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Eseguirò analisi esplorativa dei dati eda usando python
Indonesia
Data Scientist
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di capire il tuo dataset prima di costruire modelli o dashboard?
Posso eseguire una analisi esplorativa dei dati professionale (EDA) usando Python per aiutarti a scoprire modelli, correlazioni, valori anomali e intuizioni chiave dai tuoi dati.
Il mio servizio di EDA include:
- Panoramica del dataset e analisi della struttura
- Analisi dei valori mancanti
- Statistica descrittiva
- Analisi delle correlazioni
- Distribuzione e rilevamento di valori anomali
- Visualizzazioni e grafici dei dati
- Sintesi delle intuizioni in modo chiaro
- Raccomandazioni per i passaggi successivi
Riceverai:
- Jupyter Notebook (.ipynb)
- Grafici e visualizzazioni pulite
- Esportazioni PNG di tutti i grafici
- Rapporto scritto di sintesi EDA (PDF per Premium)
Formati supportati:
- CSV, Excel, Google Sheets, esportazioni SQL
Lavoro con dataset accademici, business, <strong;sondaggi e machine learning.
Contattami prima di ordinare per dataset grandi o complessi.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è l'analisi esplorativa dei dati (EDA)?
L'EDA è il processo di analizzare e visualizzare i dataset per capire modelli, valori mancanti, correlazioni, distribuzioni e potenziali problemi prima di modellare o fare report.
Quali formati di file accettate?
Posso lavorare con esportazioni CSV, Excel, Google Sheets e dataset esportati da SQL.
Riceverò il notebook Python?
Sì. Tutti i pacchetti includono il Jupyter Notebook usato per l'analisi.
Puoi creare grafici e visualizzazioni?
Sì. Creo visualizzazioni pulite e professionali, tra cui istogrammi, boxplot, heatmap di correlazione, scatter plot e grafici di distribuzione.
Puoi analizzare dataset di business o ricerca?
Sì. Lavoro con dataset accademici, di sondaggi, di business e di machine learning.
Fornisci insight scritti dall'analisi?
Sì. I pacchetti standard e Premium includono riassunti di insight e raccomandazioni basate sul dataset.
Devo inviarti un messaggio prima di ordinare?
Sì, soprattutto per dataset grandi o requisiti di analisi personalizzata.
