সিভির নমুনা: ডেটা অ্যানালিস্ট

সাবস্ক্রিপশন সফটওয়্যার কোম্পানি (দিনে 12 মিলিয়ন ইভেন্ট) - Minneapolis, MN

• ১২টি টেবিল ড্যাশবোর্ড তৈরি করেছি যেগুলি বিপণন, বিক্রয়, এবং পণ্যের টিমের দ্বারা KPI ট্র্যাক করতে ব্যবহার করা হয়েছে, যা হ্রাস করেছে ৪৫% এড-হক রিপোর্টিং অনুরোধ।
• ৩টি ডাটা ওয়ারহাউসের সঙ্গী একটি জটিল SQL কিউ নিয়োগিসংক্রামণ দ্বারা একটি $600K রাজস্ব সমালের চিত্র খুঁজে পেয়েছি।
• পাইথন (পান্ডাস, সময়সূচী) ব্যবহার করে সাপ্তাহিক রিপোর্টিং কার্যপ্রবাহগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করেছি, বিশ্লেষণ টিমের ১০+ ঘন্টা প্রতি মাসে সঞ্চয় করেছে।
• পণ্য ব্যবস্থাপকদের সাথে সহযোগিতা করে A/B পরীক্ষার কাঠামো তৈরি করেছি, যা অনবোর্ডিং রূপান্তরে ১৫% উন্নতি করেছে।

রিটেইল চেইন (60টি দোকান) - Minneapolis, MN

• 40টি সোর্স টেবিলকে একটি স্টার স্কিমায় মডেল করেছি এবং রাতের ওয়্যারহাউস রান 95 মিনিট থেকে 38 মিনিটে নামিয়েছি।
• একটি স্টোর পারফরম্যান্স ড্যাশবোর্ড বানিয়েছি, যা এক কোয়ার্টারের মধ্যে 60 জন স্টোর ম্যানেজার ও আঞ্চলিক টিম গ্রহণ করেছে।
• প্রমোশন ক্যালেন্ডারকে আইটেম-স্তরের মার্জিনের সঙ্গে জুড়ে বছরে 210,000 ডলারের মার্কডাউন ক্ষতি খুঁজে বের করেছি।
• হাতে করা 11টি স্প্রেডশিট রিপোর্টের বদলে নির্ধারিত সময়ে চলা কোয়েরি এনেছি এবং সপ্তাহে প্রায় ছয় অ্যানালিস্ট-ঘণ্টা বাঁচিয়েছি।

বিমা ব্রোকারেজ - St. Paul, MN

• 30-এর বেশি নিয়মিত ক্লায়েন্ট রিপোর্টের জন্য SQL লিখেছি এবং প্রতিটি সংজ্ঞা একটি শেয়ার করা মেট্রিক গ্লসারিতে নথিবদ্ধ করেছি।
• 400,000 সারির একটি পলিসি ডেটাসেট পরিষ্কার করেছি এবং ডুপ্লিকেট রেকর্ড 4.1% থেকে 0.3%-এ নামিয়েছি।
• নির্ধারিত সময়ে চলা একটি Python জব দিয়ে মাস-শেষের রিপোর্টিং স্বয়ংক্রিয় করেছি এবং দুই দিনের হাতে করা কাজ বাদ দিয়েছি।
• চারজন অ্যাকাউন্ট ম্যানেজারকে রিপোর্টিং টুল থেকে নিজেদের সংখ্যা বের করা শিখিয়েছি।

স্টেট ইউনিভার্সিটি