В данной работе проводится экспериментальное исследование технологий обработки больших CSV-отчётов маркетплейса Wildberries в задачах аналитической обработки данных. Рассматриваются три подхода: использование библиотеки pandas, библиотеки polars и локального аналитического движка ClickHouse. Актуальность исследования обусловлена тем, что отчёты маркетплейса могут содержать сотни тысяч и миллионы строк, а их обработка напрямую влияет на скорость построения аналитических витрин, расчёт рекламных и финансовых показателей, а также нагрузку на backend-сервис. Экспериментальная часть включает генерацию тестовых CSV-наборов объёмом 10, 50 и 100 МБ, выполнение единого аналитического сценария и сравнение технологий по времени обработки и пиковому потреблению оперативной памяти. На основе полученных результатов сформулированы выводы о применимости каждой технологии для задач аналитики Wildberries.
