{"id":452880,"date":"2025-03-23T15:13:49","date_gmt":"2025-03-23T15:13:49","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=452880"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=452880","title":{"rendered":"<span>XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u00a0\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432. <\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437?<\/h3>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043d\u0430\u00a0\u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430, \u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0443\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0446\u0443,\u00a0\u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0437\u0430\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d \u0432\u0435\u0449\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435\u00a0\u043a\u0443\u043f\u0438\u0442. XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0438\u043b\u0438\u0442\u044c \u0430\u0441\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430\u00a0\u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043f\u043e\u00a0\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>X\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b:<\/strong> \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u044b\u0435 \u00ab\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044f\u0433\u0438\u00bb\u00a0\u2014 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u00a0\u0440\u0443\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Y\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b:<\/strong> \u0440\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u043b\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e\u00a0\u0432\u0441\u0451\u2011\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Z\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b:<\/strong> \u0431\u0443\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0438\u00a0\u2014 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0432\u043e\u043b\u0430\u0442\u0438\u043b\u0435\u043d, \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043d\u0430\u00a0\u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0435, \u0437\u0430\u043a\u0443\u043f\u0430\u044f \u043f\u043e\u00a0\u043f\u0440\u0435\u0434\u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a\u00a0\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u043a\u00a0\u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440? \u0412\u0441\u0451 \u0441\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a <strong>\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 (CV)<\/strong>\u00a0\u2014 \u043e\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"CV = \\frac{\\sigma}{\\mu}\" alt=\"CV = \\frac{\\sigma}{\\mu}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6a6\/7af\/bdd\/6a67afbdde8b425216ce484626ec5537.svg\" width=\"74\" height=\"42\"\/><\/p>\n<p>\u0433\u0434\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\u03c3\" alt=\"\u03c3\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/dbf\/a63\/5c1\/dbfa635c1da1cc931b1c4dd211409245.svg\" width=\"11\" height=\"12\"\/>\u2014 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\u03bc\" alt=\"\u03bc\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/76b\/904\/8f5\/76b9048f5d2c66e6a417d10b435235d0.svg\" width=\"12\" height=\"16\"\/>\u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"CV\u22640.5CV\" alt=\"CV\u22640.5CV\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/03a\/32d\/967\/03a32d96773744804d5f0a875615c63e.svg\" width=\"109\" height=\"19\"\/>\u00a0\u2014 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u0432\u00a0\u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044e <strong>X<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"0.5&lt;CV\u22641.0\" alt=\"0.5&lt;CV\u22641.0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b90\/752\/a38\/b90752a385246d4a1172e539437c8141.svg\" width=\"130\" height=\"19\"\/>\u00a0\u2014 \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432 <strong>Y<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"CV&gt;1.0\" alt=\"CV&gt;1.0\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e5c\/b60\/e41\/e5cb60e41d364200ac06777151020a49.svg\" width=\"80\" height=\"17\"\/>\u00a0\u2014 \u044d\u0442\u043e <strong>Z<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u0445,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u043f\u043e\u00a0\u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np  def classify_item(cv_value, threshold_x=0.5, threshold_y=1.0):     \"\"\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u043f\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438.\"\"\"     if cv_value &lt;= threshold_x:         return 'X'     elif cv_value &lt;= threshold_y:         return 'Y'     else:         return 'Z'  def perform_xyz_analysis(dataframe, demand_columns):     \"\"\"     \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437.          :param dataframe: DataFrame \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c.     :param demand_columns: \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430.     :return: DataFrame \u0441 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438 'mean', 'std', 'cv' \u0438 'category'.     \"\"\"     dataframe['mean'] = dataframe[demand_columns].mean(axis=1)     dataframe['std'] = dataframe[demand_columns].std(axis=1)     # \u0417\u0430\u0449\u0438\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043d\u043e\u043b\u044c: \u0435\u0441\u043b\u0438 mean==0, \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c nan     dataframe['cv'] = np.where(dataframe['mean'] != 0, dataframe['std'] \/ dataframe['mean'], np.nan)     dataframe['category'] = dataframe['cv'].apply(classify_item)     return dataframe  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0437\u0430 4 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438: data = {     'item': ['\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 A', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 B', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 C', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 D', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 E'],     'week_1': [100, 20, 5, 80, 1],     'week_2': [110, 22, 8, 75, 0],     'week_3': [105, 18, 7, 82, 2],     'week_4': [98, 25, 6, 78, 1] }  df = pd.DataFrame(data) result_df = perform_xyz_analysis(df, ['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4']) print(result_df)<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u00a0\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0432\u0441\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e: \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u00a0\u2014 \u043f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0443\u00a0\u0432\u0430\u0441 X\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u00a0\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435.