https://github.com/evardnk/dataanalyticsportfolio

Собрание моих проектов по аналитике данных
https://github.com/evardnk/dataanalyticsportfolio

api automation data-analysis etl-pipeline jupyter-notebook jupyterlab kpis numpy pandas pipeline postgresql powerbi python sql visualization

Last synced: 23 days ago
JSON representation

Собрание моих проектов по аналитике данных

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/evardnk/dataanalyticsportfolio
• Owner: evardnk
• Created: 2024-09-15T19:07:25.000Z (4 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-09-19T22:47:14.000Z (4 months ago)
• Last Synced: 2024-11-07T12:58:14.073Z (2 months ago)
• Topics: api, automation, data-analysis, etl-pipeline, jupyter-notebook, jupyterlab, kpis, numpy, pandas, pipeline, postgresql, powerbi, python, sql, visualization
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 161 KB
• Stars: 1
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
# DataAnalyticsPortfolio

Привет! Меня зовут Эрденко Ева, я начинающий аналитик данных. Здесь собраны мои пет-проекты в целях демонстрации знаний и навыков.

### Проект№1: ETL данных о пятидневном прогнозе погоды

В данном проекте я написала Jupyter notebook на python для сбора данных о прогнозе погоды в Москве с помощью API openweathermap.org. Далее я очистила и преобразовала полученные данные для дальнейшей загрузки в облачное PostgreSQL хранилище TimeWeb и использовала JupyterLab для автоматизации своего ноутбука. В заключении я создала интерактивный дашборд в PowerBI для доступной и увлекательной визуализации полученных данных 

Инструменты: Pandas, Numpy, API, requests, PostgreSQL, PowerBI, Jupyter Notebook, Jupyter Lab

[Таблица в облачном хранилище](https://dbs.timeweb.com/?pgsql=85.193.89.81&username=gen_user&password=Stpof3552&db=default_db&ns=public&select=weather_forcast_5day)

[Дашборд в PowerBI](Weather5dayForcastDashboard.pbix)

[Код, Jupyter Notebook](WeatherData.ipynb)

![WeatherForcastDashboardScreenshot](https://github.com/user-attachments/assets/8a5c452f-af9a-4e9c-a543-b474c4724209)

### Проект№2: Расчет продуктовых метрик и когортный анализ для онлайн магазина электороники

В данном проекте я рассчитала такие ключевые продуктовые метрики как MAU, WAU, DAU sticky factor, ARPU и LTV с помощью PostgreSQL. Провела ABC-XYZ анализ продуктов, а также когортный анализ retention.

Инструменты: CTEs, Views, joins, Window Functions, Aggregate Functions, Type convertion

[Код, PostgreSQL](SQLSessionsAnalysisProject.sql)