Exemple de CV data analyst

• Débutant

  Data analyst diplômé en statistiques, avec un an d’expérience dans une association de santé. Écrit des requêtes SQL sur PostgreSQL, construit des tableaux de bord Tableau pour les responsables de programmes et a automatisé un rapport mensuel qui économise 8 heures. Certifié Google Data Analytics, recherche une équipe où l’analyse oriente directement les décisions.

• Confirmé

  Data analyst avec cinq ans d’expérience en analyse e-commerce. Utilise SQL, Python et Looker pour étudier le tunnel de conversion, la rétention et les prix ; une de ses analyses a fait progresser de 6 % le taux de réachat. Présente ses conclusions aux responsables marketing et produit et met en place des contrôles de données qui ont divisé par deux les erreurs de reporting.

• Senior

  Data analyst senior avec neuf ans d’expérience dans des activités d’abonnement. Pilote l’analytique de la croissance et de la tarification, encadre trois analystes et définit avec la finance les indicateurs clés de l’entreprise. Maîtrise SQL, Python, l’analyse d’expérimentations et la présentation aux dirigeants, avec des analyses créditées d’environ 2 M€ d’améliorations annuelles de revenus et de coûts.

• Montrer des outils mais pas des décisions

  Correction : Tout le monde peut écrire SQL et Tableau. Décrivez une question traitée et l’action qui a suivi, par exemple « écart de prix identifié ayant généré 3 % de chiffre d’affaires en plus ». Les décisions prouvent l’impact.

• Écrire « maîtrise d’Excel » comme seule ligne technique

  Correction : Précisez tableaux croisés dynamiques, RECHERCHEX et Power Query, puis ajoutez les jointures et fonctions de fenêtrage SQL et un outil de BI. Les recruteurs vérifient à la fois l’étendue et la profondeur de la stack.

• Passer sous silence le nettoyage et la validation des données

  Correction : L’essentiel du temps d’un analyste va aux données brouillonnes. Mentionnez les sources nettoyées, les contrôles mis en place et les erreurs détectées : on fait confiance à ceux qui prouvent que leurs chiffres sont justes.

• Oublier le destinataire de l’analyse

  Correction : Indiquez qui utilisait vos analyses : responsables marketing, DAF, chefs de produit. Cela montre votre aptitude à communiquer et permet de voir si vous savez présenter au bon niveau.

Comparez-les à l’offre d’emploi à laquelle vous répondez : l’analyse de CV gratuite montre quels mots-clés manquent à votre CV.

• Analyse en SQL de 2 ans de commandes pour repérer un palier de livraison peu performant : la modification tarifaire qui a suivi a relevé la marge de 3 points.
• Création d’un tableau de bord Tableau consulté chaque semaine par 30 responsables, en remplacement de 9 fichiers Excel distincts.
• Automatisation d’un reporting mensuel d’indicateurs avec Python et des requêtes planifiées, soit environ 14 heures de travail manuel économisées par mois.
• Analyse de cohortes montrant que les clients utilisant une fonctionnalité clé dès la première semaine restent 22 % plus longtemps, ce qui a fait évoluer le parcours d’accueil.
• Évaluation de 18 tests A/B avec contrôle de la taille d’échantillon et signalement de 3 résultats invalides avant qu’ils n’influencent des décisions produit.
• Nettoyage et fusion de 5 sources totalisant 4 millions d’enregistrements, avec 31 % de doublons clients en moins.
• Prévision hebdomadaire de la demande par un modèle saisonnier, à moins de 7 % des ventes réelles sur le trimestre suivant.
• Présentation à la direction d’une analyse du churn ayant conduit à une campagne de fidélisation de 150 k€ et à une baisse de 4 % des résiliations.
• Rédaction d’un dictionnaire de 60 indicateurs qui a mis fin aux désaccords récurrents entre la finance et le marketing.
• Formation de 12 collègues aux bases de SQL en quatre sessions, avec à la clé une hausse des demandes en libre-service et environ 25 % de tickets ponctuels en moins.