Задача 1
Аналитику необходимо получить следующую информацию: в каких ресторанах KFC он может позавтракать (имеется в виду именно завтрак KFC) в Новосибирске в 8:45. Мы понимаем, что в дальнейшем могут появится новые задачи по этой теме и решаем собрать данные по ресторанам KFC в БД, а аналитику отдать SQL-запрос для получения нужной ему информации. Таким образом, задача заключается в следующем: скачать с сайта KFC информацию о ресторанах сложить эту информацию в базу данных SQLite написать запрос для получения информации, которая необходима аналитику Что ожидаем получить на выходе: работающий код решения на Python или R файл с базой данных SQLite с информацией о ресторанах KFC соответствующий задаче SQL-запрос к этой базе данных Примечания: для решения задачи не нужно парсить страницы сайта если не получается решить задачу без парсинга, можно получить подсказку, откуда именно нужно скачать данные не обязательно складывать в базу всю информацию, которая есть на сайте, достаточно выбрать только основные поля, необходимые для выполнения задания (+координаты и адрес)
Задача 2
Клиенту был отправлен запрос на данные: Здравствуйте, коллеги! Как обсудили на встрече, для более детального изучения ситуации в ваших торговых точках на Урале и в Сибири нам понадобятся понедельные продажи в этих точках за период с 1 января 2018 года, а так же описание точек: город, координаты, дата открытия, дата закрытия. В ответ клиент прислал письмо с файлом Copy of Copy of Export Store_Sales Jan'18 – Nov'19 FOR OMD final.xlsx : Коллеги, добрый день! Запрашиваемая информация во вложении. Необходимо организовать данные в две таблицы stores и sales , затем проанализировать полученный набор данных на предмет ошибок / неоднозначностей / несоответствий в данных. Особое внимание необходимо уделить проверке соответствия данных исходному запросу. Что ожидаем получить на выходе: датасет из двух текстовых таблиц stores и sales и код, который собирает его из исходного файла перечень найденных проблем в данных и код для анализа датасета Примечания сборка датасета из исходного файла должна быть автоматизирована (руками собирать из xlsx не нужно) пример оформления найденных проблем: в таблице stores отсутствует точка #42, которая есть в таблице sales (Екатеринбург) (соответственно, не знаем её местоположение)
https://api.kfc.digital/api/store/v2/store.get_restaurants?showClosed=true
SELECT s.name, s.address, s.longitude, s.latitude FROM store s JOIN storefeature sf ON s.id = sf.store_id JOIN feature f ON sf.feature_id = f.id JOIN city c ON s.city_id = c.id WHERE c.name = 'Новосибирск' AND s.status = 'OPEN' AND s.start_time_local < '08:45' AND s.end_time_local > '08:45' AND f.name = 'breakfast';