Сбор данных
Получение информации из разрешённых сайтов, API или предоставленных файлов с учётом условий доступа.
PYTHON · ДАННЫЕ · CSV · XLSX
Сбор и обработка данных
Превращаем разрозненную информацию в структурированные базы. Python позволяет собирать разрешённые данные, приводить поля к единому формату, находить дубли и готовить файлы CSV или Excel.
Какие задачи можно автоматизировать
Очистка данных
Нормализация текста, email и других согласованных полей, поиск неполных и противоречивых записей.
Удаление дублей
Выявление повторяющихся записей по согласованным правилам сопоставления.
Подготовка баз
Формирование CSV или XLSX с согласованными столбцами и результатами проверки данных.
Типовые задачи сбора и очистки данных
Данные из разных источников часто содержат несовпадающие столбцы, пропуски и повторяющиеся записи. Python помогает подготовить единую базу, если заранее определены разрешённые источники, необходимые поля и правила обработки.
Сбор информации о компаниях
Получение согласованных сведений из разрешённых сайтов, документированных API или предоставленных файлов. Перед выбором способа сбора проверяются доступность источников и условия использования данных.
Очистка существующих баз
Приведение названий компаний, телефонов, email, городов и других согласованных полей к единому формату. Пропущенные и противоречивые значения отмечаются для проверки без произвольной подстановки.
Поиск повторяющихся записей
Сопоставление записей по согласованным идентификаторам и правилам. Точные дубли отделяются от возможных совпадений, требующих ручной проверки.
Подготовка выгрузок CSV и Excel
Объединение проверенных записей в единую структуру столбцов, подготовка CSV или XLSX, статистики обработки и списка нерешённых вопросов.
Источники, проверки и результат
До разработки согласуются разрешённые источники, состав полей, структура записей, периодичность обновления и правила проверки. Примеры исходных данных и ожидаемого результата помогают определить критерии приёмки.
В зависимости от задачи результатом могут стать повторно используемый Python-скрипт, очищенная база CSV или Excel, результаты проверки дублей и отчёт о качестве данных. Полнота информации зависит от доступности и содержания согласованных источников.
Пример: очистка базы компаний
Демонстрационный пример с вымышленными данными, не клиентский проект.
До обработки
| Компания | Город | |
|---|---|---|
| Alpha LLC | SALES@ALPHA.COM | Москва |
| Alpha LLC | sales@alpha.com | Москва |
| Beta Ltd | info@beta.com | Казань |
После обработки
| Компания | Город | |
|---|---|---|
| Alpha LLC | sales@alpha.com | Москва |
| Beta Ltd | info@beta.com | Казань |
Python нормализует email и названия городов, затем удаляет повторяющуюся запись компании.
Как согласуется работа
Источники данных, разрешения, состав полей, правила обработки, формат результата, критерии приёмки, сроки и стоимость согласуются до начала работы.
Обсудить задачу по обработке данных