Аналитика поездок общественного транспорта

Заказчик: Операторы платежных систем общественного транспорта, Минтранс
Проблема:
При автоматизации систем оплаты и учёта поездок на общественном транспорте возникла потеря некоторых данных. Это привело к неполноценности архивов и утрате нормативно-справочной информации. Осталась лишь часть восстановленных данных, которые необходимо обработать и проанализировать. Важно выяснить, какая полезная информация содержится в сохранившихся данных, установить структуру полей и колонок, выявить возможные мошенничества и составить рекомендации по дальнейшему восстановлению данных.
Цель проекта — провести глубокий анализ восстановленных данных, обнаружить скрытые закономерности и определить методы для выявления возможных злоупотреблений и убытков.
Ограничения и рекомендации:
Ограничений по инструментам нет. Рекомендуется использовать MS Excel для первичной обработки данных и Python для анализа и моделирования. Для визуализации данных можно использовать Power BI или аналогичные инструменты.
Требуемые компетенции:
Работа с таблицами Excel и базами данных;
Программирование на Python (pandas, numpy, scipy);
Анализ данных и выявление аномалий (statistical analysis, time series);
Навыки визуализации данных и составления дашбордов.

«Мы автоматизировали учёт, но потеряли данные. Теперь у нас есть лишь обрывки информации. Я хочу понять, что можно восстановить, где кроется обман и как не потерять всё снова».