<\/p>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import logging  logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__)  def safe_mean(series):     \"\"\"\u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e.\"\"\"     try:         return series.mean()     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e: %s\", e)         return np.nan  def safe_std(series):     \"\"\"\u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.\"\"\"     try:         return series.std()     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: %s\", e)         return np.nan  def perform_xyz_analysis_pro(dataframe, demand_columns):     \"\"\"     \u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a.          :param dataframe: DataFrame \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c.     :param demand_columns: \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430.     :return: DataFrame \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.     \"\"\"     try:         dataframe['mean'] = dataframe[demand_columns].apply(safe_mean, axis=1)         dataframe['std'] = dataframe[demand_columns].apply(safe_std, axis=1)         dataframe['cv'] = np.where(dataframe['mean'] != 0, dataframe['std'] \/ dataframe['mean'], np.nan)         dataframe['category'] = dataframe['cv'].apply(classify_item)         logger.info(\"XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f %d \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432\", len(dataframe))     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432 perform_xyz_analysis_pro: %s\", e)         raise e     return dataframe  result_df_pro = perform_xyz_analysis_pro(df, ['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4']) print(result_df_pro)<\/code><\/pre>\n<h3>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u043e\u0432: \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 API<\/h3>\n<p>\u041d\u0435\u00a0\u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u00a0\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435\u00a0\u2014 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f\u00a0X\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 REST API. \u041f\u0440\u0438\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u0439\u043c\u0430\u0443\u0442\u044b, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 retries:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import requests  def place_order(item_id, quantity):     \"\"\"     \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 API.          :param item_id: \u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430.     :param quantity: \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430.     :return: JSON-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 API \u0438\u043b\u0438 None.     \"\"\"     api_url = \"https:\/\/api.example.com\/orders\"     payload = {\"item_id\": item_id, \"quantity\": quantity}          try:         response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=5)         response.raise_for_status()         logger.info(\"\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 %s \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d\", item_id)         return response.json()     except requests.RequestException as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 %s: %s\", item_id, e)         return None  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f X-\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430: order_result = place_order(\"A123\", 500) if order_result:     logger.info(\"\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d: %s\", order_result) else:     logger.error(\"\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 requests. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 API \u043d\u0435\u00a0\u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0432\u00a0\u043b\u043e\u0433\u0430\u0445.<\/p>\n<h3>ETL-\u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ETL\u2011\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441? \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import schedule import time  def etl_pipeline():     \"\"\"ETL-\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432.\"\"\"     # \u042d\u0442\u0430\u043f 1: \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Extract)     try:         df = pd.read_csv('sales_data.csv')         logger.info(\"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u044b\")     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: %s\", e)         return      # \u042d\u0442\u0430\u043f 2: \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Transform)     try:         df_analyzed = perform_xyz_analysis_pro(df, ['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4'])         logger.info(\"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b\")     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: %s\", e)         return      # \u042d\u0442\u0430\u043f 3: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Load)     try:         df_analyzed.to_csv('analyzed_data.csv', index=False)         logger.info(\"\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b\")     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432: %s\", e)  # \u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 ETL-\u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0432 01:00 schedule.every().day.at(\"01:00\").do(etl_pipeline) logger.info(\"ETL-\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d, \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430...\")  while True:     schedule.run_pending()     time.sleep(60)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b<\/h3>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u00a0\u2014 \u043d\u0435\u00a0\u043f\u0430\u043d\u0430\u0446\u0435\u044f. \u0412\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/strong> \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0440\u0435\u0437\u043a\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u00a0\u0437\u0430\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b:<\/strong> \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438, \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0437\u0438\u0441\u044b \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043f\u043e\u0433\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong> \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u00a0ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u00a0\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u00a0\u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u043d\u0435\u00a0\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u043f\u043e \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443\u00a0\u2014 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u043d.