Комплексний аналіз даних за допомогою SQL, Python та Power BI

У проєкті студентка Морозова Ірина застосувала всі знання, які отримала на курсі. Сам проєкт складається з трьох частин.

• 1 частина SQL — наведені запити до бази даних робітників. Отримані дані можуть бути використані у подальшому аналізі за допомогою Python або Power BI.
• 2 частина Python — аналіз (дослідження) набору даних меблів IKEA. Обробка набору даних, виявлення залежностей, перевірка гіпотез та машинне навчання для передбачення цін на меблі.
• 3 частина Power BI — аналіз роздрібної торгівлі у магазинах.

Задачі, які стояли при роботі над проєктом 

Проєкт мав на меті демонстрацію використання різних інструментів для аналізу та обробки даних через три окремі частини.

• Перша частина охоплювала SQL-запити для роботи з базою даних працівників, де основним завданням було витягнути й аналізувати дані для отримання корисної інформації про персонал.

• У другій частині використовували Python для аналізу набору даних про меблі та прогнозування цін за допомогою методів машинного навчання. Основні задачі тут полягали у попередній обробці даних, виборі моделі та оцінці її точності.

• У третій частині проєкту за допомогою Power BI здійснювався аналіз роздрібної торгівлі у магазинах, що охоплювало створення візуалізацій та дашбордів для наочного представлення даних.

Усі три частини проєкту продемонстрували інтеграцію різних технологій для ефективного аналізу даних та отримання цінної інформації з різних наборів даних.

Три речі, які найбільше подобаються у проєкті

1. Використання різних технологій для аналізу даних.
2. Використання машинного навчання для прогнозування.
3. Інтерактивні візуалізації, що дозволять користувачу всебічно вивчити дані та налаштувати звіти згідно з індивідуальними потребами.

Що найбільше запам’яталось під час роботи над проєктом?

Частина машинного навчання у розділі Python, створення теми/дизайну проєкту та навігації у частині Power BI.

Що було найскладнішим під час роботи над проєктом?

Найскладнішим блоком для мене був Python. Щоб подолати всі складнощі я зверталась до різних джерел додаткової інформації, писала багато неправильного коду та на основі отриманих помилок намагалась їх виправити. А коли зовсім заходила у глухий кут, зверталась до ментора.

Чи допомогла практична частина зрозуміти, що це дійсно та професія з якою ви готові пов’язати своє життя наразі?

Так!

Враження після захисту фінального проєкту

Мені були корисні відгуки викладачів щодо покращення мого проєкту. Також вразили роботи інших студентів, були використані різні набори даних, тому було цікаво як інші реалізували поставлені задачі у своїх проєктах.