| Музыка больших городов |
Сравнение предпочтений пользователей Яндекс.Музыки из Москвы и Санкт-Петербурга в зависимости от времени (утро и вечер) и дня недели (понедельник, среда, пятница) |
Pandas |
| Проверка гипотез для увеличения выручки интернет-магазина |
Проверить ряд гипотез с целью увеличения выручки интернет-магазина |
Pandas, NumPy, Matplotlib, SciPy, А/В - тестирование |
| Анализ рынка заведений общественного питания Москвы |
Провести исследование рынка заведений общественного питания Москвы, найти интересные особенности и презентовать полученные результаты, которые в будущем помогут в выборе подходящего инвесторам места |
Pandas, NumPy, Seaborn, Plotly, Matplotlib, Folium |
| Анализ пользовательского поведения в мобильном приложении |
На основе данных использования мобильного приложения для продажи продуктов питания проанализировать воронку продаж, а также оценить результаты A/A/B-тестирования |
Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, SciPy, Math, A/B-тестирование |
| Оценка результатов A/B-теста изменений, связанных с внедрением улучшенной рекомендательной системы |
Провести оценку результатов A/B-теста. В распоряжении есть датасет с действиями пользователей, техническое задание и несколько вспомогательных датасетов. |
Pandas, NumPy, Seaborn, Plotly, Matplotlib, Math, SciPy, А/В - тестирование |
| Анализ базы данных крупного сервиса для чтения книг |
Проанализировать информацию о книгах, издательствах, авторах и пользовательских обзорах книг, для формирования ценностного приложения для читателей |
Pandas, SQLAlchemy |
| Анализ программы лояльности магазина строительных материалов |
Проанализировать программу лояльности магазина. |
Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy |