Ich werde Python-Datenanalyse mit Pandas, Numpy und Matplotlib durchführen
Über diesen Service
Unordentliche Daten in klare Antworten verwandeln
Hast du eine Tabelle voller Duplikate, fehlender Werte oder inkonsistenter
Formatierung? Oder Daten von einer Website, die du in eine nutzbare
Datei extrahieren möchtest? Ich helfe Unternehmen, Studenten und Forschern, unordentliche Daten
in saubere, strukturierte und handlungsfähige Datensätze umzuwandeln. Ich löse das mit
Python Pandas für Reinigung und Transformation, NumPy für numerische
Operationen und Matplotlib für Visualisierung.
Was ich anbiete:
- Datenbereinigung & Vorverarbeitung
- Web Scraping (Python)
- Datenextraktion (PDF, CSV, Excel, Web)
- Excel/CSV-Datenumwandlung
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Datenvisualisierung (Diagramme, Grafiken)
- Grundlegende statistische Analyse
- Geschäfts- & Verkaufsdatenanalyse
Egal ob für einen Geschäftsbericht, Forschung oder persönliches Projekt, ich
liefere saubere, gut organisierte und leicht verständliche Ergebnisse.
Warum mit mir arbeiten?
- Klare Kommunikation
- Realistische Zeitpläne, ehrliche Einschätzung
- Sorgfältiger Umgang mit Daten
- Ergebnisse, die wirklich nutzbar sind
Sende mir deine Dataset- oder Projektinformationen, und ich bestätige, was
möglich ist, bevor du bestellst – keine Überraschungen.
Technologie:
Excel
•
Google Sheets
•
Python
•
Andere
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen Dateiformaten kannst du arbeiten und was werde ich erhalten?
Ich arbeite mit CSV-, Excel-, JSON- und PDF-Dateien sowie Webdaten via Scraping. Du erhältst eine bereinigte CSV/Excel-Datei und einen PDF- oder Excel-Bericht mit Diagrammen und Schlüssel-Ergebnissen. Auf Wunsch kann ein Jupyter Notebook hinzugefügt werden.
Muss ich die URL der Webseite für das Web Scraping angeben?
Ja. Bitte teile mir die genauen Website-URL(s) sowie die spezifischen Daten oder Felder mit, die du extrahieren möchtest, damit ich den Umfang vor Beginn bestätigen kann.
Was genau umfasst "Datenbereinigung"?
Dazu gehört das Entfernen doppelter Einträge, das Beheben inkonsistenter Formatierungen, das Handhaben fehlender oder null Werte, das Korrigieren von Datentypen und das Standardisieren von Spalten, damit dein Dataset genau und einsatzbereit ist.
Welche Python-Tools nutzt du für die Analyse?
Ich verwende hauptsächlich Pandas für Datenmanipulation und -bereinigung, NumPy für numerische Operationen und Matplotlib für Diagramme und Visualisierungen.
In welchem Format erhalte ich die endgültigen Dateien?
In der Regel eine bereinigte CSV- oder Excel-Datei sowie einen PDF- oder Excel-Bericht mit Diagrammen und Zusammenfassungen. Ein Jupyter Notebook mit dem Code kann auf Wunsch als Add-on beigefügt werden.
Können Sie mit großen Datensätzen umgehen?
Ja, innerhalb der in jedem Paket genannten Grenzen. Wenn dein Dataset größer ist als die aufgelisteten, schreibe mir zuerst, damit ich es prüfen und ein genaues Angebot sowie einen Zeitplan machen kann.
Ich habe eine individuelle Anfrage, die nicht in deinen Paketen gelistet ist – kannst du trotzdem helfen?
Wahrscheinlich ja. Schick mir vor der Bestellung deine Projekt-Details, und ich sage dir, was möglich ist, und empfehle das passende Paket oder ein individuelles Angebot.
Wie viele Revisionen sind enthalten?
Überarbeitungen sind pro Paket aufgelistet (siehe oben bei den Gig-Paketen). Wenn etwas angepasst werden muss, sag mir einfach klar, was geändert werden soll, und ich kümmere mich innerhalb der enthaltenen Überarbeitungszahl darum.
Muss ich das Dataset selbst bereitstellen?
Bei den meisten Aufträgen ja – du stellst die Rohdatei bereit. Wenn dein Projekt stattdessen Web Scraping beinhaltet, werde ich die Daten von den von dir angegebenen Websites sammeln.
Gibt es Grenzen beim Scraping von Websites?
Ja. Ich scrape nur öffentlich zugängliche Daten und halte mich an die Nutzungsbedingungen der Websites sowie an robots.txt-Regeln. Ich kann keine Daten zugreifen, die eine Umgehung von Logins, Paywalls oder anderen Zugangsbeschränkungen erfordern.

