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Farò pulizia dati in Python, Pandas eda e rimozione outlier con visualizzazione
Analista dati Python e specialista in EDA
Salve, sono Arsal Khan. Sono un analista dati Python specializzato in pulizia dati e Exploratory Data Analysis (EDA). Ho un grande interesse per l’analisi dei dati. Aiuto le aziende a trasformare dati...
Informazioni su questo servizio
I tuoi dati grezzi sono disordinati, mancano valori cruciali o sono pieni di outlier nascosti che distorcono le metriche del tuo business?
Come analista dati dedicato, costruisco pipeline di pulizia dati in Python e EDA per trasformare dataset disordinati in risorse aziendali strutturate e pronte all’uso.
Con una profonda esperienza in database relazionali, rilevamento di anomalie matematiche e debugging visivo, garantisco che i tuoi dati raccontino una storia accurata.
Cosa farò:
- Pulizia dati avanzata: Gestione di valori mancanti, formattazione strutturale, duplicati e normalizzazione del testo usando Pandas & NumPy.
- Rilevamento di outlier matematici: Individuare e isolare anomalie usando logica statistica (IQR vs. Z-Score).
- Analisi della forma dei dati: Approfondimenti sull’asimmetria dei dati usando il calcolo di skewness (.skew()) e riepiloghi statistici (.describe()).
- Analisi visiva: Fornire box plot interattivi, scatter plot e istogrammi per verificare visivamente l’integrità dei dati.
Perché lavorare con me?
- Codice pulito e documentato: Consegnato tramite script Python modulari o notebook Jupyter strutturati.
- Precisione matematica: Outlier e distribuzioni gestiti secondo rigorosi standard statistici.
- Lascia che sblocchiamo il vero potenziale dei tuoi dati. Contattami oggi stesso per discutere del tuo progetto!
FAQ
Traduzione automatica.
Q: Cosa consegni alla fine del progetto?
A: Riceverai il dataset completamente pulito (CSV/Excel/SQL) insieme a uno script Python strutturato e documentato (.py) o a un Jupyter Notebook (.ipynb) così potrai eseguire di nuovo la pipeline in qualsiasi momento.
Q: Come decidi se usare IQR o Z-Score per i miei outlier?
A: Controllo la forma della distribuzione dei tuoi dati usando .skew(). Per distribuzioni normali (simmetriche), applico Z-Score. Per dati asimmetrici o non normali, uso l’Interquartile Range (IQR) per evitare bias matematici.
