Nonso Ezeoma

• Produktdaten anhand von Softwarespezifikationen getestet, Inkonsistenzen identifiziert und Systemfehler verhindert.

• Defekte dokumentiert, Root-Cause-Analysen durchgeführt und mit Ingenieuren zusammengearbeitet, um die Produktleistung zu verbessern.

• Excel-basierte Berichtssysteme aufgebaut, die die Validierungszeit um 10 % reduzierten und die Kommunikationsabläufe verbesserten.

• Analytisches Feedback geliefert, das zu einer 15%igen Verbesserung der Produktzuverlässigkeit beitrug

Trivago Nutzerverhaltensanalyse

Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Excel.

• Über 254k Nutzersitzungen analysiert, kurze Browsing-Muster (durchschnittlich 128 Sekunden) und eine niedrige Buchungsrate von 0,016 aufgedeckt.

• Clickout Ratio (COR) über Plattformen/Geräte bewertet, leistungsstarke Segmente (TR) und Schwachstellen (CN, Traffic Typ 8 & 10) identifiziert.

• KPIs wie Booking Rate Trend & Engagement Ratio erstellt und steigendes Engagement bei gleichzeitig sinkenden Conversions hervorgehoben.

• UX- und Landing-Page-Optimierungen empfohlen, um Absprungraten zu reduzieren und Buchungen zu steigern.

Buyer–Supplier Recommendation System – Vanilla Steel Case

Python, SQL, Looker Studio

• Buyer-Supplier-Matching basierend auf Grade, Finish und Dimensionen automatisiert – manuelle Prüfung um 80 % reduziert.

• Dashboards aufgebaut, die Leistungskennzahlen von Account Managern und Käuferumsätze für schnellere Verkaufseinblicke anzeigen.

• Angebots-/Nachfragelücken identifiziert und Schlüsselmaterialengpässe durch flexible Matching-Logik aufgezeigt.

Video Game Sales Insight Report (1980–2016)

Excel · Datenbereinigung · Pivot-Tabellen · Visualisierung · Storytelling

• Vollständigen deskriptiven Analyse-Workflow eines 36-jährigen Game-SalesDatasets abgeschlossen und Dashboards sowie Einsichten erstellt.

• Top-Genres und Publisher mittels Pivot-Analyse und Trendmapping identifiziert.

• Abteilungsorientierte Insights für Marketing, Finanzen und Vertrieb geliefert.

• Portfoliofähiges Projekt zu Analyse, Hypothesentests und Visualisierung erstellt.

New York City Rental Properties Analysis Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, GeoPandas, Scikit-learn, Tableau

• Mietmarktdaten gereinigt und analysiert, Preistreiber und Nachfragetrends je Stadtteil identifiziert.

• Geopreis-Karten erstellt und gezeigt, dass die meisten Mieten unter $300 pro Nacht lagen.

• Regression und k-Means-Clustering durchgeführt und drei unterschiedliche Angebotsverhaltensgruppen identifiziert.

• Tableau-Dashboard mit Preisstrategieempfehlungen geliefert.

• Digitale und SEO-Analyseinitiativen geleitet, die Klickraten um 35 % steigerten und Online-Sichtbarkeit sowie Nutzerengagement erhöhten.

• Strategische technische und operative Verbesserungen bereitgestellt, einschließlich Systemoptimierung und datengetriebenen Prozessverbesserungen. • Verbesserte Arbeitsabläufe und Geschäftswachstum durch technische Unterstützung gewährleistet.

• Lieferketten-Workflows in Westafrika analysiert und optimiert, Koordination verbessert und operative Störungen um 15 % reduziert.

• Übergang von papierbasierten Prozessen zu einer funktionalen E-Commerceund Inventarplattform innerhalb von sechs Monaten geleitet und Effizienz der Kundenaufträge gesteigert.