Promodex допомагає бізнесу працювати з даними як із системним активом: збираємо інформацію з різних джерел, очищаємо, нормалізуємо, об’єднуємо та проводимо exploratory і business analysis.
Працюємо з web analytics, sales, customers, products, CRM, ERP, e-commerce та іншими structured datasets. Результатом можуть бути analytical findings, dashboards, datasets, data pipelines або підготовлена основа для Machine Learning.
Працюємо з даними з web analytics, CRM, ERP, ecommerce, рекламних систем, таблиць, API та внутрішніх бізнес-інструментів.
Прибираємо дублікати, пропуски, неточності, різні формати й хаотичні структури, щоб дані можна було аналізувати без спотворень.
Досліджуємо продажі, клієнтів, продукти, канали, поведінку, сезонність і аномалії, щоб знайти практичні business insights.
Готуємо datasets, features, сегменти й структуру даних, які можуть стати базою для прогнозування, scoring або автоматизації.
Формуємо висновки, dashboards або звіти так, щоб команда бачила пріоритети, ризики, можливості й наступні кроки.
Від сирих таблиць до зрозумілих висновків
Уточнюємо бізнес-питання, потрібні метрики, джерела даних, формат результату й рішення, які мають спиратися на аналіз.
Збираємо дані з analytics, CRM, ERP, ecommerce, advertising platforms, API, таблиць або інших доступних систем.
Очищуємо, нормалізуємо, об’єднуємо datasets, перевіряємо якість, пропуски, дублікати, аномалії та логіку показників.
Проводимо exploratory data analysis: шукаємо сегменти, тренди, залежності, відхилення, точки втрат і можливості росту.
Готуємо висновки, dashboards, таблиці, datasets або рекомендації для маркетингу, продажів, продукту чи операційних процесів.
Допомагаємо налаштувати регулярне оновлення даних, pipelines або структуру для подальшої аналітики та Machine Learning.
Ми поєднуємо аналіз, UX/UI, розробку, інтеграції, маркетинг і підтримку, щоб digital-продукт працював як бізнес-інструмент.
Заповніть коротку заявку і ми зв'яжемося з вами
Наша команда створює виняткову візуалізацію та продуманий функціонал. Ми вважаємо, що наші клієнти заслуговують бути видатними у своєму бізнесі. Студія розробляє продукти, які цінують люди в усьому світі.
0+
0+
0
0+
Нам довіряють свою рекламу клієнти з України, США та Європи
Data Science — це робота з даними від їх збору та підготовки до аналізу, виявлення закономірностей і побудови моделей.
При цьому Data Science не означає обов’язкове використання Machine Learning. Часто найбільшу цінність бізнес отримує після правильної підготовки даних та якісного exploratory analysis.
Джерелами можуть бути:
Перед analysis потрібно визначити, які джерела реально потрібні для відповіді на бізнес-питання.
Можемо отримувати дані через API, database access, exports, analytics systems або integration layer.
Raw data часто містить помилки, duplicates, missing values та різні формати.
Data cleaning може включати:
Для повного business analysis часто потрібно поєднати інформацію з декількох systems.
Наприклад:
Для цього необхідно визначити common identifiers та правила matching.
EDA допомагає зрозуміти структуру dataset до побудови моделей або складних hypotheses.
Аналізуємо:
Основна задача аналізу — перетворити числові дані на зрозумілі business insights.
Можемо досліджувати:
Клієнтські дані можна використовувати для segmentation та аналізу поведінки.
Наприклад:
Аналіз продажів може включати revenue dynamics, seasonality, products, regions, channels, average order value та repeat sales.
Мета — знайти фактори, які реально впливають на business result.
Для e-commerce або SaaS можемо аналізувати performance окремих products, categories або features.
Це дозволяє побачити:
Для presentation результатів використовуємо charts, tables та dashboards, але visualization не повинна замінювати analysis.
Головна мета — зробити findings зрозумілими для людей, які приймають рішення.
Для регулярної reporting можна формувати dashboards із ключовими metrics.
Набір KPI залежить від конкретного бізнесу, а не від стандартного template.
Якщо дані потрібно регулярно отримувати з декількох systems, можна побудувати automated data pipeline.
Він може включати:
Для e-commerce можемо аналізувати customers, sales, catalog, repeat purchases, seasonality, product performance та marketing sources.
Для SaaS важливими можуть бути activation, feature usage, retention, churn, subscriptions та customer cohorts.
Якщо наступним етапом буде ML, Data Science-процес може включати dataset preparation, feature engineering, class balancing та validation.
Якість моделі безпосередньо залежить від якості цієї роботи.
Data Science відповідає за роботу з даними та їх аналіз. Machine Learning — за побудову моделей, які автоматично прогнозують або класифікують нові дані.
Проєкт може потребувати лише Data Science без ML.
При роботі з business datasets визначаємо access rights, характер інформації, спосіб передачі та допустимість використання сторонніх services.
Не передаємо confidential або personal data у зовнішні інструменти без погодженої architecture.
Результатом можуть бути:
Promodex може поєднати Data Science із web development, analytics, CRM/ERP integrations та Machine Learning. Тому можемо працювати не лише з готовим CSV, а й організувати отримання даних безпосередньо з business systems.
Починаємо з питання, на яке бізнес хоче отримати відповідь, і лише після цього визначаємо data sources, methods та technology stack.
Переглянути наше портфоліо.
Прочитати про наш підхід.
Переконаний? Зв'яжіться з нами!
