Тестовое задание
на продуктового аналитика
Комус

Вы работаете аналитиком в команде по разработке сайта компании, занимающейся продажей продуктов питания.

Генеральный директор компании (ГД) запросил анализ эффективности работы продукта (сайта) за последние два года.

Данные лежат в архиве.


Таблица sales_orders_items:

- order_item_id – идентификатор строки заказа.
- fk_product_id – артикул товара.
- fk_order_id – номер заказа.
- ordered_quantity – количество единиц товара в заказе.
- order_quantity_accepted – количество единиц товара, доставленных покупателю.
- rate – цена.


Таблица login_logs:

- login_log_id – идентификатор строки логов авторизации.
- user_id – идентификатор пользователя.
- login_time – дата и время авторизации.


Таблица sales_orders:

- order_id – номер заказа.
- fk_buyer_id – идентификатор покупателя.
- fk_depot_id – идентификатор склада.
- sales_order_status – статус заказа.
- creation_time – дата и время создания заказа.

Необходимо выполнить оценку на основе ключевых показателей:

1. Прирост покупателей (User Growth Rate).
2. Churn Rate и Retention Rate.
3. Daily Active Users (DAU).
4. Monthly Active Users (MAU).
5. Наиболее популярные продаваемые товары (Топ-10).
6. Товары с самым высоким доходом.
7. Объем выручки.

Дополнительные вопросы:

- Может ли статус заказа повлиять на эффективность компании?
- Влияет ли частота входа на сайт на количество совершаемых заказов?

На выходе ожидается анализ, проведенный с помощью языка программирования Python, включая полную визуализацию результатов и выводы. По результатам необходимо представить ноутбук Jupyter.