Контролируем качество данных с помощью Python

В работе с данными одной из самых больших трудностей является обеспечение их качества. В процессе анализа и обработки информации приходится сталкиваться с множеством проблем, таких как отсутствие нужных значений, неправильно отформатированные данные или ошибки, появляющиеся при сборе данных с веб-ресурсов. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python можно автоматизировать процесс проверки и очистки данных, используя популярные библиотеки, такие как pandas и pyspark. Мы исследуем практические подходы к подготовке данных для анализа, включая поиск аномалий, постобработку и работу с пустыми значениями, что поможет обеспечить высокое качество данных для дальнейших исследований и принятия решений.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/903634/

#qa #data_analysis #качество_данных #аналитика_данных #Python_для_анализа_данных #pandas #Pyspark #Очистка_данных #Аномалии_в_данных