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Ich werde Python-Datenbereinigung und Datenvisualisierung durchführen
Professioneller Datenanalyst mit Fachkenntnissen in End-to-End-Datenverarbeitung, Datenbereinigung und Explorative Datenanalyse (EDA). Ich verwandle rohe, unordentliche Daten in saubere, umsetzbare Er...
Über diesen Service
Ich bin ein Python-Datenanalyst, spezialisiert auf Datenbereinigung, Vorverarbeitung und explorative Datenanalyse (EDA).
Mit Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn werde ich deine unordentlichen Datensätze in saubere, gut strukturierte und umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
Was ich in diesem Gig anbiete:
- Datenbereinigung & Formatierung: Fehlende Werte, Duplikate, falsche Datentypen und strukturelle Fehler beheben.
- Explorative Datenanalyse (EDA): Verborgene Muster, Trends, Ausreißer und Korrelationen entdecken.
- Datenvisualisierung: Klare, aufschlussreiche und professionelle Diagramme erstellen (Balkendiagramme, Histogramme, Heatmaps, Boxplots).
- Quellcode: Lieferung von sauberem, gut kommentiertem Python-Code in Google Colab, Jupyter Notebook (.ipynb) und CSV/Excel-Formaten.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Technologie:
Google Analytic
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Jupyter Notebook
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MATLAB
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Power BI
Expertise:
Geschäftseinblicke
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Algorithmen
•
Prognose
Tools:
Pandas
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenanalyse
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dateiformate erhalte ich in der endgültigen Lieferung?
Du erhältst das vollständig bereinigte Dataset im CSV- oder Excel-Format zusammen mit dem vollständigen Python-Code in einer Jupyter Notebook-Datei (.ipynb).
Welche Python-Bibliotheken verwendest du für Datenbereinigung und EDA?
Ich nutze hauptsächlich Pandas und NumPy für Datenbereinigung und Vorverarbeitung sowie Matplotlib und Seaborn für explorative Datenanalyse und Visualisierung.
Wie gehst du mit fehlenden oder doppelten Daten um?
Je nach Dataset und Anforderungen werden fehlende Werte entweder mit Mittelwert, Median, Modus imputiert oder entfernt, während Duplikate vollständig erkannt und gelöscht werden, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
Können Sie mit großen Datensätzen umgehen?
Ja, Python verarbeitet große Datensätze sehr effizient. Falls dein Dataset außergewöhnlich groß ist, schick mir vorher eine Nachricht, damit ich es überprüfen kann.
