В статье рассматриваются возможности применения языка программирования Python для обработки и анализа экономических данных. Приводятся методы его использования, включая дескриптивный анализ, очистку и трансформацию данных, построение эконометрических и прогнозных моделей, а также визуализацию результатов. Особое внимание уделено библиотекам – Pandas, NumPy, Statsmodels, Scikit-learn, Matplotlib, Plotly и их роли в реализации аналитических подходов, от классической регрессии до методов машинного обучения и интерактивной визуализации данных.
The article discusses the possibilities of using the Python programming language for processing and analyzing economic data. Methods of its use are presented, including descriptive analysis, data cleaning and transformation, construction of econometric and forecasting models, as well as visualization of results. Particular attention is paid to libraries – Pandas, NumPy, Statsmodels, Scikit-learn, Matplotlib, Plotly and their role in implementing analytical approaches, from classical regression to machine learning methods and interactive data visualization.