СТРУКТУРА ЗАДАНИЯ
1. ETL: подготовка (preprocessing), исследовательский анализ данных
1.1. Выбрать индивидуальное задание:
- можно использовать “свои” данные
- использовать подготовленные датасеты
(https://drive.google.com/drive/
folders/1b3pGfEhAJpq8yuI6Eua1eOTEfiOg4kel?usp=sharing)
- или использовать датасеты с Kaggle
(https://www.kaggle.com/datasets?fileType=csv).
1.2. Используя любую аналитическую платформу Loginom, Knime,
RapidMiner (любую на выбор или в Colab) выполнить консолидацию данных
кейса (если кейс состоит из нескольких таблиц), провести очистку,
трансформацию данных (ETL), выполнить preprocessing данных
(https://www.sv-europe.com/crisp-dm-methodology/), провести
исследовательский анализ данных (EDA) путем создания различных
визуализаций и описательных статистик.
2. Платформы BI:
2.1. В Power BI Desktop/Tableau Public / Yandex DataLens (используя
подготовленный датасет из предыдущего задания) построить дашборды,
выявить инсайты, оформить истории (Story), опубликовать в своем аккаунте в
Power BI/Tableau Public/Yandex DataLens), поделиться аналитическим
приложением.
2.2. Обогатить данные кейса: провести ABC-XYZ, RFM-анализ
3. Заключение (вывод по всей работе)
Четкий и краткий вывод по проведенному анализу кейса.
Виктория
пензгту
Выполнено раньше срока. Все пожелания учтены! Однозначно рекомендую исполнителя)
Оксана
Средняя школа
Очень ответственный исполнитель. Работа выполнена раньше срока, что очень радует. Спасибо,...
Алина
ЮУрГУ
Работа выполнена очень быстро и качественно! Исполнитель учёл все нормы) Исполнителя реком...
Ксения
Международный институт рынка
Все выполнено на высшем уровне. Всегда был со мной на связи и исправлял недочеты моментально