Портфолио и кейсы фрилансеров по бизнес-аналитике

Демонстрационный пример очистки и структурирования Excel-данных. В исходной таблице 12 строк: присутствуют дубли, разные форматы дат и цен, лишние пробелы и различия в регистре. После обработки осталось 10 уникальных записей. Выполнено: удаление 2 дублей, унификация артикулов и категорий, приведение дат к формату ДД.ММ.ГГГГ, преобразование цен в числовой формат и очистка лишних пробелов. Новые товары не добавлялись, существующие записи не подменялись. Все данные вымышлены. Базовый объём услуги — до 3000 строк в одном файле.

Демонстрационный проект аналитического дашборда в Excel. На основе исходных данных автоматически рассчитываются выручка, расходы, прибыль, количество заказов, средний чек, выполнение плана и рентабельность. Добавлены сводные показатели и графики динамики по месяцам. Дашборд позволяет быстро оценить основные результаты бизнеса без ручного пересчёта данных. Все данные в примере вымышлены и используются только для демонстрации возможностей Excel.

Демонстрационный пример автоматизации рабочего Excel-файла. Использованы одни и те же исходные записи до и после автоматизации. Настроены автоматический подсчёт выполненных и отменённых заказов, расчёт выручки, разделение оплат на наличные и безналичные, контроль статусов и отчёт по дням. Результат: данные вводятся один раз, а основные показатели и итоги рассчитываются автоматически. Все данные в примере вымышлены.

Демонстрационный проект системы учёта для малого бизнеса. В одном Excel-файле объединены клиентская база, расписание, оплаты, показатели сотрудников и автоматическая отчётность. Настроено: автоматический подсчёт записей и статусов, план/факт по выручке, разделение способов оплаты, KPI, графики и итоговый дашборд. Все данные в примере вымышлены и используются только для демонстрации возможностей системы.

Демонстрационный кабинет аналитики на вымышленной локальной выборке. Задача: показать выручку, заказы, средний чек и конверсию без поиска показателей в разных таблицах. Сделано: переключение месяца и недели, расчёт ключевых показателей, распределение заказов по каналам, таблица конверсий и иллюстративный график динамики. Проверено: смена периода пересчитывает карточки, таблицу и распределение каналов. Средний чек считается как выручка / заказы, конверсия — как заказы / обращения. Даты графика меняются вместе с периодом. Все компании, данные и показатели вымышлены. Внешние системы и реальные платежи не подключены. Это пример интерфейса и расчётов, не результат работы клиента. Публично доступны только изображения.

Статус: Аналитика и стратегия Найти причины снижения отдачи закупки и разработать правила управления сегментами на основе реальной юнит-экономики. Что сделано: • SQL-расчеты расходов, выручки, повторов, конверсии и окупаемости сегментов. • Когортный анализ и проверка правил на исторических данных. • Правила распределения закупки и управления портфелем лидов. • Стратегия и план внедрения без автоматического запуска закупок. Результат: Подготовлены воспроизводимые SQL-расчеты, стратегия и план внедрения. Бэктест выявил правило остановки сегмента, которое ухудшало исторический результат; его отклонили. Автоматическое управление закупкой не внедрено. Технологии: BigQuery, SQL, Python, Google Sheets

Сервис, который собирает все обращения клиентов в одну точку, автоматически разбирает эти обращения: определяет насколько это срочно, кратко описывает проблему, извлекает нужные данные из сообщения и, если не уверен в ответе, передаёт обращение оператору. Результат виден сразу: сколько обращений поступило, что за проблема, насколько она срочная, что делать дальше и насколько система уверена в своём решении.

Демо-проект на синтетических данных: собрала управленческий отчёт малого B2B-бизнеса из четырёх типовых источников — выгрузка сделок из CRM (CSV), поступления из 1С (Excel, имена контрагентов в «грязном» виде), ручной файл расходов от бухгалтера (Excel с другим форматом дат), план выручки. Что делает скрипт: чистит и приводит форматы дат, сопоставляет имена клиентов из 1С со справочником CRM, считает выручку/поступления/расходы/прибыль, план-факт, топ-5 клиентов, выручку по менеджерам, структуру расходов и оценку дебиторки — и формирует готовый Excel-отчёт с KPI, диаграммами и реестром источников. Ручная сводка таких данных — 3–4 часа в месяц. Скрипт собирает отчёт за доли секунды, запускается одной командой, повторяется каждый месяц. Стек: Python (pandas, openpyxl). Такой же отчёт можно собрать по вашим выгрузкам — пришлите пример, оценку сделаю бесплатно.

Техническое задание на интеграцию платежной системы с платформой. Подготовлено ТЗ на интеграцию внешней платежной системы с внутренней платформой компании. В связи с NDA название компании и детали проекта не раскрываются. В рамках работы: описаны цели, область работ и бизнес-сценарии; сформированы функциональные и нефункциональные требования; спроектирован сценарий приема и обработки платежей; описано взаимодействие Frontend, Backend, платежной системы и БД; спроектированы REST API и webhook-интеграция; описаны API-методы, запросы, параметры и примеры вызовов; предусмотрены обработка ошибок, повторная обработка и идемпотентность; разработана предварительная модель данных и ER-диаграмма; описаны структуры таблиц БД и связи между сущностями; определены требования к безопасности, авторизации и хранению секретов; описаны сценарии успешной оплаты, отказа, отмены, возврата и повторной доставки webhook; сформированы критерии приемки и открытые вопросы для уточнения перед разработкой. Результат — структурированное ТЗ, по которому команда разработки может оценить задачу, спроектировать решение и перейти к реализации

Сеть пабов, 67 точек. Расхождения по закупкам и списаниям находили вручную и постфактум. Что сделано: диагностика и BI-контур поверх iiko — закупки, пролив и отклонения по позициям на одном экране. Бот отвечает директорам по точкам и поднимает алерты собственнику. Роль: диагностика, продукт и руководство внедрением.