Senior Data Analyst
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- 2 Referenzen
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- nicht angegeben
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- 04.10.2024
Kurzvorstellung
Auszug Referenzen (2)
"A. hat sich schnell in die Stelle eingearbeitet und selbstständig Stakeholder gemanagt und Aufgaben priorisiert. Flexibel & Effizient!"
6/2022 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
• Establish regular reports via MicroStrategy and SQL that build a shared understanding of customer churn and track relevant KPI’s for customer churn.
• collect, structure and analyze cancellation data, customer service data and customer segmentation data using SQL and python.
• Use cancellation und customer segmentation data to map a customer cancellation journey and derive key metrics that will reveal new strategies to prevent customer cancellations using SQL, python, Excel and powerpoint.
• Create a data-driven approach to detect customers that are most likely to cancel using SQL and python.
• Full onboarding and knowledge transfer for two new analysts.
Amazon Web Services (AWS), Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), Data Mining, Datenanalyse, ETL, Microstrategy, Salesforce.Com, SQL
"A. ist eine sehr zuverlässige Analystin, die sowohl das technische know how mitbringt, als auch analytisch-logisches Denken und Neugier."
2/2020 – 5/2022
Tätigkeitsbeschreibung
• Hauptansprechpartnerin und Informationsträgerin bei Aufgaben rund um ETL, Datenverarbeitung und -bereinigung, Datenberichte, interaktive Datenvisualisierung durch SQL, python, pySpark, AWS Data Pipelines, Salesforce und MicroStrategy.
• Erstellung interaktiver Berichte zur Verfolgung der unternehmerischen Haupterfolgsindikatoren und Produktentwicklungen in MicroStrategy.
• Beratung der Produkt-Führungskräfte in Bezug auf eine optimale Zusammenstellung von digitalen Produkten für neue Mitgliedschaften mit Hilfe von Analysen der Produktnutzung von Kund:innen.
• Aktive Beteiligung in der Gestaltung der Produkt-Entwicklungs-Phase durch Analysen von Zielgruppen und Kund:innenverhalten.
• Entwicklung und Betreibung eines vollautomatischen Kundenbetrugsalgorithmus, der jährlich 1.5 Millionen Euro Umsatz generiert mit AWS Data-Pipelines, python, pySpark und Salesforce.
• Erarbeitung einer automatischen Datenlieferung für regelmäßige Werte-Kommunikations-Emails an 1.800 strategisch wichtige Kunden.
• Erfolgreiches Training und Anwendung eines Neuronalen Netzwerkes (‚Language Model‘) mit AWS-Sagemaker. Die Ergebnisse werden von einer Data-Pipeline nach Salesforce in eine Sales-Kampagne geladen und zur Neukunden-Akquise verwendet.
• Leitung eines Einarbeitungs-Prozesses für neue Datenanalysten, der in zentrale analytische Themen einführt und eine Meetingreihe enthält, die 15 Datenanalysten als Moderator:innen involviert.
• Organisatorin und Moderatorin einer wöchentlichen Meeting-Reihe zum Teilen von Wissen in der 50-Kopf-Data-Organisation.
Amazon Web Services (AWS), Apache Spark, Big Data, Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), Business Intelligence (BI), Data Mining, Data Science, ETL, Google Analytics, Maschinelles Lernen, Microstrategy, Microsoft Excel, Python, Salesforce.Com, SQL, Tealium IQ Tag Management
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
6/2022 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
• Establish regular reports via MicroStrategy and SQL that build a shared understanding of customer churn and track relevant KPI’s for customer churn.
• collect, structure and analyze cancellation data, customer service data and customer segmentation data using SQL and python.
• Use cancellation und customer segmentation data to map a customer cancellation journey and derive key metrics that will reveal new strategies to prevent customer cancellations using SQL, python, Excel and powerpoint.
• Create a data-driven approach to detect customers that are most likely to cancel using SQL and python.
