[WebForMySelf] Обработка и анализ данных на Python. Октябрь 2021 (Андрей Кудлай)

Анализ данных — это обработка и преобразование большого количества неструктурированных или неорганизованных данных с целью генерирования ключевой информации об этих данных, которые могли бы помочь в принятии обоснованных решений. Анализ данных — современное популярное направление, которое постоянно растет, благодаря постоянному сбору и накоплению различных данных. Аналитик данных — перспективная востребованная профессия, которая находит применение в разнообразных отраслях. Важность анализа не может быть переоценена — он помогает получить ответы прямо из данных! Многие утверждают, что анализ данных — это новая нефть для цифровой экономики. Анализ данных можно свести к последовательному выполнению определенных действий. Конечно, в зависимости от направления и сферы деятельности, алгоритм может изменяться — но в основном, процесс следующий: Сбор — название этапа говорит само за себя. Тут собираются данные. Подготовка — чаще всего, данные собираются из разных источников, в разном виде и формате. Для дальнейшей работы и анализа их нужно подготовить, привести к единому виду, очистить от лишнего. Именно этим и занимаются на этапе подготовки. Исследование и визуализация — этап изучения данных, с целью выявить закономерности, связи, зависимости, аномалии. И визуализация как раз помогает обнаружить подобные зависимости и связи. Построение гипотез — после изучения на предыдущем этапе данных со всех сторон, выдвигаются гипотезы. Например, в магазине больше всего продаж совершается по выходным с 12:00 до 14:00 и по будним дням с 20:00 до 22:00. Соответственно, на эти часы можно сделать специальные предложения — чтобы повысить средний чек покупки и увеличить прибыль. Проверка гипотез — на этом этапе проверяется выдвинутая гипотеза. Вышеупомянутый алгоритм, конечно, очень упрощен. Каждый этап может включать в себя еще несколько этапов. Но основной смысл раскрыт. Почему именно Python так популярен при анализе данных? Существуют различные инструменты для анализа данных: Python, Microsoft Excel, Tableau, SaS и т.д. В этой статье упор сделан именно на анализ в Python. А если более конкретно — то как это делается с библиотекой Python, которая называется Pandas. Data Science-специалистам для работы необходим простой, но в тоже время, функциональный язык. Многие опытные аналитики делают выбор в пользу Python. В рассматриваемой сфере он имеет множество сильных сторон. Высокая продуктивность разработки У Python простой синтаксис. Это позволяет писать код быстрее, чем на других языках программирования (например, Java или C). При этом, код на Python получается читабельным и легко интерпретируемым. Низкий порог входа для изучения Анализом данных обычно занимаются те, кто участвуют в управлении бизнесом — предприниматели, аналитики, экономисты и т.п. Когда возникает потребность изучения языка программирования, остается мало времени на решение важных задач. Поэтому отказываются от Java, C и подобных — так как их изучение занимает много времени. «Интерактивность» языка У Пит...