Data analyst

Выявление проблемных сегментов абонентской базы (качество продаж, активность абонентов), факторов, влияющих на поведение абонентов и покупку ими дополнительных услуг и сервисов.

Прогнозирование вероятности возможного поведения абонентов.

Предоставление данных из баз данных для формирования и анализа целевых кампаний.

Проведение регулярного мониторинг оттока абонентской базы, проактивное выявление групп риск с использованием методов машинного обучения, информирование подразделений коммерческой функции о ранних факторах риска.

Осуществление анализа коммерческих показателей, выявление причин изменений, предоставление экспертной оценки изменений и причин их возникновения.

Визуализация результатов всех проводимых компаний в приложениях Excel/Power-BI/Power-Point и т.д., предоставление в соответствующих форматах для руководства.

Проведение разовых запросов по ситуационным нуждам (Ad Hoc)

Образование: высшее по специализации: техническое, математическое, экономическое, финансовое, маркетинговое.

Стаж работы: От 2-х лет и более со специализацией в аналитике.

Знание методов статистического анализа данных.

Навыки проведения A/B, A/A тестов

Знания структур баз данных, преимущественно хранилищ данных, Pl/SQL, SQL, Hive, Pig.

Уверенный уровень написания кода на Oracle (сложные запросы, процедуры, пакеты)

Умение писать код на Python (Pandas, Seaborn, Matplotlib, Sklearn).

Умение использовать spark в работе для опримирации тяжёлых запросов.

Навык машинного обучения для прогнозирования оттока и кластеризации базы

Отличные аналитические навыки, способность видеть новые пути решения задач, совершенствовать используемые методы, используя инновационные подходы;

Понимание принципов целевого маркетинга

1. Медицина (приёмы врачей, анализы, медикаменты, УЗИ, МРТ и т. п.)

2. Образование (курсы, книги, обучение в школах и дет сады для детей)

3. Фитнес (тренажерные залы, спортивные секции, танцы, бассейн, йога и т. п.)

4. Путешествия (путевки за пределы и внутри РК, авиа и Ж/Д билеты, гостиницы)