• Full onboarding and knowledge transfer for two new analysts.
Amazon Web Services (AWS), Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), Data Mining, Datenanalyse, ETL, Microstrategy, Salesforce.Com, SQL
2/2020 – 5/2022
Tätigkeitsbeschreibung
• Hauptansprechpartnerin und Informationsträgerin bei Aufgaben rund um ETL, Datenverarbeitung und -bereinigung, Datenberichte, interaktive Datenvisualisierung durch SQL, python, pySpark, AWS Data Pipelines, Salesforce und MicroStrategy.
• Erstellung interaktiver Berichte zur Verfolgung der unternehmerischen Haupterfolgsindikatoren und Produktentwicklungen in MicroStrategy.
• Beratung der Produkt-Führungskräfte in Bezug auf eine optimale Zusammenstellung von digitalen Produkten für neue Mitgliedschaften mit Hilfe von Analysen der Produktnutzung von Kund:innen.
• Aktive Beteiligung in der Gestaltung der Produkt-Entwicklungs-Phase durch Analysen von Zielgruppen und Kund:innenverhalten.
• Entwicklung und Betreibung eines vollautomatischen Kundenbetrugsalgorithmus, der jährlich 1.5 Millionen Euro Umsatz generiert mit AWS Data-Pipelines, python, pySpark und Salesforce.
• Erarbeitung einer automatischen Datenlieferung für regelmäßige Werte-Kommunikations-Emails an 1.800 strategisch wichtige Kunden.
• Erfolgreiches Training und Anwendung eines Neuronalen Netzwerkes (‚Language Model‘) mit AWS-Sagemaker. Die Ergebnisse werden von einer Data-Pipeline nach Salesforce in eine Sales-Kampagne geladen und zur Neukunden-Akquise verwendet.
• Leitung eines Einarbeitungs-Prozesses für neue Datenanalysten, der in zentrale analytische Themen einführt und eine Meetingreihe enthält, die 15 Datenanalysten als Moderator:innen involviert.
• Organisatorin und Moderatorin einer wöchentlichen Meeting-Reihe zum Teilen von Wissen in der 50-Kopf-Data-Organisation.
Amazon Web Services (AWS), Apache Spark, Big Data, Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), Business Intelligence (BI), Data Mining, Data Science, ETL, Google Analytics, Maschinelles Lernen, Microstrategy, Microsoft Excel, Python, Salesforce.Com, SQL, Tealium IQ Tag Management
4/2019 – 9/2019
Tätigkeitsbeschreibung
• Leading project about analyzing eDM attrition in order to improve target audiences and open rate using python and GoogleBigQuery.
• Creating dashboards about consumer behavior and top searched regions in Tableau
• Enhancing listing data by applying NLP techniques to listing descriptions in order to improve consumer profiling in python.
• Supporting to predict consumer journey stages with random forest models in python.
Big Data, Tableau, SQL, Random Forest, Natural Language Processing, Python, Google Cloud, Microsoft Excel
11/2016 – 3/2019
Tätigkeitsbeschreibung
• Developed and implemented customer matching algorithm for car dealers for all european countries using PySpark, SQL, AWS-EMR cluster and Hive.
• Deep Dive into listing and customer data, for instance analyzed market share of Scout24 and competitors.
• Analysis and presentation of product abuse and implications for product strategy.
• Worked closely with team members to deliver work and aligned with stakeholders around the business to set requirements.
Apache Spark, Data Mining, Datenanalyse, Microstrategy, SQL, Python, Amazon Web Services (AWS)
Ausbildung
Technische Universität Berlin
Berlin
Technische Universität München
München
Über mich
In my role as data analyst I’m acting as a central reference and information source covering tasks across the data analytics life cycle including ETL, data wrangling and cleansing, reporting, dashboarding and data story telling.
Additionally I'm providing guidance and assistance in data-driven business decision making process.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
Kontaktdaten
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