Data Scientist работает с огромным объемом данных, который необходимо проанализировать и обработать. Одним из подходов к анализу данных является их визуализация с использованием графического представления.

Как сделать dashboard более наглядным? Воспользуйтесь инструментами фреймворка Dash. Sunburst- и Scatter_3d-диаграммы, библиотека Lottie помогут в визуализации данных. Подробнее в посте.

А что если использовать свои навыки регрессии, чтобы предсказать длину головы опоссума по остальным метриками его тела?

Dash представляет собой фреймворк для визуализации данных и построения веб-приложений, понятен и довольно прост в применении. Может быть интересен тем, кто хочет использовать интерактивные графики для анализа данных с помощью Python. Рассмотрим построение таких графиков с применением обратных вызовов в Dash.

Доброго времени суток Дамы и Господа! Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.

Часто приходится иметь дело с данными, представляющими из себя таблицы в миллионы строк. Более того, в эти таблицы могут добавляться тысячи или миллионы строк ежедневно или ежемесячно. При этом, для анализа выявления тенденций и аномалий бывает необходимым использовать и исторические данные. Для тех, кто использует для анализа и визуализации Qlik Sense

Зачастую при разработке DashBoard в QlikView возникают нетривиальные задачи, которые по тем или иным причинам невозможно решить с помощью обычных средств. Требуется иметь долю смекалки и воображения, чтобы, используя только стандартные объекты QV, сделать то, что на первый взгляд нереализуемо. Расскажу о некоторых необычных кейсах, которые мне приходилось решать во время разработки DB и способах их реализации.