ETL и исследовательский анализ данных: основы preprocessing

В работе по теме ETL и исследовательский анализ данных в рамках баз данных основное внимание уделяется подготовке данных: их очистке, преобразованию и раннему исследованию для дальнейшей загрузки в BI-платформы. Главная задача — получить корректный, согласованный набор данных, пригодный для аналитики и отчётности.

Что входит в работу

• описание источников данных и этапы извлечения (экспорт, интеграция с разными форматами);
• этапы preprocessing: очистка от пропусков и дубликатов, нормализация и приведение типов;
• трансформации и правила согласования — агрегации, вычисляемые поля, объединения таблиц;
• исследовательский анализ данных (EDA): распределения, корреляции, выявление аномалий);
• требования к документированию и ссылкам на использованные источники.

На что смотрят преподаватели

Преподаватель оценивает корректность этапов ETL, обоснованность выбранных преобразований и полноту EDA: есть ли проверка качества данных, описаны ли допущения и методы обработки пропусков, указаны используемые инструментальные средства и показатели, подтверждающие результат. Также важна достоверность и оформленность ссылок на литературу и источники.

Что мы даём: развернутую структуру работы по теме, разбор этапов preprocessing и EDA, оформление разделов и контроль соответствия методичке. В заявке опишите задание — мы подготовим расчёт и план, а также предоставим правки по замечаниям преподавателя в течение 21 дня.