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Farò analisi di coorte, web scraping e analisi dei dati e-commerce in python
Web Designer Frontend e appassionato di AI
Ciao, sono Komal, una appassionata di Web Design Frontend attualmente impegnata nel conseguimento della laurea in Artificial Intelligence. Mi specializzo nella creazione di siti web portfolio personal...
Informazioni su questo servizio
Benvenuto nel mio servizio di Data Engineering & Analytics con Python!
Sono specializzato nell'automatizzare l'estrazione dei dati, costruire pipeline robuste e scoprire approfondimenti aziendali usando Python e framework avanzati di data science.
Ciò che offro:
1. Web Scraping & Estrazione Dati
- Scraper personalizzati per immobili, retail o siti pubblici.
- Consegna pulita in CSV, Excel o caricamenti diretti su database.
2. Pipeline di Python automatizzate (ETL)
- Pipeline end-to-end per pulire, trasformare e caricare i dati.
- Integrazione automatica di più fonti di dati complesse.
3. Pipeline di analisi di ritorno e rimborsi e-commerce
- Pipeline personalizzate per monitorare e analizzare le tendenze di ritorno e rimborso.
- Rilevamento di anomalie per proteggere i margini del tuo business.
4. Analisi di coorte e clienti
- Analisi della fidelizzazione dei clienti, metriche di churn e monitoraggio LTV.
- Heatmap visive e tendenze usando Pandas e Seaborn.
Perché scegliermi?
- Codice Python pulito, professionale e ben documentato.
- Focus su metriche critiche per il business.
- Consegna puntuale.
Contattami per discutere i tuoi dati prima di effettuare un ordine!
FAQ
Traduzione automatica.
Quali tecnologie usi per il web scraping e le pipeline?
Principalmente uso Python insieme a librerie avanzate come Pandas, NumPy, BeautifulSoup e Scrapy per estrazione, manipolazione e progettazione di pipeline di dati.
Puoi gestire siti dinamici o protetti da login per lo scraping?
Sì, posso creare script personalizzati per estrarre dati da siti complessi, annunci immobiliari e piattaforme e-commerce, garantendo che i dati siano strutturati e puliti alla perfezione.
Cosa devo fornire per iniziare con analisi di coorte o ritorno?
Devi fornire il tuo dataset grezzo (CSV, Excel o accesso al database) contenente storici di transazioni, ID clienti e timestamp di acquisto. Tutti i tuoi dati rimarranno al 100% confidenziali.
Riceverò il codice sorgente?
Sì, garantisco assoluta trasparenza. Consegnerei lo script Python completo e commentato o il notebook Jupyter insieme ai dati finali.
