-
Поиск аномалий в данных с Python
Аномалии в данных (или выбросы) представляют собой нетипичные, необычные или экстремальные значения, которые могут указывать на ошибки, всплески, странные события, атаку конкурентов, мошенников и другие потенциальные проблемы. Большое количество аномалий не только пагубно влияет на многие бизнес-модели, но еще может затруднить машинное обучение или вовсе исказить его результаты. Вот почему их важно обнаруживать и работать…
-
Поиск и анализ аномалий в сырых данных веб-аналитики с помощью Python
Аномалии в трафике, конверсиях, поведении пользователей на сайте могут рассказать многое о здоровье веб-сайта. И если научиться их своевременно выявлять, то можно сэкономить множество сил, нервов, времени и денег. Простой пример – аномально высокая конверсия по одной из целей может быть следствием “наплыва” ботов на сайт и если это вовремя не обнаружить и не остановить…
-
Автоматизация процессов анализа данных с помощью Python
Python стал de facto стандартом в мире data science, и на это есть веские причины. Его гибкость, простота синтаксиса и богатая экосистема библиотек делают его идеальным инструментом для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой и анализом данных. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как Python может помочь вам оптимизировать рабочие процессы, повысить…