Data Wrangling, или обработка и подготовка данных, — это процесс приведения сырых (неструктурированных или частично структурированных) данных в удобный и структурированный формат, который подходит для дальнейшего анализа, визуализации и построения моделей машинного обучения.

На практике данные, получаемые из различных источников — будь то базы данных, веб-сайты, сенсоры, API или CSV-файлы — часто содержат ошибки, пропуски, дубликаты, некорректные типы данных или лишнюю информацию. Data Wrangling решает эти проблемы с помощью пошаговой очистки, преобразования и обогащения данных.

🔍 Основные этапы Data Wrangling

1. Сбор данных — загрузка данных из разных источников (SQL-базы, Excel, API, веб-скрейпинг и др.).
2. Очистка данных — удаление ошибок, исправление опечаток, обработка пропусков, удаление дубликатов.
3. Преобразование данных — изменение формата данных, объединение таблиц, нормализация и агрегирование.
4. Обогащение данных — добавление недостающей информации из внешних источников.
5. Валидация данных — проверка корректности данных после обработки.
6. Сохранение — подготовленные данные сохраняются в удобном для анализа формате (CSV, Parquet, база данных и т.д.).

🛠 Инструменты и библиотеки для Data Wrangling

• Python: Pandas, NumPy, Dask
• R: dplyr, tidyr
• ETL-платформы: Talend, Apache NiFi, Informatica
• Табличные редакторы: Excel, Google Sheets

💡 Зачем нужен Data Wrangling?

• Повышение качества анализа — чистые и корректные данные дают более точные результаты.
• Экономия времени — автоматизация подготовки данных ускоряет работу аналитиков и дата-сайентистов.
• Гибкость — данные становятся пригодными для разных задач (аналитика, визуализация, машинное обучение).

🧠 Интересный факт

По оценкам специалистов, до 80% времени работы аналитика уходит именно на Data Wrangling, а не на сам анализ. Это связано с тем, что в реальном мире идеальных данных практически не существует, и именно качественная подготовка данных определяет успех любого аналитического проекта.