Интеллектуальный анализ данных (дата-майнинг)(ТПУ)

Продемонстрировать практическое использование сервиса Yandex DataLens.

Исследование сервиса Yandex DataLens предполагает выполнение следующих основных задач:

1. Анализ архитектуры и компонентов

– Внутренняя архитектура Yandex Datalens.

– Взаимодействие между компонентами системы (серверы обработки запросов, хранилища данных, инструменты аналитики и визуализации).

– Определение перечня функций и особенностей интерфейса платформы.

2. Интеграция с внешними источниками данных

– Тестирование подключения внешних баз данных (SQL, NoSQL), облачных сервисов.

– Работа с файлами формата CSV, JSON, Excel.

– Поддерживаемые форматы данных и механизмы импорта/экспорта.

3. Тестирование функционала

– Создание тестовых наборов данных для проверки основных возможностей сервиса.

– Выполнение тестов производительности и удобства использования.

4. Оценка инструментария визуализации

– Анализ предоставляемых графиков, таблиц, диаграмм, карт и дашбордов.

– Проверка гибкости настройки отображаемых элементов (фильтры, сортировка, интерактивность).

– Выявление возможных сценариев построения нестандартных аналитических панелей.

5. Аналитические функции и обработка данных

– Функциональность встроенных алгоритмов анализа данных (агрегация, фильтрация, агрегация временных рядов).

– Интеграция машинного обучения и предиктивной аналитики (концептуально).

– Инструменты поддержки продвинутого анализа данных (концептуально).

6. Автоматизация процессов и отчётов

– Автоматическое обновление данных и периодическая отправка отчётов.

– Настройка триггеров и уведомлений на изменения в данных.

– Реализация регулярных заданий и автоматических действий.