Data analyst
// membantu dalam mengambil keputusan yang tepat melalui pendekatan data-driven decisions //
Services
Sebagai data analyst, saya mengubah data menjadi insight yang berharga dan dapat digunakan. Fokus saya adalah memberikan hasil yang konkret dan bisa langsung diaplikasikan.
Eksplorasi dan analisis dataset yang kompleks — menemukan pola tersembunyi dan mengubahnya jadi insight yang mudah dipahami oleh stakeholder teknis maupun non-teknis.
Tools: Python (pandas, NumPy), SQL
Membangun dashboard interaktif untuk monitoring performa bisnis dan eksplorasi data secara mandiri. Visualisasi yang informatif dan siap presentasi.
Tools: Power BI, Tableau, Google Looker Studio, Excel
Pengembangan model prediktif, segmentasi, dan klasifikasi. Feature engineering, evaluasi model, dan interpretasi hasil untuk keputusan bisnis yang lebih baik.
Tools: Python (scikit-learn, statsmodels), Predictive Modeling
Penulisan query SQL yang efisien untuk ekstraksi, transformasi, dan analisis data. Mulai dari query sederhana hingga subquery bertingkat dan optimasi performa.
Tools: MySQL, SQL (subquery, aggregasi, joins)
Pembersihan dataset — menangani missing values, outlier, dan inkonsistensi data agar siap dianalisis. Kualitas data adalah fondasi dari insight yang akurat.
Tools: Python, Excel
Proses mengubah data mentah dari berbagai saluran pemasaran menjadi wawasan (insight) yang dapat ditindaklanjuti.
Tools: Meta Ads Manager

About Me
Hei! Nama saya Rizal Aditiyo Supendi, seorang Data Analyst dari Malang, Indonesia. Saya suka "ngobrol" sama data — senang mengurai dataset yang rumit dan mengubahnya jadi insight yang mudah dipahami dan langsung bisa dipakai.
Saya percaya bahwa data bukan hanya tentang angka — tapi tentang cerita yang tersembunyi di baliknya. Setiap dataset adalah puzzle yang ingin saya pecahkan.
Saat ini sedang membangun karier di dunia data, aktif belajar, dan terbuka untuk peluang kerja — remote maupun relokasi.
Portfolio
Kumpulan proyek yang mencerminkan kemampuan saya dalam analisis data, visualisasi, dan machine learning.
Credit Risk Model adalah alat analisis statistik yang digunakan oleh lembaga keuangan (seperti bank atau perusahaan fintech) untuk mengukur seberapa besar kemungkinan seorang peminjam (borrower) gagal memenuhi kewajiban pembayarannya atau mengalami gagal bayar (default).
Lihat Proyek →
Dashboard ini menampilkan penyaluran dana berdasarkan wilayah dan program, serta tingkat realisasinya, sehingga memudahkan dalam melihat pola distribusi dan potensi ketimpangan.
Lihat Proyek →
Dashboard penjualan, pembersihan data, dan laporan analisis dari 2 minggu bootcamp intensif menggunakan Excel, SQL, Python, dan Power BI.
Lihat Proyek →
Analisis data ekspor impor Indonesia dengan Python, visualisasi, dan insight bisnis dari data resmi BPS bulan Januari 2026.
Lihat Proyek →
Menemukan pola kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan — insight yang langsung bisa digunakan untuk strategi cross-selling dan bundling.
Lihat Proyek →
User segmentation analysis adalah proses membagi pengguna (user/customer) ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik tertentu, sehingga perilaku dan kebutuhan mereka bisa dianalisis dengan lebih spesifik.
Lihat Proyek →
Memahami loyalitas pengguna — apakah mereka cukup puas untuk kembali bertransaksi atau pergi setelah satu kali mencoba. Analisis berbasis Python.
Lihat Proyek →
Dashboard Excel interaktif ini dirancang untuk membantu pengguna memahami data secara cepat melalui visualisasi yang dinamis, filter otomatis, dan tampilan yang intuitif—memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data dengan lebih efisien.
Lihat Proyek →Contact
Saya terbuka untuk proyek freelance, full-time, maupun kolaborasi riset di bidang data. Hubungi saya melalui kanal di bawah ini.
Saya siap membantu bisnis dan individu mengoptimalkan penggunaan data — dari analisis eksplorasi, dashboard, hingga model prediktif.
Tersedia untuk proyek — remote maupun relokasi.
Kirim Email SekarangAtau download CV saya:
↓ Download CV