Некоторые подходы, которые можно использовать для фильтрации и обработки данных в реальных проектах:

• Автоматизация через скрипты. 1 Скетчи на языках программирования позволяют автоматизировать процессы отсева. 1
• Использование макросов в таблицах. 1 Например, в электронных таблицах Excel для обработки множества значений можно применять макросы. 1
• Применение индексов и ключей в базах. 1 Ведение структур и использование индексов позволяют быстро находить нужные элементы без перегрузки ресурсов. 1
• Использование аналитических платформ. 1 Комплексные решения от ведущих разработчиков облегчают составление отчётности и визуализацию информации. 1
• Очистка данных. 3 Включает в себя удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений, обработку выбросов и стандартизацию/нормализацию. 3
• Агрегация данных. 3 Позволяет объединить данные по определённым признакам. 3 Например, можно подсчитать среднее значение продаж по месяцам. 3
• Трансформация данных. 3 Включает в себя изменение формата или структуры данных. 3 Например, можно преобразовать категориальные данные в числовые. 3
• Слияние данных. 3 Позволяет объединить несколько наборов данных в один. 3

Выбор оптимальных технологий и методов зависит от специфики задач и доступных ресурсов. 1