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 Питона есть встроенный интерпретатор, позволяющий кодить на ходу. То есть, аналитики могут проверять многочисленные гипотезы в интерактивном режиме. Работая с другими языками программирования, добиться аналогичного результата сложнее.

Интегрированные возможности для оптимизации кода

Встроенный интерпретатор пригодится специалистам, работающим с Big Data. Кроме анализа данных, приходится часто улучшать алгоритмы их обработки. И так как Python предлагает неявную и динамическую типизацию данных, сходу определить оптимизацию не получится — это можно сделать только в процессе исполнения кода.

Для этого и нужен интерпретатор. Он автоматически преобразует исходный код в машинные инструкции. На основе этого генерируются идеи по оптимизации. Например, если сравнить две инструкции, выполняющие одинаковые функции — получится быстро понять, почему одна работает быстрее другой.

Динамичное развитие языка

Java и C++ сильно отстают по скорости развития от Python. Последний больше открыт для комьюнити: любой разработчик может предлагать свои идеи, которые впоследствии могут быть добавлены в обновление. Благодаря этому с каждой новой версией производительность языка повышается, а синтаксис совершенствуется.

Библиотека Pandas

Pandas — библиотека с открытым исходным кодом для Python. Она построена поверх более низкоуровневого пакета NumPy и используется для обработки и анализа данных.

Уэс Мак-Кинни приступил к созданию Pandas в 2008 году, нуждаясь в быстром и гибком инструменте для количественного анализа финансовой информации. Сейчас эта высокоуровневая библиотека для анализа данных на Python считается одной из наиболее динамично развивающихся.

Она позволяет строить сводные таблицы, выделять колонки, использовать фильтры, выполнять группировку по параметрам, запускать функции (сложение, нахождение медианы, среднего, минимального, максимального значений), объединять таблицы и многое другое. В Pandas можно создавать и многомерные таблицы.

Библиотека позволяет решить практически любую задачу, которая может возникнуть при работе с данными. При этом Pandas позволяет работать с огромными массивами данных разного формата — и работать достаточно быстро. Вот лишь некоторые из возможностей библиотеки:

умеет работать с разными источниками данных: файлы Excel, текстовые файлы табличных данных (csv, txt), табличные данные веб-страниц, данные в формате JSON, данные из СУБД и даже из буфера обмена;

позволяет очень быстро работать с файлами больших объемов. Файлы на десятки и сотни мегабайт или даже гигабайты данных — для библиотеки не проблема;

позволяет просто и быстро объединять данные из нескольких источников в единый массив для дальнейшей обработки;

умеет не только читать различные форматы, но и преобразовывать данные, сохраняя их в файлы различных форматов;

предоставляет возможности по группировке данных, накладыванию различных фильтров, построению сводных таблиц и многое другое.

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