Проблема
Данные внешней торговли часто находятся в разных источниках, несовместимых форматах и структурах, непригодных для прямого сравнения. Это замедляет исследование и делает отчётность слишком ручной.
Проект по аналитике внешней торговли и web scraping
Исследовательская и продуктовая работа, которая превращает разрозненные источники внешней торговли в структурированный pipeline для анализа и отчётности.
Сквозной аналитический pipeline для сбора, очистки и визуализации данных внешней торговли.
Что было создано
Я построил слой сбора и очистки на Python, SQL-модель для аналитических запросов и интерфейс Streamlit для decision-support вывода. Целью был не просто scraping, а превращение данных в повторно используемую аналитическую систему.
Технологический стек
- Python для сбора и преобразования данных
- SQL для запросной структуры и логики фильтрации
- Streamlit для быстрого интерфейса отчётности
- Web scraping для стандартизации фрагментированных источников
Данные / рабочий поток
- Сбор данных из исходных систем
- Нормализация и очистка сырого набора
- Подготовка к аналитическим запросам в SQL
- Формирование отчётов и визуализаций
Результат и эффект
Повторяемый workflow сокращает путь от сырых данных до отчётов для принятия решений. Одновременно создаётся база, которую можно расширять на новые наборы данных.
Почему это важно
Проект объединяет data engineering, аналитическое мышление и экономический контекст в одной работе. Это один из самых наглядных примеров data-driven позиционирования сайта.
Связанные страницы