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 ABC\/XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437  <\/h3>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u00a0\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u00a0\u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0435, \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u00a0\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 (XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437)\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0451 \u0438 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432\u00a0\u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u043b\u044c, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 <strong>ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/strong> \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u00a0\u0438\u0445 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c (\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438), \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u00a0\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>A\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b<\/strong>\u00a0\u2014 \u044d\u0442\u043e\u00a0\u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c, \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 70\u201380% \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438\u00a0\u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>B\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b<\/strong>\u00a0\u2014 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0438\u0445 \u0434\u043e\u043b\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 15\u201320%.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>C\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b<\/strong>\u00a0\u2014 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f 5\u201310% \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430, \u043d\u043e\u00a0\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442\u00a0\u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044f ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u00a0XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00abA\u2011X\u00bb (\u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441) \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u043a\u0443, \u0430\u00a0\u0434\u043b\u044f \u00abC\u2011Z\u00bb\u00a0\u2014 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u044b \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u0443\u043f\u043e\u043a.<\/p>\n<p>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 (\u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438), \u0430\u00a0\u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u043f\u043e\u00a0\u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np import logging  logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 def classify_xyz(cv_value, threshold_x=0.5, threshold_y=1.0):     if cv_value &lt;= threshold_x:         return 'X'     elif cv_value &lt;= threshold_y:         return 'Y'     else:         return 'Z'  def perform_xyz_analysis(df, demand_columns):     \"\"\"     \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e DataFrame.     \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438: 'mean', 'std', 'cv' \u0438 'xyz'.     \"\"\"     df['mean'] = df[demand_columns].mean(axis=1)     df['std'] = df[demand_columns].std(axis=1)     # \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 0     df['cv'] = np.where(df['mean'] != 0, df['std'] \/ df['mean'], np.nan)     df['xyz'] = df['cv'].apply(classify_xyz)     logger.info(\"XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f %d \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432\", len(df))     return df  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f ABC-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443: \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b def perform_abc_analysis(df, sales_columns, a_threshold=0.7, b_threshold=0.9):     \"\"\"     \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 ABC-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e DataFrame.     \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438: 'total_sales', 'cum_pct' \u0438 'abc'.     a_threshold \u0438 b_threshold \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u043c A \u0438 B.     \"\"\"     df['total_sales'] = df[sales_columns].sum(axis=1)     df_sorted = df.sort_values(by='total_sales', ascending=False).copy()     total_sum = df_sorted['total_sales'].sum()     df_sorted['cum_pct'] = df_sorted['total_sales'].cumsum() \/ total_sum      def classify_abc(cum_pct):         if cum_pct &lt;= a_threshold:             return 'A'         elif cum_pct &lt;= b_threshold:             return 'B'         else:             return 'C'          df_sorted['abc'] = df_sorted['cum_pct'].apply(classify_abc)     logger.info(\"ABC-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f %d \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432\", len(df_sorted))     # \u0412\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a     df_final = df_sorted.sort_index()     return df_final  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e ABC\/XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 def perform_abc_xyz_analysis(df, demand_columns, sales_columns):     \"\"\"     \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 ABC\/XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437.     \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 DataFrame \u0441 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438: 'abc' \u0438 'xyz' \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438.     \"\"\"     try:         df_xyz = perform_xyz_analysis(df.copy(), demand_columns)         df_abc = perform_abc_analysis(df.copy(), sales_columns)         # \u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0443 (\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u0435\u0441\u0442\u044c)         df_combined = df_xyz.join(df_abc[['abc']], how='left')         logger.info(\"ABC\/XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0451\u043d\")         return df_combined     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435: %s\", e)         raise e  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0437\u0430 4 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 data = {     'item': ['\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 A', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 B', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 C', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 D', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 E'],     'week_1': [100, 20, 5, 80, 1],     'week_2': [110, 22, 8, 75, 0],     'week_3': [105, 18, 7, 82, 2],     'week_4': [98, 25, 6, 78, 1] }  df = pd.DataFrame(data) # \u0414\u043b\u044f XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430, \u0434\u043b\u044f ABC \u2013 \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 result_df = perform_abc_xyz_analysis(df, demand_columns=['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4'], sales_columns=['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4'])  print(result_df[['item', 'total_sales', 'cum_pct', 'abc', 'mean', 'std', 'cv', 'xyz']])<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u00a0\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443. \u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u0435\u043d \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0430\u00a0\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f classify_xyz \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u043f\u043e\u00a0\u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c X, Y \u0438 Z.