Farò analisi dei dati in Python usando Pandas numpy e matplotlib
Informazioni su questo servizio
Trasformare dati disordinati in risposte chiare
Hai un foglio di calcolo pieno di duplicati, valori mancanti o formattazioni incoerenti? Oppure dati su un sito web che devi estrarre in un file utilizzabile? Aiuto aziende, studenti e ricercatori a trasformare dati disordinati in set di dati puliti, strutturati e azionabili. Risolvo tutto usando Pandas per pulizia e trasformazione, NumPy per operazioni numeriche e Matplotlib per visualizzazione.
Ciò che offro:
- Pulizia e preprocessing dei dati
- Web scraping (Python)
- Estrazione di dati (PDF, CSV, Excel, web)
- Trasformazione di dati Excel/CSV
- Analisi esplorativa dei dati (EDA)
- Visualizzazione dei dati (grafici, diagrammi)
- Analisi statistica di base
- Analisi di dati aziendali e di vendita
Sia per un report aziendale, ricerca o progetto personale, consegno risultati puliti, ben organizzati e facili da capire.
Perché lavorare con me?
- Comunicazione chiara
- Tempi realistici, scope onesto
- Gestione accurata dei dati
- Risultati realmente utilizzabili
Scrivimi i dettagli del dataset o del progetto, e ti confermerò cosa è possibile prima di ordinare, senza sorprese.
Tecnologia:
Excel
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Fogli Google
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Python
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Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di file puoi usare e cosa riceverò?
Lavoro con file CSV, Excel, JSON e PDF, oltre a dati da siti web tramite scraping. Riceverai un file CSV/Excel pulito e un report PDF o Excel con grafici e risultati chiave. Su richiesta, posso aggiungere un Jupyter Notebook.
Devo fornire l'URL del sito web per il web scraping?
Sì. Condividi l'URL esatto del sito web o dei siti e i dati o campi specifici che vuoi estrarre, così posso confermare l'ambito prima di iniziare.
Cosa include esattamente "pulizia dei dati"?
Include rimozione di duplicati, correzione di formattazioni incoerenti, gestione di valori mancanti o nulli, correzione dei tipi di dato e standardizzazione delle colonne, così il tuo dataset sarà preciso e pronto all'uso.
Quali strumenti Python usi per l'analisi?
Principalmente uso Pandas per manipolazione e pulizia dei dati, NumPy per operazioni numeriche e Matplotlib per creare grafici e visualizzazioni.
In quale formato riceverò i file finali?
Di solito un file CSV o Excel pulito, insieme a un report PDF o Excel con grafici e riepiloghi. Se richiesto, posso includere anche un Jupyter Notebook con il codice.
Riesci a gestire set di dati di grandi dimensioni?
Sì, entro i limiti di ogni pacchetto. Se il tuo dataset è più grande di quanto indicato, contattami prima per una revisione e un preventivo accurato.
Ho una richiesta personalizzata non elencata nei tuoi pacchetti — puoi comunque aiutarmi?
Probabilmente sì. Inviami i dettagli del progetto prima di ordinare, e ti dirò cosa è possibile e ti consiglierò il pacchetto giusto o un'offerta personalizzata.
Quante revisioni sono incluse?
Le revisioni sono elencate per pacchetto (vedi i gig sopra). Se qualcosa deve essere modificato, comunicami chiaramente cosa cambiare e me ne occuperò entro il numero di revisioni incluse.
Devo fornire io il dataset?
Per la maggior parte degli ordini, sì — fornisci il file grezzo. Se il progetto prevede web scraping, invece, raccoglierò i dati dal sito o dai siti che specifichi.
Ci sono limiti a ciò che puoi estrarre dai siti web?
Sì. Estraggo solo dati accessibili pubblicamente e seguo i termini di servizio di ogni sito e le regole di robots.txt. Non posso accedere a dati che richiedono bypass di login, paywall o altre restrizioni di accesso.

