Закончилось обучение в Практикуме.
Получен диплом.
Накопилась куча долгов)))
Во время учёбы плохо получалось работать. Времени не хватало.
Но!
Как сохранить квалификацию, пока буду выбирать, в какой команде продолжить карьеру аналитика данных?
Буду выполнять аналитику для друзей!
Высылайте запросы!
Как отобразить на графике 5 факторов, 5 переменых?
4 категории и одна сумма.
Для одной точки.
Можно построить 3D график.
(если график не видно здесь, то посмотрите на него на странице рубрики)
Этот график можно вращать по вертикали и горизонтали.
Приближать и удалять.
Можно сделать сброс до исходного вида.
Можно выключать из отображения категории товаров.
Можно сохранить кадр, который на экране – именно с таким поворотом и приближением.
При наведении курсора мышки на точку, выводится подробная информация.
После комплексной группировки таблицы pandas Pynhon dataframe командой groupby напрмер применив такую строку
# сколько заказов у каждого покупателя
agg_func_count = {'order_id': ['count'],
'sum_product': [ 'sum']}
count_orders_customer = df.groupby('customer_id')['order_id', 'sum_product'].agg(agg_func_count).reset_index()
Получаем двухэтажное название колонок в итоговой таблице.
Ещё они называются иерархические индексы
Выглядит это очень красиво. Но при попытке обратиться к колонке по названию, возникает сложность.
Что же делать?
Вот непонятная, но эффективная строка для этого
count_orders_customer.columns = ['_'.join(col).rstrip('_') for col in count_orders_customer.columns.values]
Яндекс.Диск официально не предоставляет сервис прямого считывания файлов по прямой ссылке.
Публичная ссылка на файл открывается в окне браузера. И уже в этом окне есть ссылка для скачивания.
Но в задачах анализа данных бывает необходимо в тетрадке Юпитер.Ноутбука прямо считывать данные в переменную из облачного хранилища.
Самый популярный в РФ ресурс для хранения файлов сейчас – это Яндекс.Диск.
Вот пример кода на Python для чтения файла:
import pandas as pd import requests from urllib.parse import urlencode # используем api base_url = 'https://cloud-api.yandex.net/v1/disk/public/resources/download?' public_key = 'https://disk.yandex.ru/d/c_JZSSJSnqWYzA' # получаем url final_url = base_url + urlencode(dict(public_key=public_key)) response = requests.get(final_url) download_url = response.json()['href'] # загружаем файл в df download_response = requests.get(download_url) df = pd.read_csv(download_url, sep='\t')
Конечно же, может потребоваться подбор кодовой страницы файла и разделителя.
Ну это как для любого файла csv .
Мой курс Анализ данных на платформе Яндекс.практикум добрался до финального проекта.
Ура!
В списке задач дипломной работы есть построение дашборда в программе tableau.
Что такое dashboard? В прямом переводе – это приборная панель. В современном мире это ещё и панель показателей.
Вот пример на tableau:
Но недавно, вдруг, стали появляться в этой программе сообщения о недоступности сервиса в нашем регионе.
https://datastudio.google.com/s/nwXIk03nfBU
https://datalens.yandex/tivsy1aesdgal
