Данные в аналитике зачастую требуют предобработки и очистки: пропуски, некорректные значения или типы данных. Если не проверить и не почистить такие данные, выводы в отчётах будут неточными, а решения — ошибочными.
На вебинаре Павел Беляев, тимлид аналитики в eLama, автор канала «Тимлидское об аналитике» и ментор курса «Аналитик данных», покажет, как быстро проверить и визуализировать данные в Python.
В ходе вебинара мы на примере данных сервиса по продаже подержанных авто разберём:
➖ Зачем и как проверять качество данных перед анализом;
➖ Как находить выбросы и «поломанные» значения в датасете;
➖ Какие приёмы Python помогают делать агрегацию по категориальным признакам;
➖ Как визуализировать данные и находить закономерности;
➖ Как даже новичок может собрать базовый пайплайн очистки и анализа.
❗️ Встречаемся 23 сентября в 19:00 МСК.
♾ Обязательно приходите на эфир — разберем must-have библиотеки для дата-аналитика: pandas для работы с табличными данными, matplotlib и seaborn для визуального анализа!
➡️ Регистрация на вебинар
📊 Simulative