Мы постоянно работаем с excel файлами, когда выгружаем данные.
Если выгрузка является единичной — можно обойтись без применения программных средств для форматирования ячеек. Однако в иных случаях будет практичнее разобраться, каким образом автоматизировать процесс форматирования.

Даже очень грамотный человек может сделать опечатку в слове или допустить нелепую ошибку. Этот факт не всегда остаётся замеченным при перепроверке. Использование специализированных инструментов может обеспечить корректность текстов без прямого участия человека. Рассмотрим вопрос применения модуля Python pyenchant для обнаружения ошибок в словах и возможность их исправления.

Анализ отзывов, оставленных на сайтах, требует много времени. Для того, чтобы сократить временные затраты на ознакомление с информацией используют алгоритмы суммаризации, позволяющие выделить основную идею и создать краткий текст, полностью отражающий суть отзыва.

Использование различных алгоритмов обработки и анализа данных в применении к задачам, возникающим в аудите, может помочь в решении проблем, которые на первый взгляд не решаемы. В данной статье мы рассмотрим применение алгоритма шинглов для сравнения логинов пользователей в различных АС для выявления случаев компрометации учётных данных.

Как защитить свой автомобиль от недобросовестных механиков на станциях технического обслуживания? Сколько длился ремонт по времени, где находился автомобиль?
Каждый автовладелец задаётся себе этим вопросом, когда нужно починить или произвести техническое обслуживание свое авто. Сложнее дела обстоят, если автомобиль не один, а, например, целый автопарк.
Расскажем о том, как современные технологии помогут решить эти проблемы.

Бывают случаи, когда возникает необходимость обработать огромные текстовые файлы, выбрать строки, содержащие определенный набор образцов. Можно импортировать все в БД SQL и обработать. Но, что делать, если такой возможности нет или исполнитель не владеет достаточными знаниями SQL, а задачу выполнить необходимо? Расскажем, как решить проблему, используя встроенную утилиту Windows.

Рассмотрим стандартную ситуацию, когда аудитору для проверки гипотезы о некорректности заполнения данных в модели необходимо отобрать из огромного массива данных номера договоров, в которых, возможно, допущена ошибка при наполнении данными модель. В данной статье рассмотрим как можно использовать расстояние Левенштейна для анализа данных в модели.