sheets, Excel
розширення, скорочення та відтоку. Дашборд забезпечує продакт-
Git, GitHub
менеджерам оперативний аналіз ключових показників.
ОСОБИСТІ ЯКОСТІ
Cohort Retention Analysis Допитливість
Інструменти: SQL, Google Sheets Адаптивність
Опис: Проводила когортний аналіз для оцінки утримання користувачів Командна робота
(Retention Rate) двох сегментів аудиторії – промо та органічних Відповідальність
користувачів, виявляючи відмінності в поведінці та якості залучення Позитивний підхід
для підтримки стратегії зростання бізнесу. Цілеспрямованість
Мої завдання: Підготовка та трансформація даних. МОВИ
Розрахунок та сегментація користувачів за когортами. Англійська – Upper-Intermediate
Побудова інтерактивних когортних таблиць у Google Sheets. Українська – Native
Порівняльний аналіз Retention Rate між сегментами.
Результат: Виявлено суттєві відмінності в утриманні між промо та ОСВІТА
органічними користувачами. Надано рекомендації щодо оптимізації
стратегії залучення. Data Analysis
IT School GoIT
Січень 2026 – Серпень 2026
GA Data Analysis Machine Learning Fundamentals for
Інструменти: SQL, BigQuery, Google Analytics 4 Digital Humanities
Опис: Аналізувала поведінку користувачів e-commerce компанії на SET University
основі event-based моделі GA4 для дослідження товарної ефективності Вересень 2024 – Грудень 2024
та активності користувачів.
Машинне опрацювання природної мови
Мої завдання: Розгортання вкладених масивів та витягування
НТУ “ХПІ”
параметрів зі структур GA4. Аналіз найприбутковіших товарів та
Вересень 2024 – Грудень 2024
розрахунок доходу. Сегментація користувачів за витратами через
віконні функції. Оптимізація SQL-запитів через партиціювання таблиць. Бакалавр, прикладна лінгвістика
Результат: Визначено топ-товари за доходом та ранжовано Національний університет
користувачів за витратами. Виявлено найпоширенішу стартову подію кораблебудування імені адмірала
сесій для оптимізації користувацького досвіду. Макарова
2023 – 2027