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Farò analisi dati esperte, eda e visualizzazione in python
Ashmal
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai cercando un professionista per analisi e visualizzazione dei dati usando Python?
Farò un'analisi esplorativa dei dati (EDA) sul tuo dataset e trasformerò i tuoi dati grezzi in intuizioni chiare e significative e visualizzazioni efficaci.
Quello che posso fare:
Pulizia e preprocessing dei dati
Analisi esplorativa dei dati (EDA)
Gestione di valori mancanti e duplicati
Statistica descrittiva
Rilevamento di outlier
Analisi di correlazione
Visualizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn
Grafici a barre, linee, istogrammi, scatter plot, box plot, heatmap e altro ancora
Identificare pattern e tendenze importanti
Fornire intuizioni chiare dai tuoi dati
File supportati:
CSV
Excel (XLS/XLSX)
Json
SQL (file di testo)
Altri dataset tabulari comuni
Riceverai un notebook Python/Jupyter pulito e ben organizzato, con visualizzazioni e risultati chiave.
Contattami prima di ordinare se hai un dataset grande o complesso, così possiamo discutere le tue esigenze.
Trasformiamo i tuoi dati in intuizioni utili!
Scopri di più su Ashmal
Ashmal
Python Developer , Data Analyst ,Data Scientist
- DaPakistan
- Membro dagiu 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese, Punjabi
Welcome! I'm a Python Developer with a background in Data Science, specializing in Data Science, Machine Learning, Data Analysis, EDA, Data Cleaning, and Data Visualization.
I work with Python, SQL, Excel, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, and Scikit-learn to transform raw data into meaningful insights and machine learning solutions.
My experience includes data cleaning, EDA, data preprocessing, data visualization, feature engineering, model training, evaluation, and comparison, with a focus on clean code, accurate results, and clear documentation.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q: Che tipo di dataset puoi analizzare?
A: Posso analizzare dataset tabulari comuni come file CSV, Json e Excel, inclusi dati di vendita, clienti, marketing, finanza, sondaggi e altri dataset strutturati.
Q: Cosa include l'EDA?
A: L'EDA può includere pulizia dei dati, analisi di valori mancanti, rilevamento di duplicati, statistica descrittiva, analisi di outlier, analisi di correlazione, visualizzazioni e intuizioni chiave.
Q: Quali librerie Python usi?
A: Uso principalmente Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn per analisi e visualizzazioni dei dati.
Q: Riceverò il codice Python?
A: Sì. A seconda del pacchetto scelto, riceverai un notebook Python/Jupyter ben organizzato con analisi e visualizzazioni.
Q: Puoi analizzare file Excel?
A: Sì. Posso lavorare con file Excel così come con dataset CSV.
Q: Puoi creare diversi tipi di grafici?
A: Sì. In base al pacchetto e al dataset, posso creare grafici come grafici a barre, linee, istogrammi, scatter plot, box plot, heatmap e altri visualizzazioni adatte.
Q: Puoi gestire valori mancanti e duplicati?
A: Sì. Posso identificare e gestire correttamente valori mancanti, record duplicati e problemi comuni di qualità dei dati.
D: Devo contattarti prima di ordinare?
A: Se il tuo dataset è grande, complesso o ha requisiti specifici, contattami prima di ordinare così posso confermare l'ambito e scegliere il pacchetto più adatto.
