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Ich werde explorative Datenanalyse mit Visualisierung durchführen
Ich bin Datenanalyst und ML-Ingenieur mit 1 Jahr Erfahrung
Deine Daten liegen da und enthalten Antworten, die du noch nicht gefunden hast.
Unordentliche Tabellen, ein kaputtes Modell oder Zahlen, die niemand analysiert hat? Ich bin Ishrat, Datenanalyst & ML-...
Über diesen Service
Hast du rohe, unordentliche Daten und brauchst klare, umsetzbare Erkenntnisse?
Ich verwandle dein Dataset in einen professionellen Exploratory Data Analysis (EDA)-Bericht, der Muster, Trends und Ausreißer aufdeckt, damit du selbstbewusst datenbasierte Entscheidungen treffen kannst.
Ich spezialisiere mich auf end-to-end Datenanalyse mit Python, von Datenbereinigung und Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Datenvisualisierungen und statistischen Zusammenfassungen. Egal, ob du Gründer, Forscher oder Business-Analyst bist – ich helfe dir, genau zu verstehen, was deine Daten dir sagen.
Was ich anbiete:
- Datenbereinigung & Vorverarbeitung (Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten, Ausreißern)
- Explorative Datenanalyse (EDA) mit klaren statistischen Aufschlüsselungen Datenvisualisierung mit Python (Matplotlib, Seaborn)
- Korrelation, Verteilungschecks und Trendanalyse
- Interaktive Dashboards
- Erkenntniszusammenfassung mit Geschäftsempfehlungen
- Feature-Analyse zur Vorbereitung deiner Daten für Machine Learning
Programmiersprache:
Python
Technologie:
Jupyter Notebook
Analyse-Typ:
Deskriptive Analyse
Tools:
Pandas
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse ist der Prozess, bei dem du deine rohen und unordentlichen Daten analysierst, um aufschlussreiche Ergebnisse zu erhalten.
Was ist Datenbereinigung?
Datenbereinigung ist der Prozess, bei dem du die rohen Daten säuberst, inklusive Umgang mit fehlenden Werten und Entfernen unerwünschter Zeilen und Spalten.
Was ist EDA?
EDA steht für explorative Datenanalyse. Sie umfasst das Säubern, Entfernen von Ausreißern und die Analyse der Daten, bevor diese zum Trainieren eines Machine-Learning-Modells verwendet werden.
Warum ist die explorative Datenanalyse eines Datensatzes wichtig, bevor man ihn zum Trainieren eines Machine-Learning-Modells verwendet?
Weil bei fehlender EDA der Datensatz unnötige Daten und Ausreißer enthält, was dazu führt, dass das Modell underfittet oder overfittet und somit falsche Ergebnisse liefert.
Wie machst du EDA?
Ich führe EDA mit Python durch, wobei ich alle notwendigen Schritte umsetze und meine persönliche Erfahrung einbringe, um eine bessere EDA zu gewährleisten.
