В своей практике я начинаю с понимания структуры данных и целей анализа. Прежде чем строить модели или делать выводы, важно привести данные в форму, удобную для анализа: собрать их по нужным уровням детализации, очистить и преобразовать, чтобы выявить закономерности.

Агрегирование данных

Для аналитики я часто использую агрегирование по временным периодам или ключевым сущностям. Например, если анализирую поведение пользователей, я могу сгруппировать данные по дням, неделям или месяцам, считая количество событий, среднее время сессий, медиану покупок. Это помогает сократить шум и увидеть общие тенденции.

Я также применяю группировку по категориям, например сегментам клиентов или регионам, чтобы сравнивать показатели и выявлять закономерности между различными группами. При этом важно правильно выбирать агрегирующую функцию: sum, mean, median, min, max или count — в зависимости от цели анализа.

Трансформация данных

Кроме агрегирования, я активно использую трансформации признаков. Преобразование категориальных признаков в числовые через one-hot encoding или target encoding помогает моделям работать с данными. Логарифмические или Box-Cox преобразования я применяю для сглаживания распределений и уменьшения влияния выбросов.

Для временных рядов я создаю новые признаки: скользящие средние, лаговые значения, разности между периодами — это позволяет модели учитывать динамику и тренды.

Практический подход

Мой подход всегда ориентирован на задачу. Я сначала изучаю данные, выявляю ключевые признаки и определяю уровень агрегирования, который даст информативные, но не избыточные данные. Затем подбираю трансформации, чтобы признаки стали более информативными и удобными для анализа или обучения моделей. Такой процесс помогает получать точные, стабильные и интерпретируемые результаты при работе с большими и сложными наборами данных.