AI-алгоритмы широко используются для анализа и обработки структурированных данных, таких как таблицы, базы данных и временные ряды. Эти данные встречаются везде: от финансовых рынков до анализов продаж и прогнозов погоды.

В этом занятии мы рассмотрим четыре ключевые библиотеки для работы с табличными данными и временными рядами:

• Pandas – основа работы с табличными данными в Python.
• Dask – инструмент для обработки больших данных и распределённых вычислений.
• tslearn – мощная библиотека для анализа временных рядов.
• Prophet* – инструмент от Facebook для прогнозирования временных рядов.

Pandas – основа работы с табличными данными в Python

Pandas – главная библиотека для работы с табличными данными в Python. Она позволяет загружать, очищать, анализировать и визуализировать данные.

Что умеет Pandas?

• Чтение данных из CSV, Excel, баз данных, JSON и других источников.
• Обработка данных – фильтрация, сортировка, группировка, объединение.
• Визуализация данных – базовая работа с графиками.
• Статистический анализ – расчёт средних значений, медиан, стандартных отклонений.

Где используется?

• Финансовый анализ – обработка данных о ценах на акции, прибыли и расходах.
• Маркетинговая аналитика – анализ продаж и поведения клиентов.
• Машинное обучение – подготовка данных перед обучением моделей.

Пример проекта:
Допустим, вам нужно анализировать покупки клиентов интернет-магазина. С помощью Pandas можно:

• Загрузить таблицу с покупками.
• Определить самые популярные товары.
• Найти сезонные изменения в продажах.

Dask – обработка больших данных и распределённые вычисления

Pandas отлично подходит для работы с небольшими и средними таблицами, но когда данных слишком много (миллионы строк), нужен Dask.

Dask – это библиотека для обработки больших данных, которая может работать на кластерах и использовать сразу несколько процессоров или компьютеров.

Что умеет Dask?

• Работает с огромными таблицами – в отличие от Pandas, не загружает все данные в память сразу.
• Параллельные вычисления – использует все ядра процессора.
• Интеграция с Pandas, NumPy и другими библиотеками.

Где используется?

• Банковский анализ – обработка транзакций миллионов клиентов.
• Анализ логов веб-сайтов – выявление поведения пользователей.
• Наука и исследования – анализ больших наборов данных (например, ДНК-анализа).

Пример проекта:
Представьте, что у вас есть база данных с миллиардами покупок по всему миру. Pandas просто не сможет обработать такой объём данных, а Dask позволит разделить данные на части и обработать их параллельно.

tslearn – анализ временных рядов

Временные ряды – это последовательные данные, упорядоченные по времени (например, курс акций, температура, трафик на сайте).

tslearn – это библиотека, созданная специально для машинного обучения на временных рядах.

Что умеет tslearn?

• Сравнение временных рядов – например, анализ схожести трендов.
• Кластеризация временных данных – поиск похожих паттернов в разных наборах данных.
• Обучение моделей на временных рядах – прогнозирование будущих значений.

Где используется?

• Финансовый анализ – поиск закономерностей в изменении цен на бирже.
• Медицинская диагностика – анализ ЭКГ, температуры и других показателей.
• Прогнозирование спроса – анализ продаж и предсказание трендов.

Пример проекта:
Допустим, компания хочет проанализировать потребление электроэнергии и предсказать, когда оно будет расти. tslearn поможет найти паттерны в данных, что позволит оптимизировать энергопотребление.

Prophet* – прогнозирование временных рядов

Prophet* – это библиотека от Facebook*, созданная специально для прогнозирования временных рядов.
Она отличается простотой использования и позволяет легко делать предсказания без сложных настроек.

Что умеет Prophet*?

• Прогнозирование продаж, трафика, спроса.
• Автоматическое определение трендов и сезонности.
• Анализ влияния внешних факторов (праздников, событий, рекламы).

Где используется?

• Прогноз продаж – например, сколько смартфонов купят в следующем месяце.
• Прогноз посещаемости сайта – сколько пользователей зайдёт через неделю.
• Оптимизация логистики – предсказание нагрузки на склады.

Пример проекта:
Представьте, что авиакомпания хочет оптимизировать цены на билеты. Prophet* может проанализировать исторические данные, выявить сезонные тренды и подсказать, когда лучше снижать или повышать цены.

Сегодня мы разобрали четыре важные библиотеки для работы с табличными данными и временными рядами:
Pandas – основа для работы с таблицами.
Dask – инструмент для обработки больших данных.
tslearn – анализ временных рядов.
Prophet* – прогнозирование данных.

В следующем уроке мы поговорим о дополнительных библиотеках для AI, таких как Seaborn, Matplotlib и другие!

* принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской организацией на территории Российской Федерации.