Очистка и предварительная обработка данных:

• Метод: удаление повторяющихся записей, обработка пропущенных значений, стандартизация форматов данных и т. д.
• Пример кода (Python/Pandas):

  import pandas as pd
  # Removing duplicate records
  df = df.drop_duplicates()
  # Handling missing values
  df = df.dropna()
  # Standardizing data formats
  df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

Исследовательский анализ данных (EDA):

• Метод: визуализация распределения данных, выявление выбросов, понимание взаимосвязей между переменными и т. д.
• Пример кода (Python/Matplotlib):

  import matplotlib.pyplot as plt
  # Visualizing data distributions
  plt.hist(data, bins=10)
  plt.xlabel('Value')
  plt.ylabel('Frequency')
  plt.show()
  # Identifying outliers
  q1 = data.quantile(0.25)
  q3 = data.quantile(0.75)
  iqr = q3 - q1
  lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
  upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
  outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

Машинное обучение и прогнозное моделирование:

• Метод: построение моделей для прогнозирования результатов, классификации данных или выдачи рекомендаций.
• Пример кода (Python/Scikit-learn):

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  # Splitting data into train and test sets
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  # Training a logistic regression model
  model = LogisticRegression()
  model.fit(X_train, y_train)
  # Making predictions
  y_pred = model.predict(X_test)

Обработка естественного языка (NLP) для анализа текста:

• Метод: анализ и извлечение информации из текстовых данных.
• Пример кода (Python/NLTK):

  import nltk
  from nltk.tokenize import word_tokenize
  from nltk.corpus import stopwords
  # Tokenizing and removing stopwords
  tokens = word_tokenize(text)
  stop_words = set(stopwords.words('english'))
  filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]

Визуализация данных:

• Метод: создание визуального представления данных для эффективной передачи информации.
• Пример кода (Python/Matplotlib):

  import matplotlib.pyplot as plt
  # Creating a bar chart
  x = ['A', 'B', 'C', 'D']
  y = [10, 15, 7, 12]
  plt.bar(x, y)
  plt.xlabel('Category')
  plt.ylabel('Count')
  plt.show()