Этот репозиторий содержит несколько интересных проектов по анализу данных, в часточности в сфере продуктовой и маркетинговой аналитики, которые демонстрируют мои навыки работы с данными и применение различных инструментов и методологий.
- Все проекты реализованы на Python
- Использованы различные библиотеки для обработки и визуализации данных
- Применяются различные техники анализа данных, включая статистику и машинное обучение
| Название проекта | Описание | Стек технологий |
|---|---|---|
| Сравнение потребительского поведения пользователей GoFast | Анализ данных о поездках пользователей GoFast на самокатах для сравнения моделей поведения с подпиской и бесплатной версией | Python, pandas, matplotlib, numpy, scipy.stats |
| Анализ мирового рынка видеоигр | Исследование исторических данных о продажах игр, оценках пользователей и экспертов для выявления факторов успеха и прогнозирования популярности | Python, Pandas, Matplotlib & Seaborn, Numpy, scipy.stats |
| Анализ оттока клиентов банка | Анализ данных клиентской базы банка для выявления причин оттока, кластеризации и сегментации пользователей | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scipy.stats, Scikit-learn |
Каждый проект представляет собой отдельную директорию в этом репозитории. Для запуска проектов рекомендуется использовать Jupyter Notebook или JupyterLab.
Проекты демонстрируют различные аспекты работы с данными, от простых статистических анализов до более сложных методик с использованием конкретных технологий.
Для получения дополнительной информации о каждом проекте, пожалуйста, перейдите в соответствующую директорию.