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u00a0ABC \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0437\u0430\u00a0\u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434, \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u00a0\u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0442\u00a0\u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436. \u041d\u0430\u00a0\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f: \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b, \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435\u00a0\u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 70%\u00a0\u2014 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 \u00abA\u00bb, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u043e 90%\u00a0\u2014 \u00abB\u00bb, \u0430\u00a0\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f\u00a0\u2014 \u00abC\u00bb.<\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u00a0\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0443 DataFrame. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430: \u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u00a0ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 (\u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438) \u0438 \u043f\u043e\u00a0XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 (\u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430). <\/p>\n<p>\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043e\u00a0\u043a\u043e\u043d\u0446\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c\u00a0\u2014 \u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u0432\u00a0\u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445. <\/p>\n<hr\/>\n<p><em>\u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u0430\u043c\u0438? \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 API \u0432 Python \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u043a\u0435 18 \u043c\u0430\u0440\u0442\u0430 \u00ab\u042d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 requests\u00bb. \u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u044b. <\/em><a href=\"https:\/\/otus.pw\/OGxa2\/\"><em>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f<\/em><\/a><\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/otus.pw\/tEP8\/\">\u0432 \u043a\u0430\u043b\u0435\u043d\u0434\u0430\u0440\u0435.<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/890388\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/890388\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u00a0\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432. <\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437?<\/h3>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043d\u0430\u00a0\u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430, \u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0443\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0446\u0443,\u00a0\u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0437\u0430\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d \u0432\u0435\u0449\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435\u00a0\u043a\u0443\u043f\u0438\u0442. XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0438\u043b\u0438\u0442\u044c \u0430\u0441\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430\u00a0\u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043f\u043e\u00a0\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>X\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b:<\/strong> \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u044b\u0435 \u00ab\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044f\u0433\u0438\u00bb\u00a0\u2014 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u00a0\u0440\u0443\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Y\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b:<\/strong> \u0440\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u043b\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e\u00a0\u0432\u0441\u0451\u2011\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Z\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b:<\/strong> \u0431\u0443\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0438\u00a0\u2014 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0432\u043e\u043b\u0430\u0442\u0438\u043b\u0435\u043d, \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043d\u0430\u00a0\u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0435, \u0437\u0430\u043a\u0443\u043f\u0430\u044f \u043f\u043e\u00a0\u043f\u0440\u0435\u0434\u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a\u00a0\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u043a\u00a0\u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440? \u0412\u0441\u0451 \u0441\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a <strong>\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 (CV)<\/strong>\u00a0\u2014 \u043e\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430:<\/p>\n<\/p>\n<p>\u0433\u0434\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u2014 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u00a0\u2014 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u0432\u00a0\u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044e <strong>X<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u00a0\u2014 \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432 <strong>Y<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u00a0\u2014 \u044d\u0442\u043e <strong>Z<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u0445,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u043f\u043e\u00a0\u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np  def classify_item(cv_value, threshold_x=0.5, threshold_y=1.0):     \"\"\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u043f\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438.\"\"\"     if cv_value &lt;= threshold_x:         return 'X'     elif cv_value &lt;= threshold_y:         return 'Y'     else:         return 'Z'  def perform_xyz_analysis(dataframe, demand_columns):     \"\"\"     \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437.          :param dataframe: DataFrame \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c.     :param demand_columns: \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430.     :return: DataFrame \u0441 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438 'mean', 'std', 'cv' \u0438 'category'.     \"\"\"     dataframe['mean'] = dataframe[demand_columns].mean(axis=1)     dataframe['std'] = dataframe[demand_columns].std(axis=1)     # \u0417\u0430\u0449\u0438\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043d\u043e\u043b\u044c: \u0435\u0441\u043b\u0438 mean==0, \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c nan     dataframe['cv'] = np.where(dataframe['mean'] != 0, dataframe['std'] \/ dataframe['mean'], np.nan)     dataframe['category'] = dataframe['cv'].apply(classify_item)     return dataframe  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0437\u0430 4 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438: data = {     'item': ['\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 A', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 B', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 C', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 D', '\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 E'],     'week_1': [100, 20, 5, 80, 1],     'week_2': [110, 22, 8, 75, 0],     'week_3': [105, 18, 7, 82, 2],     'week_4': [98, 25, 6, 78, 1] }  df = pd.DataFrame(data) result_df = perform_xyz_analysis(df, ['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4']) print(result_df)<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u00a0\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0432\u0441\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e: \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u00a0\u2014 \u043f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0443\u00a0\u0432\u0430\u0441 X\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u00a0\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435.<\/p>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import logging  logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__)  def safe_mean(series):     \"\"\"\u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e.\"\"\"     try:         return series.mean()     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e: %s\", e)         return np.nan  def safe_std(series):     \"\"\"\u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.\"\"\"     try:         return series.std()     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: %s\", e)         return np.nan  def perform_xyz_analysis_pro(dataframe, demand_columns):     \"\"\"     \u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a.          :param dataframe: DataFrame \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c.     :param demand_columns: \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430.     :return: DataFrame \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.     \"\"\"     try:         dataframe['mean'] = dataframe[demand_columns].apply(safe_mean, axis=1)         dataframe['std'] = dataframe[demand_columns].apply(safe_std, axis=1)         dataframe['cv'] = np.where(dataframe['mean'] != 0, dataframe['std'] \/ dataframe['mean'], np.nan)         dataframe['category'] = dataframe['cv'].apply(classify_item)         logger.info(\"XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f %d \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432\", len(dataframe))     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432 perform_xyz_analysis_pro: %s\", e)         raise e     return dataframe  result_df_pro = perform_xyz_analysis_pro(df, ['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4']) print(result_df_pro)<\/code><\/pre>\n<h3>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u043e\u0432: \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 API<\/h3>\n<p>\u041d\u0435\u00a0\u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u00a0\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435\u00a0\u2014 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f\u00a0X\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 REST API. \u041f\u0440\u0438\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u0439\u043c\u0430\u0443\u0442\u044b, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 retries:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import requests  def place_order(item_id, quantity):     \"\"\"     \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 API.          :param item_id: \u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430.     :param quantity: \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430.     :return: JSON-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 API \u0438\u043b\u0438 None.     \"\"\"     api_url = \"https:\/\/api.example.com\/orders\"     payload = {\"item_id\": item_id, \"quantity\": quantity}          try:         response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=5)         response.raise_for_status()         logger.info(\"\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 %s \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d\", item_id)         return response.json()     except requests.RequestException as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 %s: %s\", item_id, e)         return None  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f X-\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430: order_result = place_order(\"A123\", 500) if order_result:     logger.info(\"\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d: %s\", order_result) else:     logger.error(\"\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 requests. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 API \u043d\u0435\u00a0\u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0432\u00a0\u043b\u043e\u0433\u0430\u0445.<\/p>\n<h3>ETL-\u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ETL\u2011\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441? \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import schedule import time  def etl_pipeline():     \"\"\"ETL-\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432.\"\"\"     # \u042d\u0442\u0430\u043f 1: \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Extract)     try:         df = pd.read_csv('sales_data.csv')         logger.info(\"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u044b\")     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: %s\", e)         return      # \u042d\u0442\u0430\u043f 2: \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Transform)     try:         df_analyzed = perform_xyz_analysis_pro(df, ['week_1', 'week_2', 'week_3', 'week_4'])         logger.info(\"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b\")     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: %s\", e)         return      # \u042d\u0442\u0430\u043f 3: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Load)     try:         df_analyzed.to_csv('analyzed_data.csv', index=False)         logger.info(\"\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b\")     except Exception as e:         logger.error(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432: %s\", e)  # \u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 ETL-\u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0432 01:00 schedule.every().day.at(\"01:00\").do(etl_pipeline) logger.info(\"ETL-\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d, \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430...