Анализ данных (Data analysis)
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Анализ данных (Data analysis) analitikasi
Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 248 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 668-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 514-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 248 obunachiga ega bo‘ldi.
21 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 39 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.79% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.66% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 415 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 346 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 31 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, контекст, openai, архитектура, deepseek kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 22 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
pip install ydata-profiling
ydata-profiling — это библиотека Python для профилирования данных, которая автоматизирует и стандартизирует создание подробных отчетов, дополненных статистикой и визуализацией.
Фишка ydata-profiling в том, что она позволяет подготовить данные к анализу всего 1 строкой кода
Использование ydata-profiling может выглядеть так:
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
df = pd.read_csv('data.csv')
profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")
🖥 GitHub
@data_analysis_mlpip install kan_gpt
🖥 GitHub
@data_analysis_mlpip install -U phidata
А вот пара примеров AI-веб-приложений, созданных с помощью Phidata:
🟡 PDF AI — обобщает и отвечает на вопросы из PDF-файлов
🟡 ArXiv AI — отвечает на вопросы о статьях ArXiv, используя ArXiv API
🟡 HackerNews AI — обобщает истории, пользователей и делится тем, что нового на HackerNews
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
git clone https://github.com/drawdb-io/drawdb
cd drawdb
npm install
npm run dev
🖥 GitHub
🟡 Перейти в редактор
@data_analysis_ml
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
