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Pulirò dati disordinati usando python e Pandas
Trasformare i dati in insight con Power BI, SQL e Python
Non accontentarti dei risultati base dell'AI.
Sono Saif, un Data Analyst che non si limita a creare grafici; costruisco motori decisionali.
Trasformo dati grezzi e disordinati in insights automatizza...
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 freelance esegue solo comandi di base come dropna(). Io utilizzo Python avanzato e Pandas per pulizia e ristrutturazione dei dati, per correggere corruzioni strutturali e trasformare file caotici in dataset pronti per l'analisi.
La prova:
Recentemente ho pulito oltre 53.000 righe di dati corrotti raccolti dal web. Le interruzioni di riga incorporate dividevano le righe e gli outlier estremi rovinavano i calcoli. Invece di eliminare le righe, ho creato una pipeline Pandas per correggere la fonte e limitare gli outlier.
Cosa ottieni:
- Preprocessing dei dati (gestione di valori mancanti e duplicati)
- Integrazione dei dati (unione di CSV, Excel o JSON)
- Ristrutturazione avanzata (correzione di date e stringhe)
- Rilevamento di outlier e feature engineering (Numpy)
- Dataset pulito consegnato in CSV/Excel
- Script Python riutilizzabile per automatizzare all'infinito
Perfetto per:
- Data scientist che preparano dati per ML
- Imprese con dati web-scraped corrotti
- Analisti che gestiscono CSV di vendite disordinati
- Chiunque strutturi dati per Power BI
Ogni consegna include un riepilogo di esattamente cosa è stato cambiato e perché, così non rimani mai nel dubbio.
Non sei sicuro se i tuoi dati possono essere salvati? Inviami un piccolo campione e ti dirò esattamente come lo sistemerò, al 100% gratis.
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.
