Используемые инструменты:
SQL (PostgreSQL), Python (SQLAlchemy, Pandas, NumPy, Matplotib, Seaborn, SciPy, Scikit-Learn).
Ситуация:
Вы работаете аналитиком в онлайн-сервисе “Поиск ментора”. Это сервис, который помогает менторам и менти найти друг друга.
Встречи проходят на площадке сервиса. Назначить встречу можно в личном кабинете после авторизации на сайте.
Продакт-менеджер начал подготовку к новому этапу развития приложения и попросил вас собрать данные о работе сервиса.
Задача:
Изучите данные и подготовьте ответы на вопросы продакт-менеджера.
Определите точки роста.
Спрогнозируйте, сколько новых менторов нужно найти, если в следующие 2 недели количество активных менти увеличится на 250 человек. Объясните результат и ваше решение.
Действия:
для каждого вопроса написаны запросы на SQL;
для полученных данных построены визуализации;
для части вопросов проведен корреляционный анализ;
определена потребность в найме менторов.
Результат:
Результат представлен в виде файла Jupyter Notebook.
На основе проведенного анализа даны рекомендации для дальнейшего развития сервиса.
Также определена минимальная потребность в найме менторов на следующие 2 недели при условии увеличения активных менти.
Пожаловаться
