Аудит является неотъемлемой частью бизнес-практики, обеспечивая независимую оценку финансовой отчетности и процессов в организации. Аудиторы полагаются на опыт и статистическую выборку для ручной проверки сотен документов и свидетель-ств, определения сильных сторон и углубленного анализа организационных процедур и транзакций. Однако этот ручной процесс превратил аудит в трудоемкую и ресурсоемкую деятельность.

Сегодня создание интерактивной карты на python не составляет большого труда: стоит подключить библиотеку (например, Folium или Bokeh), указать картографический сервер, и после выполнения нескольких «магических» строк кода ваши данные как на ладони!
Но что делать, если данные есть, визуализировать их хочется, а в сети, в которой вы работаете, нет доступа к картографическим серверам? В этом случае помогут Plotly и GeoPandas.

Географические данные — это информация о местоположениях объектов, которая может быть собрана через навигационные приборы, камеры, датчики и другие устройства. В настоящее время, в связи с наличием большого количества таких данных, производимых каждую секунду, компании и организации, которые их не используют, рискуют остаться позади в информационной эре

Дамы и господа, леди энд джентльмены, мадам и месье, сеньоры и сеньориты, товарищи! Было ли у Вас такое, что необходимо найти сокровище, определиться с местом отпуска или в рамках задач визуализации наглядно продемонстрировать данные, привязанные к какой-либо местности на планете? В подобных ситуациях нам могут пригодиться карты, деньги, два ствола Python, Matplotlib и Cartopy

Часто возникает проблема визуализации данных за несколько периодов времени. Те, кто уже пытался создавать карты знают, что эту проблему можно решить с помощью разных слоёв на карте. Расскажу о своем опыте использования библиотеки folium.

Думаю, что все знают про YandexAPI, но знать недостаточно, надо применять. Сегодня разберу небольшую задачу, которая заключается в следующем:

Нет данных? Сгенерируй!
Рассмотрим три способа генерации синтетических данных с помощью пакетов Python.