🐍
Аналіз та Обробка Даних (Data Analytics)
Перетворіть дані в цінні інсайти
Python - найпотужніший інструмент для аналізу даних. Pandas, NumPy та інші бібліотеки дозволяють обробляти мільйони записів та знаходити цікаві патерни.
Обробка даних:
- 🧹 Очищення - видалення дублікатів, заповнення пропусків
- 🔍 Фільтрація - відбір необхідних записів
- 🔄 Трансформація - зміна формату даних, агрегація
- 🔗 Об'єднання - merge даних з різних джерел
- 📊 Аналіз - статистика, кореляції, тренди
- 🎨 Візуалізація - графіки та діаграми
Бібліотеки для аналізу:
- Pandas - робота з табличними даними (Excel, CSV, SQL)
- NumPy - математичні операції та масиви
- Matplotlib - базові графіки та діаграми
- Seaborn - статистична візуалізація
- Plotly - інтерактивні графіки
- SciPy - наукові обчислення
Приклади застосування:
Аналіз продажів: визначення найприбутковіших товарів, сезонності, трендів
Обробка опитувань: статистика відповідей, візуалізація результатів
Фінансовий аналіз: прогнозування, моніторинг кореляцій
Візуалізація даних:
- 📊 Лінійні графіки - динаміка змін
- 📈 Стовпчасті діаграми - порівняння показників
- 🥧 Кругові діаграми - частки та пропорції
- 🌡️ Heatmaps - кореляції та залежності
- 📱 Інтерактивні дашборди
- 📄 Звіти у PDF та Excel
Джерела даних:
- Excel та CSV файли
- Бази даних (MySQL, PostgreSQL, MongoDB)
- API та веб-сервіси
- Google Sheets
- Веб-скрапінг
- JSON та XML файли
Автоматизація звітів:
- 📅 Щоденні/тижневі звіти
- 📊 Автоматична генерація графіків
- 📧 Email розсилка результатів
- ☁️ Завантаження в Google Drive
- 🔄 Оновлення дашбордів
Що ви отримаєте:
- Готовий скрипт для обробки ваших даних
- Візуалізації та графіки
- Excel або PDF звіти
- Документацію по налаштуванню
- Можливість модифікації
Приймайте рішення на основі даних, а не здогадок!