📄 Анализ данных для выявления признаков неструктурированном тексте с помощью pandas и json.
При анализе данных есть необходимость выявлять объекты контроля по атрибутам, размещенным в неструктурированном текстовом поле. На первый взгляд, задача может показаться легкой, если анализируемый объем незначительный, но когда объем обрабатываемой базы составляет миллионы строк, то для решения задачи необходим творческий подход.
Передо мной стояла задача по выявлению выгодоприобретателей наших клиентов и определению даты последнего обновления сведений о них. Решать ее буду с использованием библиотек Python pandas и json.
Для начала я по признакам, определяющим выгодоприобретателя, осуществил обработку текстового поля, содержащую необходимую информацию и отобрал пул организаций, подходящих под указанные признаки.
➡️ Читать дальше
@data_analysis_ml
При анализе данных есть необходимость выявлять объекты контроля по атрибутам, размещенным в неструктурированном текстовом поле. На первый взгляд, задача может показаться легкой, если анализируемый объем незначительный, но когда объем обрабатываемой базы составляет миллионы строк, то для решения задачи необходим творческий подход.
Передо мной стояла задача по выявлению выгодоприобретателей наших клиентов и определению даты последнего обновления сведений о них. Решать ее буду с использованием библиотек Python pandas и json.
Для начала я по признакам, определяющим выгодоприобретателя, осуществил обработку текстового поля, содержащую необходимую информацию и отобрал пул организаций, подходящих под указанные признаки.
➡️ Читать дальше
@data_analysis_ml