Раздел Data-Аналитика: Взгляните на данные по-новому

"Грязные" данные - это как немытая посуда: использовать ее можно, но удовольствия от этого мало 🍽️. Прежде чем приступать к анализу, важно привести данные в порядок. Очистка данных - это процесс, который позволяет удалить ошибки, дубликаты, пропущенные значения и привести данные к единому формату. • Точные результаты: Чистые данные - залог точных и релевантных результатов анализа. • Эффективное моделирование: "Грязные" данные могут привести к ошибкам в моделировании и неверным прогнозам. • Лучшее...

• Зачем нужен анализ? Что вы хотите получить в итоге? • Какие конкретные вопросы нужно решить с помощью анализа? • Какие показатели будут измеряться? • Какие действия будут предприниматься на основе результатов анализа? • Источник данных: Где хранятся данные? (база данных, файл, API) • Формат данных: Какой формат имеют данные? (CSV, JSON, XML, etc.) • Структура данных: Как организованы данные? (таблица, граф, временной ряд) • Качество данных: Есть ли пропуски, некорректные значения, дубликаты? •...

Data-аналитик – это специалист, который преобразует сырые данные в ценную информацию, помогая компаниям принимать более обоснованные решения. Его задача – выявлять закономерности, тренды и скрытые взаимосвязи в данных, чтобы оптимизировать бизнес-процессы, повысить эффективность и получить конкурентное преимущество. Задачи Data-аналитика: 1. Сбор и подготовка данных: • Сбор данных: поиск, выборка, загрузка данных из различных источников (базы данных, API, веб-сайты, файлы). • Очистка данных: обработка неполных, дублирующихся, некорректных и пропущенных данных...