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Costruirò una dashboard dati interattiva in streamlit con python
AI e Data Science
Analista di dati professionista con esperienza in elaborazione dati end-to-end, pulizia dei dati e Exploratory Data Analysis (EDA). Trasformo dati grezzi e disordinati in insight puliti e utili che gu...
Informazioni su questo servizio
Trasforma il tuo dataset grezzo in informazioni utili per il business con servizi esperti di Data Analytics, Visualizzazione e Machine Learning in Python.
Che tu abbia bisogno di elaborare dati puliti, fare un'analisi esplorativa approfondita (EDA), segmentare i clienti con machine learning (K-Means) o creare una dashboard web interattiva con Streamlit, questa gig fornisce intuizioni chiare e codice documentato e pulito per aiutarti a prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati.
Principali deliverables:
- Dataset puliti e processati (gestione di valori mancanti, outlier e feature engineering).
- Grafici personalizzati ad alta risoluzione (istogrammi, scatter plot, heatmap di correlazione e analisi di categorie usando Seaborn/Plotly).
- Segmentazione con machine learning (profilazione clienti, clustering e analisi comportamentale).
- Dashboard web interattiva (costruita con Streamlit per filtri in tempo reale, KPI e analisi visive).
- Codice sorgente completo (Jupyter Notebook commentati .ipynb e file Streamlit .app).
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: In quale formato devo fornire il mio dataset?
Puoi fornire i tuoi dati in formato CSV, Excel (.xlsx), TSV, JSON o SQL. Se i tuoi dati sono su Google Sheets o in un database, basta concedere l'accesso o fornire un export.
Q2: Riceverò il codice sorgente completo in Python?
Sì, assolutamente! Riceverai il Jupyter Notebook in Python commentato (.ipynb) e/o il file dell'app Streamlit (app.py), insieme al file CSV pulito.
Quali strumenti e librerie usi per analisi e visualizzazioni?
Utilizzo Python, Pandas e NumPy per manipolare i dati; Matplotlib, Seaborn e Plotly per analisi visive; Scikit-Learn per machine learning; e Streamlit per dashboard web.
Puoi ospitare o mettere in produzione la dashboard Streamlit live?
Sì! Posso aiutarti a distribuire la tua app Streamlit gratuitamente su Streamlit Community Cloud o guidarti su come ospitarla sul tuo server/cloud.
Cosa succede se il mio dataset ha valori mancanti o outlier?
La pulizia dei dati grezzi fa parte di ogni pacchetto. Gestirò valori mancanti (imputazione), correggerò i tipi di dato e rimuoverò o tratterò gli outlier estremi prima di analizzare.
Puoi lavorare con dataset personalizzati non legati all'analisi dei clienti?
Sì! Anche se questa gig evidenzia la segmentazione dei clienti, posso analizzare dataset di qualsiasi settore, tra cui E-commerce, Healthcare, Finance, Marketing e Sales.
