Степень по аналитике – это образовательная программа или образовательная квалификация, ориентированная на аналитику, которая предполагает систематический анализ данных для получения ценной информации и принятия обоснованных решений. В этом ответе я предоставлю обзор различных методов, обычно используемых в аналитике, а также примеры кода, где это применимо. Обратите внимание, что предоставленные примеры кода будут написаны на Python — популярном языке для задач анализа данных и машинного обучения.

1. Очистка данных.
   Очистка данных включает предварительную обработку и преобразование необработанных данных, чтобы сделать их пригодными для анализа. Общие методы включают обработку пропущенных значений, удаление выбросов и стандартизацию данных.

   Пример кода (вменение пропущенного значения с использованием среднего значения):

   import pandas as pd
   # Assuming 'data' is a pandas DataFrame
   data['column'].fillna(data['column'].mean(), inplace=True)

2. Исследовательский анализ данных (EDA):
   EDA включает изучение и обобщение данных для выявления закономерностей, взаимосвязей и выбросов. Методы включают описательную статистику, визуализацию данных и корреляционный анализ.

   Пример кода (диаграмма рассеяния):

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.scatter(data['x'], data['y'])
   plt.xlabel('x')
   plt.ylabel('y')
   plt.show()

3. Статистический анализ.
   Статистический анализ помогает понять значимость наблюдений и сделать выводы на основе данных. Методы включают проверку гипотез, регрессионный анализ и анализ временных рядов.

   Пример кода (линейная регрессия):

   import statsmodels.api as sm
   X = data[['x']]
   y = data['y']
   X = sm.add_constant(X)
   model = sm.OLS(y, X).fit()
   predictions = model.predict(X)

4. Машинное обучение.
   Алгоритмы машинного обучения используются для построения прогнозных моделей и прогнозов на основе данных. Методы включают классификацию, регрессию, кластеризацию и обработку естественного языка.

   Пример кода (классификатор случайного леса):

   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X = data.drop('target', axis=1)
   y = data['target']
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   model = RandomForestClassifier()
   model.fit(X_train, y_train)
   predictions = model.predict(X_test)

5. Визуализация данных.
   Методы визуализации данных используются для представления данных в визуально привлекательной и информативной форме. Это помогает понять закономерности, тенденции и выбросы в данных.

   Пример кода (столбчатая диаграмма):

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.bar(data['category'], data['count'])
   plt.xlabel('Category')
   plt.ylabel('Count')
   plt.show()

6. Прогнозная аналитика.
   Прогнозная аналитика предполагает использование исторических данных для прогнозирования будущих результатов. Методы включают прогнозирование временных рядов, регрессионный анализ и прогнозное моделирование.

   Пример кода (прогнозирование временных рядов ARIMA):

   from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
   model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
   model_fit = model.fit()
   predictions = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+n-1)

7. Анализ текста и обработка естественного языка (NLP):
   Методы НЛП используются для анализа и извлечения информации из текстовых данных. Методы включают анализ настроений, классификацию текста и моделирование тем.

   Пример кода (анализ настроений с помощью VaderSentiment):

   from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
   analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
   sentiment_scores = data['text'].apply(lambda x: analyzer.polarity_scores(x))

8. Аналитика больших данных.
   Аналитика больших данных включает обработку и анализ крупномасштабных наборов данных, с которыми невозможно справиться с помощью традиционных методов обработки данных. Методы включают в себя платформы распределенных вычислений, такие как Apache Hadoop и Apache Spark.

   Пример кода (обработка данных с помощью PySpark):

   from pyspark.sql import SparkSession
   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   data = spark.read.csv('data.csv', header=True)
   data.show()