Работы фрилансеров в категории Аутсорсинг и консалтинг

Демонстрационный проект на синтетических данных. Задача: Отделить товары, определяющие основной оборот, от менее значимых для выручки позиций. Что сделано: Рассчитаны выручка, количество, вклад после затрат, доля и накопленная доля. Товарам присвоены классы A, B и C с описанным правилом на границе. Результат: Группа A: 12 товаров и 81,2% выручки. Подготовлены выводы для распределения внимания к ассортименту. Инструменты: Excel, формулы, сортировка, Python для сверки итогов. В книге показано, как ранжировать ассортимент и объяснить управленческий смысл классов. Используются пороги 80% и 95%, пересекающий границу товар остаётся в предыдущем классе. Класс отражает роль в выручке и сам по себе не служит основанием для вывода товара из ассортимента.

Демонстрационный проект на синтетических данных. Задача: Показать, какие товары формируют продажи и как меняется результат магазина за три месяца. Что сделано: Подготовлен набор из 2 224 строк, после очистки осталось 2 208. Рассчитаны продажи после возвратов, выручка, расходы и вклад. Построены динамика и сравнение товаров. Результат: Excel файл с обработанными данными, KPI и графиками. Исходная выгрузка доступна отдельно в CSV. Выручка учебного магазина — 17 193 342 ₽. Инструменты: Excel, формулы, диаграммы, Python для подготовки и проверки данных. Проект показывает весь путь от исходной выгрузки с дублями и ошибочными значениями до управленческого обзора. Продажи считаются после возвратов, финансовый результат имеет явное определение. Дашборд помогает найти сильные и слабые позиции и перейти к деталям расчёта.

• Защита доступа: настройка авторизации по SSH-ключам, отключение входа под root и по паролю. • Фаервол и защита: настройка UFW, активация Fail2ban для защиты от брутфорс-атак. • Веб-стек и контейнеризация: установка и настройка Docker Compose, веб-сервера Nginx (Reverse Proxy). • Безопасность соединений: выпуск и привязка бесплатного SSL-сертификата Let's Encrypt (HTTPS). • Резервное копирование: создание скрипта автоматического бэкапа баз данных и файлов.

Демонстрационная работа по набору и базовому оформлению печатного текста в Word. В рамках работы выполнены: • набор печатного текста; • разделение текста на абзацы; • настройка шрифта и размера текста; • выравнивание текста по ширине; • оформление заголовка; • приведение документа к аккуратному и единому виду. Работа выполнена в качестве демонстрационного примера навыков работы с текстовыми документами Word.

Демонстрационная работа по обработке таблицы Excel. В рамках работы выполнены: • удаление дубликатов; • очистка данных; • приведение названий городов и должностей к единому виду; • сортировка данных по ФИО; • настройка фильтров; • базовое форматирование таблицы; • проверка сохранности данных после обработки. Работа выполнена в качестве демонстрационного примера навыков работы с таблицами Excel.

Учебный пример на искусственных данных. Информация собрана в единую таблицу по заданным критериям: категория, город, цена, срок и рейтинг. Для каждой строки предусмотрены источник, отметка проверки и комментарий. Таблица помогает быстро сравнить варианты, увидеть непроверенные записи и передать заказчику прозрачный результат со ссылками. Все компании и значения в примере вымышлены.

Учебный пример на искусственных данных. Сопоставлены два прайс-листа по артикулам, рассчитаны изменение цены в рублях и процентах, автоматически определены новые и удалённые позиции. Цветовая маркировка помогает быстро увидеть, какие строки требуют действий. Итоговый файл подходит как шаблон для регулярной сверки прайсов. Реальные данные заказчика в примере не использовались.

Пример предынвестиционного исследования бизнес-идеи: открытие студии лазерной эпиляции в Новосибирске. Задача исследования - до вложения денег понять, есть ли спрос на услугу, насколько сильна конкуренция, сколько потребуется на запуск и при каких условиях бизнес выйдет на прибыль. В работе проанализированы поисковый спрос и сезонность по данным Яндекс Wordstat, динамика рынка, 10 конкурентов, их цены, акции, технологии, рейтинги и отзывы. Собраны рыночные ориентиры по аренде помещения, оборудованию и персоналу. На основе данных построена финансовая модель: стартовые инвестиции, постоянные и переменные расходы, выручка и прибыль в консервативном, базовом и оптимистичном сценариях, точка безубыточности и срок окупаемости. В данном кейсе расчёт показал: около 1,7 млн ₽ стартовых вложений, точка безубыточности - примерно 155 визитов в месяц. При базовом сценарии окупаемость составляет около 19 месяцев. Одновременно выявлен важный риск: поисковый интерес в 2026 году снизился примерно на 20% год к году. Результат работы: аналитический отчёт + редактируемая Excel-модель. Исходные допущения можно менять и сразу видеть, как меняются прибыль, безубыточность и окупаемость. Цель такого исследования - не подтвердить бизнес-идею любой ценой, а найти её слабые места до того, как предприниматель вложит деньги.

Дизайн карточек товаров и рекламные концепты A-Visual для Wildberries, Ozon, Авито и других площадок. В подборке — оформление косметики, обуви, одежды и товаров для дома. Крупные изображения, читаемые заголовки и инфографика помогают показать особенности товара, его детали и преимущества. Креативные приёмы — миниатюрные персонажи, художественные разрезы и визуализация ингредиентов — демонстрируют варианты необычной подачи продукта. Часть работ выполнена как концепты с использованием AI-визуализации. Для реального товара оформление и содержание адаптируются под исходные фотографии, подтверждённые характеристики и задачу заказчика.

Демонстрационный проект по анализу аварийности телекоммуникационной сети за 2025 год на условном наборе данных. Цель проекта — выявить основные закономерности аварий, определить проблемные направления и показать, какие выводы можно получить из эксплуатационных данных телекоммуникационной сети. В работе выполнены: • первичный анализ и проверка качества данных; • очистка данных и приведение значений к единому формату; • обработка пропусков и дубликатов; • выявление и обработка аномальных значений; • анализ продолжительности аварий и количества затронутых пользователей; • группировка данных по регионам, месяцам, технологиям, оборудованию и причинам аварий; • расчёт основных статистических показателей; • анализ динамики аварийности в течение года; • визуализация результатов; • формулирование аналитических выводов. Инструменты: Python, pandas, Excel, визуализация данных. В результате сформирован набор аналитических показателей и выявлены различия в аварийности между регионами, месяцами и другими категориями данных. Проект демонстрирует навыки обработки табличных данных, статистического анализа, поиска закономерностей и подготовки результатов для принятия технических решений.