Data Scientist

Применение методов статистического анализа и машинного обучения к решению бизнес-задач. Последний проект - разработка сервиса прогнозирования продаж с применением методов машинного обучения (>1000 АЗС по всей России, 3 вида топлива, 2 канала продаж; история продаж - >6 млн транзакций за 4 года).

На протяжении 8 лет участие в проектах создания программных продуктов и выполнения маркетинговых исследований для заказчиков: • Сравнительный анализ региональных экономических систем (торговые сети, региональные филиалы и представительства компаний, сравнительный анализ компаний и территорий) на основе моделей эффективности • Сравнение динамики роста эффективности работы региональных подразделений крупных компаний на основе общего индекса производительности (индекса Малмквиста) • Сегментирование корпоративных клиентов топливной компании «Газпромнефть-корпоративные продажи» (более 40 тыс. клиентов в 11 регионах РФ, объем базы данных – более 11 ГБ). Анализ временных рядов продаж по неделям. Выделение главных факторов поведения клиентов сети АЗС при использовании топливных карт. Сравнительный анализ эффективности работы сети АЗС с корпоративными клиентами. • Сравнительная оценка эффективности деятельности экономических объектов на основе стохастического анализа границы производственных возможностей (реализация метода SFA – Stochastic Frontier Analysis) • Построение прогноза ключевых показателей деятельности сети отелей в мегаполисе. Разработка системы выделения конкурентов отелей по территориальному признаку • Разработка компьютерной деловой игры для изучения конкуренции между производителями инновационных высокотехнологичных продуктов с применением теоретико-игровой модели ценовой олигополии. • Разработка автоматизированной системы оптимального проектирования нового продукта с применение технологии «Дом качества» и модели анализа инновационной привлекательности нового продукта (модель Кано)