\")  while True:     schedule.run_pending()     time.sleep(60)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b<\/h3>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u00a0\u2014 \u043d\u0435\u00a0\u043f\u0430\u043d\u0430\u0446\u0435\u044f. \u0412\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/strong> \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0440\u0435\u0437\u043a\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u00a0\u0437\u0430\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b:<\/strong> \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438, \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0437\u0438\u0441\u044b \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043f\u043e\u0433\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong> \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u00a0ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u00a0\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u00a0\u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u043d\u0435\u00a0\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u043f\u043e \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443\u00a0\u2014 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u043d.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 ABC\/XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437  <\/h3>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u00a0\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u00a0\u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0435, \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u00a0\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 (XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437)\u00a0\u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u043e\u0432. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0451 \u0438 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432\u00a0\u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u043b\u044c, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 <strong>ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/strong> \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u00a0\u0438\u0445 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c (\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438), \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u00a0\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>A\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b<\/strong>\u00a0\u2014 \u044d\u0442\u043e\u00a0\u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c, \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 70\u201380% \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438\u00a0\u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>B\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b<\/strong>\u00a0\u2014 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0438\u0445 \u0434\u043e\u043b\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 15\u201320%.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>C\u2011\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b<\/strong>\u00a0\u2014 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f 5\u201310% \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430, \u043d\u043e\u00a0\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442\u00a0\u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044f ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u00a0XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00abA\u2011X\u00bb (\u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441) \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u043a\u0443, \u0430\u00a0\u0434\u043b\u044f \u00abC\u2011Z\u00bb\u00a0\u2014 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u044b \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u0443\u043f\u043e\u043a.<\/p>\n<p>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 XYZ\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 (\u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438), \u0430\u00a0\u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c ABC\u2011\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u044f \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u043f\u043e\u00a0\u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np import logging  logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__)  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 def classify_xyz(cv_value, threshold_x=0.5, threshold_y=1.0):     if cv_value &lt;= threshold_x:         return 'X'     elif cv_value &lt;= threshold_y:         return 'Y'     else:         return 'Z'  def perform_xyz_analysis(df, demand_columns):     \"\"\"     \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e DataFrame.     \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438: 'mean', 'std', 'cv' \u0438 'xyz'.     \"\"\"     df['mean'] = df[demand_columns].mean(axis=1)     df['std'] = df[demand_columns].std(axis=1)     # \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 0     df['cv'] = np.where(df['mean'] != 0, df['std'] \/ df['mean'], np.nan)     df['xyz'] = df['cv'].apply(classify_xyz)     logger.info(\"XYZ-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f %d \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432\", len(df))     return df  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f ABC-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443: \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b def perform_abc_analysis(df, sales_columns, a_threshold=0.7, b_threshold=0.9):     \"\"\"     \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 ABC-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e DataFrame.     \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438: 'total_sales', 'cum_pct' \u0438 'abc'.     a_threshold \u0438 b_threshold \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u043c A \u0438 B.     \"\"\"     <\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-452880","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/452880","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=452880"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/452880\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=452880"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=452880"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=452880"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}