Сервис записи на занятия замечает больше отмен и просит разобраться в причинах. Аналитику предстоит уточнить вопрос, проверить исходные сведения и объяснить, какие выводы из них следуют. На таком примере можно познакомиться с профессией и выбрать темы для обучения.
Определите, что именно будете считать
Для начала уточните, что сервис называет отменой: действие клиента, перенос по инициативе преподавателя или любое несостоявшееся занятие. Затем договоритесь о периоде и единице наблюдения. Одной строкой может быть запись на занятие, клиент или изменение статуса. Разные варианты дадут разные результаты даже при одинаковом источнике.
В самостоятельной задаче придумайте небольшой набор записей и отдельно составьте словарь полей. Укажите, какую дату используете для отбора и как учитываете перенос. После этого сформулируйте показатель обычными словами. Например, доля отменённых записей среди созданных за выбранный период. Сохраните определение рядом с расчётом, чтобы другой человек смог проверить, какие строки в него вошли.
Проверьте пропуски, повторы и типы значений
Просмотрите даты, статусы и идентификаторы. Найдите повторяющиеся записи и объясните, откуда они возникли. В истории изменений несколько строк с одним номером могут быть нормальными. Если удалить их как дубли без разбора, часть событий исчезнет. Перед очисткой сохраните исходный вариант таблицы и список сделанных преобразований.
Пустое значение тоже требует объяснения. Неуказанная причина отмены отличается от подтверждённого отсутствия причины. В pandas есть операции для обнаружения, исключения и заполнения пропусков. Выбор операции должен соответствовать смыслу данных. Для первой пробы посчитайте, сколько значений отсутствует, и покажите, как это ограничивает ответ на исходный вопрос.
Учитесь соединять таблицы и проверять результат
Пусть сведения о занятиях и статусах находятся в разных учебных таблицах. Чтобы связать их, понадобится общий ключ, например идентификатор записи. При соединении таблиц в PostgreSQL условие задаёт, какие пары строк попадут в результат. Для аналитика важно понимать не только запись запроса, но и то, какие наблюдения попадут в результат.
Сравните количество строк до и после соединения. Проверьте случай с несколькими статусами у одной записи и случай без найденной пары. Затем уточните, какую версию статуса нужно взять для вашей задачи. SQL полезно осваивать вместе с такими проверками. Корректно выполнившийся запрос ещё нужно сопоставить с определением показателя и устройством исходных таблиц.
Отделяйте наблюдение от объяснения причины
В условном примере число отмен выросло вместе с общим числом записей. Сначала сравните доли, затем проверьте состав занятий и период наблюдения. Возможно, в таблицу добавилось новое направление с другим расписанием. Смена состава данных способна изменить общий показатель, даже если внутри отдельных групп картина похожа на прежнюю.
Запишите, что вы действительно установили, а какие объяснения пока остаются гипотезами. Утверждение о неудобном времени потребует дополнительных сведений. Для их получения можно предложить изучить причины отмен или подготовить отдельную проверку. Основы статистики нужны именно для таких решений: выбрать сравнение, оценить ограничения наблюдения и избежать более уверенного вывода, чем позволяют данные.
Покажите расчёт так, чтобы его поняли без пояснения автора
Для учебного отчёта достаточно одной диаграммы и таблицы с исходными итогами. Подпишите показатель, единицы и период. Если сравниваете доли по направлениям, покажите также число записей в каждой группе. Тогда читатель увидит, насколько разный объём наблюдений стоит за похожими процентами.
Рядом изложите вывод в нескольких предложениях: что изменилось, какие проверки выполнены и каких сведений не хватает для следующего решения. Дайте возможность проследить путь от исходной таблицы до диаграммы. В самостоятельной работе можно использовать электронные таблицы или доступный инструмент визуализации. На курсе конкретные продукты и порядок проверки отчётов стоит уточнять по выбранной программе.
Что включает программа «Аналитик данных» на 460 часов
В переподготовке «Аналитик данных», 460 академических часов, рассматриваются основы статистики, Python для анализа, обработка и визуализация данных, базы данных и SQL. Также есть методы машинного обучения, большие данные и технологии их обработки. Отдельный раздел посвящён проектной работе по аналитике.
Сравните этот состав со своими знаниями. Если программирование пока незнакомо, выясните исходные требования и способы получить помощь по заданиям. Уточните, какие данные используются в проектной работе и как оценивают выводы. Название раздела не определяет конкретный инструмент, отрасль проекта или число работ, которые получится показать в портфолио.
Чем отличается программа «Анализ данных» на 520 часов
В программе «Анализ данных», 520 академических часов, раздел программирования обозначен как Python/R. Кроме SQL и статистики, она охватывает машинное обучение, визуализацию и средства BI, обработку больших данных и облачные технологии. В плане есть практические проекты и кейсы. Конкретный состав языков, библиотек и сервисов уточняйте до поступления.
Выбирайте между программами по содержанию и организации обучения. Возьмите свою таблицу с отменами и выпишите, где возникли трудности: при очистке, соединении, расчёте или объяснении результата. Этот список поможет обсудить нужные темы. Если интересуют проверка интерфейсов или защита систем, сопоставьте задачи с тестированием и информационной безопасностью: подготовка к этим направлениям имеет другие акценты.