Аналитика данных
Что Вы получите?
* Готовый анализ данных – отчеты, дашборды и визуализации в удобном формате (Jupyter Notebook, PDF, Excel, веб-интерфейс).
* Очистка и предобработка данных – удаление дубликатов, заполнение пропусков, обработка выбросов.
* Статистический анализ – корреляции, регрессия, кластеризация, проверка гипотез (A/B-тесты).
* Автоматизация отчетности – скрипты для регулярного обновления аналитики.
* Интерактивные дашборды (с использованием Dash).
* Рекомендации – выводы и советы по оптимизации процессов на основе данных.
Работа состоит из:
1. Постановка задачи – обсуждение целей анализа (прогнозирование, сегментация, выявление тенденций).
2. Сбор и подготовка данных – загрузка из CSV/Excel, баз данных (`SQL`, `MongoDB`) или API.
3. Исследовательский анализ (EDA) – выявление закономерностей, аномалий, первичная визуализация.
4. Презентация результатов – отчет с графиками, таблицами и пояснениями.
Что от Вас нужно?
* Исходные данные – файлы (Excel, CSV), доступ к БД или API (если данные не предоставлены, помогу с парсингом).
* Описание задачи – какие вопросы нужно решить (например: «Почему падают продажи?» или «Сегментировать клиентов»).
* Примеры отчетов (если есть предпочтения по стилю визуализации).
* Требования к формату результата (PDF, интерактивный дашборд, интеграция с BI-системами).
Результат: Готовый файл в формате PDF, скрипт Jupyter Notebook при необходимости.
