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Ich werde Kohortenanalyse, Web Scraping und E-Commerce-Datenanalyse in Python durchführen
Frontend-Webdesigner und KI-Enthusiast
Hallo, ich bin Komal, eine leidenschaftliche Frontend-Webdesignerin, die derzeit ihren B.Sc. in Künstlicher Intelligenz macht. Ich spezialisiere mich auf den Bau sauberer, moderner und responsiver per...
Über diesen Service
Willkommen bei meinem Python Data Engineering & Analytics Gig!
Ich spezialisiere mich auf die Automatisierung der Datenerfassung, den Aufbau robuster Pipelines und das Aufdecken tiefer Geschäftseinblicke mit Python und fortschrittlichen Data-Science-Frameworks.
Was ich anbiete:
1. Web Scraping & Datenerfassung
- Individuelle Scraper für Immobilien, Einzelhandel oder öffentliche Seiten.
- Saubere Lieferung im CSV-, Excel-Format oder direkte Datenbank-Loads.
2. Automatisierte Python-Datenpipelines (ETL)
- End-to-End-Pipelines zum Bereinigen, Transformieren und Laden von Daten.
- Automatische Integration mehrerer komplexer Datenquellen.
3. E-Commerce Rückgabe- & Refund-Analysepipeline
- Individuelle Pipelines zur Verfolgung und Analyse von Rückgabe- & Refund-Trends.
- Anomalieerkennung zum Schutz deiner Margen.
4. Kohorten- & Kundenanalyse
- Kundenbindungsanalyse, Churn-Metriken und LTV-Tracking.
- Visuelle Heatmaps und Trends mit Pandas und Seaborn.
Warum du mich wählen solltest?
- Sauberer, professioneller und gut dokumentierter Python-Code.
- Fokus auf geschäftskritische Kennzahlen.
- Pünktliche Lieferung.
Bitte sende mir eine Nachricht, um deine Daten zu besprechen, bevor du eine Bestellung aufgibst!
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Technologien nutzt du für Web Scraping und Pipelines?
Ich verwende hauptsächlich Python zusammen mit fortschrittlichen Bibliotheken wie Pandas, NumPy, BeautifulSoup und Scrapy für Datenerfassung, -manipulation und Pipeline-Engineering.
Kannst du dynamische oder login-geschützte Websites für das Scraping bearbeiten?
Ja, ich kann individuelle Skripte erstellen, um Daten von komplexen Seiten, Immobilienangeboten und E-Commerce-Plattformen zu extrahieren und sicherzustellen, dass die Daten strukturiert und perfekt gereinigt sind.
Was muss ich bereitstellen, um mit Kohorten- oder Rückgabe-Analysen zu starten?
Du musst deinen Rohdatensatz (CSV, Excel oder Datenbankzugang) mit Transaktionshistorien, Kunden-IDs und Kaufzeitpunkten bereitstellen. Alle deine Daten bleiben zu 100 % vertraulich.
Bekomme ich den Quellcode?
Ja, absolute Transparenz ist garantiert. Ich liefere das vollständige, gut kommentierte Python-Skript oder Jupyter Notebook zusammen mit den endgültigen Datenoutputs.
