Чтобы предоставить вам полный список методов в области бизнес-аналитики, я опишу различные методы вместе с примерами кода. Обратите внимание, что приведенные примеры кода представляют собой лишь упрощенные представления и, возможно, их потребуется адаптировать к вашему конкретному случаю использования.

1. Извлечение данных:

   • Метод: парсинг веб-страниц с использованием библиотеки Python BeautifulSoup.

   from bs4 import BeautifulSoup
   import requests
   url = "https://example.com"
   response = requests.get(url)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   # Extract data from HTML elements
   data = soup.find('div', {'class': 'content'}).text

2. Преобразование данных:

   • Метод: очистка и преобразование данных с использованием библиотеки pandas Python.

   import pandas as pd
   # Load data from a CSV file
   data = pd.read_csv('data.csv')
   # Clean data (e.g., remove duplicates, handle missing values)
   cleaned_data = data.drop_duplicates().fillna(0)
   # Transform data (e.g., aggregations, calculations)
   transformed_data = cleaned_data.groupby('category')['sales'].sum()

3. Моделирование данных:

   • Метод: создание прогнозной модели с использованием библиотеки Python scikit-learn.

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   # Prepare data for modeling
   X = data[['feature1', 'feature2']]
   y = data['target']
   # Split data into training and testing sets
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   # Create and train a linear regression model
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   # Make predictions
   predictions = model.predict(X_test)

4. Визуализация данных:

   • Метод: создание интерактивных визуализаций с использованием библиотек Python matplotlib или seaborn.

   import matplotlib.pyplot as plt
   import seaborn as sns
   # Plot a bar chart
   sns.barplot(x='category', y='sales', data=data)
   plt.title('Sales by Category')
   plt.xlabel('Category')
   plt.ylabel('Sales')
   plt.show()

5. Отчетность и информационная панель:

   • Метод: создание динамических информационных панелей с использованием платформы Python Dash.

   import dash
   import dash_core_components as dcc
   import dash_html_components as html
   app = dash.Dash(__name__)
   app.layout = html.Div(children=[
      html.H1(children='Sales Dashboard'),
      dcc.Graph(
          id='sales-graph',
          figure={
              'data': [
                  {'x': data['date'], 'y': data['sales'], 'type': 'line', 'name': 'Sales'},
              ],
              'layout': {
                  'title': 'Monthly Sales',
                  'xaxis': {'title': 'Date'},
                  'yaxis': {'title': 'Sales'},
              }
          }
      )
   ])
   if __name__ == '__main__':
      app.run_server(debug=True)