Что используешь для ведения аналитики

Для ведения аналитики в Python обычно используют:

1. Pandas – для обработки и анализа данных (фильтрация, агрегация, группировка).
2. NumPy – для численных операций и работы с массивами.
3. Matplotlib/Seaborn – для визуализации данных (графики, гистограммы).
4. Plotly/Dash – для интерактивных дашбордов.
5. SQLAlchemy/psycopg2 – для работы с базами данных.
6. Jupyter Notebooks – для интерактивного анализа и документирования.

Пример с Pandas:

import pandas as pd

# Загрузка данных
df = pd.read_csv('data.csv')

# Агрегация
summary = df.groupby('category')['sales'].sum().reset_index()
print(summary)

Для сложной аналитики также могут использоваться PySpark (большие данные) или scikit-learn (ML-анализ).