Pulirò dati disordinati usando python e Pandas
Trasformare i dati in insight con Power BI, SQL e Python
Informazioni su questo servizio
Garbage in, garbage out.
Se i tuoi dati grezzi sono disordinati, le tue dashboard e i modelli ML falliranno.
La maggior parte dei freelancer si limita a eseguire comandi di base come dropna(). Io utilizzo Python avanzato e Pandas per correggere le corruzioni strutturali e trasformare file caotici in dataset pronti per l'analisi.
La prova:
Recentemente ho pulito oltre 53.000 righe di dati estratti corrotti. Le interruzioni di riga incorporate dividevano le righe, e gli outlier estremi rovinavano i calcoli. Invece di eliminare le righe rotte, ho creato una pipeline con Pandas per correggere la fonte, ingegnerizzare nuove feature e limitare gli outlier. Applico la stessa logica al tuo progetto.
Cosa ottieni:
- Preprocessing dei dati (gestione di valori mancanti e duplicati)
- Integrazione dei dati (unione di CSV, Excel o JSON)
- Wrangling avanzato (correzione delle date e manipolazione delle stringhe)
- Rilevamento degli outlier e ingegneria delle feature
- Dataset pulito consegnato in CSV/Excel
- Lo script Python riutilizzabile per automatizzare all'infinito
Perfetto per: data scientist che hanno bisogno di pulizia dei dati per machine learning o chiunque abbia dati di web scraping corrotti.
Pronto a sistemare i tuoi dati?
Non sei sicuro che possa farcela? Inviami subito un piccolo esempio. Ti dirò esattamente come lo sistemerò 100% gratis, prima di ordinare.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
D: I miei dati sono al sicuro?
Assolutamente. Prendo la privacy dei dati molto sul serio. Sono felice di firmare un NDA prima di iniziare. Inoltre, tutti i tuoi file vengono eliminati definitivamente dal mio computer e dallo storage cloud subito dopo la consegna.
D: Quali formati di file accettate?
CSV, Excel (.xlsx/.xls) e la maggior parte dei formati di testo strutturato. Scrivimi se hai un formato diverso.
Q: Quali strumenti usi per pulire i dati?
Principalmente uso Python (Pandas, NumPy) perché è il modo più potente e veloce per gestire grandi dataset. Tuttavia, se il tuo dataset è molto piccolo, posso usare anche Excel Power Query.
Q: Puoi pulire dati che sono all’interno di un database (SQL)?
Sì! Ho esperienza con SQL. Posso scrivere query complesse per estrarre i dati puliti di cui hai bisogno direttamente dal tuo database prima di esportarli in un file.
Q: Puoi gestire dataset molto grandi?
Sì, controlla i livelli del mio pacchetto per i limiti di righe, oppure contattami prima di ordinare per un preventivo personalizzato su dataset più grandi.
Q: Riceverò lo script Python usato per pulire i miei dati?
Su richiesta, sì, posso includere lo script di pulizia insieme al file pulito così potrai riutilizzarlo sui dati futuri.
Q: Puoi anche creare una dashboard una volta che i dati sono puliti?
Sì! Sono anche uno specialista di Power BI. Una volta che puliamo i tuoi dati, posso facilmente creare una dashboard interattiva per te. Scrivimi così possiamo discutere di un pacchetto personalizzato per entrambi.

