Mugabi Enock Mugisha
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Mugabi Enock Mugisha
- Bis heute 1 Jahr und 11 Monate, seit Juni 2024
Business / Web Analyst
Boundless Education Services
- Nutzung von GA4, GTM, BigQuery zur Analyse von Verhaltens- und Kampagnendaten, Steigerung der Performance-Effizienz um 24,5 % durch datengesteuerte Optimierung. - Konzeption und Durchführung von A/B-Tests für Anzeigen, Zielgruppen und Landing Pages, SQL-Segmentierung zur Steigerung des ROI um 56,3 % und der Konversionen um 14 %. - Aufbau automatisierter Dashboards in Power BI und Looker Studio, Optimierung von Tracking und Attribution, Steigerung von Genauigkeit und Website-Performance um 13 %.
- 7 Monate, Nov. 2023 - Mai 2024
Data Analyst | Machine Learning Engineer
Airport Research Center GmbH
- Entwicklung von Prognosemodellen mit RandomForestRegressor zur Vorhersage des Passagieraufkommens mit 30 % Genauigkeit, Verbesserung der Personalplanung. - KPI-Dashboards und Berichte in Power BI, Nachverfolgung der Flugrouteneffizienz und Kosteneinsparungspotenziale von 16,3 %. - Analyse von Passagierbewegungen mit Python, detaillierte Verhaltensberichte an Flughäfen und verbesserte Sicherheitsanalyse.
- 7 Monate, Dez. 2022 - Juni 2023
Business / Web Analyst
Timeframe AG
• Spezialisierung auf Website-Performance-Analysen und Google Ads-Performance-Bewertung mithilfe von Google Analytics • Erstellung Looker Studio-basierter interaktiver Dashboards, die Datenabrufe und Visualisierungen mithilfe von JSON, Google Sheets und Google Apps Script automatisieren • Erstellung angepasster Google Tags und Trigger für Ereignisse und Konversion mit Google Tag Manager und Google Assistant und Einbettung in verschiedene Landingpages, um maßgeschneiderte Ergebnisse zu erhalten
• Erstellung und Versand von wöchentlichen Berichten über die Produktleistung an die Beteiligten • Automatisierte Datenerfassung von Amazon und eBay, Integration in Google Data Studio für interaktive Dashboards und Umsatzberichte • Durchführung von Datenbereinigung, -aggregation und -untersuchung in Power BI unter Verwendung von DAX und Power-Query.
• Analyse und Organisation der Wetter-, Haushaltsstrom- und Windenergiedaten in der süddeutschen Region • Erstellung von wiederverwendbaren Dashboards in Power BI für datengesteuerte Entscheidungsfindung • Generierung umfassender Erkenntnisse mit Excel, DAX, Pandas und NumPy
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