АЛГОРИТМ ОПТИМАЛЬНОГО ВЫБОРА ИНСТРУМЕНТА ДЛЯ АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ НА ЯЗЫКЕ PYTHON В АНАЛИТИКЕ ДАННЫХ ИНДУСТРИИ E-COMMERCE

Шкоков Игорь Олегович

В статье рассматривается проблема выбора оптимального инструмента для анализа данных в области веб-аналитики электронной коммерции. Проведено сравнительное исследование производительности четырех популярных библиотек языка Python: Pandas, Polars, DuckDB и PySpark на примере типичных бизнес-запросов. На основе результатов экспериментов, измеряющих время обработки данных, выявлены сильные стороны каждой библиотеки в зависимости от сложности задачи и объема данных. Предложен алгоритм в виде дерева решений, который помогает специалистам по данным выбирать наиболее быстрый инструмент для конкретной аналитической задачи, что позволяет значительно повысить эффективность работы.

Ключевые слова:анализ данных, Python, оптимизация, веб-аналитика, e-commerce, библиотеки для данных, производительность