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Costruirò una dashboard interattiva di analisi dati in Python
Sviluppatore Python per automazione di analisi dei dati e web scraping
Aiuto le aziende a trasformare dati grezzi e flussi di lavoro ripetitivi in sistemi di dati automatizzati, dashboard interattive e approfondimenti pratici.
Da web scraping e integrazione API a pulizi...
Informazioni su questo servizio
Il churn dei clienti è costoso, ma i tuoi dati possono rivelare dove gli sforzi di fidelizzazione sono più importanti.
Trasformerò i tuoi dati clienti in una dashboard interattiva di fidelizzazione che ti aiuterà a identificare i segmenti a rischio, capire i pattern di churn e dare priorità alle azioni.
La tua dashboard può includere:
- KPI di churn e fidelizzazione
- Segmentazione clienti e filtri
- Analisi del rischio di tenure e contratto
- Motivi di churn e cause segnalate
- Segmenti prioritari e esposizione finanziaria
- Report CSV e Excel filtrati
- Insight esecutivi pratici
Realizzata con Python, Pandas, Streamlit, Plotly e openpyxl per una soluzione pulita e facile da mantenere.
Demo live: https://nisa-retention-intelligence.streamlit.app/
GitHub: https://github.com/niisa0/customer-retention-intelligence
Contattami prima di ordinare se hai più file, esigenze di pulizia estese o requisiti personalizzati.
Expertise:
Informazioni aziendali
•
Trend
•
Churn e retention
Tecnologia:
Excel
•
Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali formati di file puoi lavorare?
Posso lavorare con file CSV e Excel. Se i tuoi dati sono in un altro formato o fonte, contattami prima di ordinare così posso valutarli.
Pulci i dati prima di costruire il dashboard?
Sì. Posso gestire problemi comuni di qualità dei dati come valori mancanti, formati incoerenti, duplicati e tipi di dati errati prima dell'analisi.
Puoi personalizzare il dashboard per la mia attività?
Sì. KPI, grafici, filtri e analisi saranno scelti in base al tuo dataset, obiettivi e domande di business.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare?
Forniscimi il tuo dataset, le domande principali a cui vuoi rispondere, i KPI che vuoi monitorare se già noti, e eventuali preferenze o esempi di dashboard.
