Ich bereinige unordentliche Daten mit Python und Pandas
Daten in Erkenntnisse verwandeln mit Power BI, SQL und Python
Über diesen Service
Garbage in, garbage out.
Wenn deine Rohdaten unordentlich sind, werden deine Dashboards und ML-Modelle scheitern.
Die meisten Freelancer führen nur einfache dropna()-Befehle aus. Ich nutze fortgeschrittenes Python und Pandas für Datenbereinigung und -aufbereitung, um strukturelle Beschädigungen zu beheben und chaotische Dateien in analysebereite Datensätze zu verwandeln.
Der Beweis:
Kürzlich habe ich über 53.000 Zeilen beschädigter gescraperter Daten bereinigt. Eingebettete Zeilenumbrüche spalteten Zeilen, und extreme Ausreißer zerstörten die Mathematik. Statt Zeilen zu löschen, habe ich eine Pandas-Pipeline gebaut, um die Quelle zu reparieren und Ausreißer zu begrenzen.
Was du bekommst:
- Datenvorverarbeitung (fehlende Werte & Duplikate behandeln)
- Datenintegration (CSV, Excel oder JSON zusammenführen)
- Fortgeschrittene Aufbereitung (Datum & Strings korrigieren)
- Ausreißererkennung & Feature Engineering (Numpy)
- Sauberer Datensatz in CSV/Excel geliefert
- Wiederverwendbares Python-Skript für automatische Prozesse
Perfekt für:
- Datenwissenschaftler, die sich auf ML vorbereiten
- Unternehmen mit beschädigten Web-Scraping-Daten
- Analysten, die mit unordentlichen Verkaufs-CSV-Dateien arbeiten
- Jeder, der Daten für Power BI strukturieren möchte
Jede Lieferung enthält eine Zusammenfassung, was genau geändert wurde und warum, damit du nie im Dunkeln tappst.
Dir ist nicht sicher, ob deine Daten gerettet werden können? Schick mir eine kleine Probe, und ich sage dir genau, wie ich sie repariere – 100 % kostenlos.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q: Sind meine Daten sicher?
Absolut. Ich nehme den Datenschutz extrem ernst. Ich bin gerne bereit, vor Beginn eine NDA zu unterschreiben. Außerdem werden alle deine Dateien nach der Lieferung sofort dauerhaft von meinem Computer und Cloud-Speicher gelöscht.
F: Welche Dateiformate akzeptieren Sie?
CSV, Excel (.xlsx/.xls) und die meisten strukturierten textbasierten Formate. Schreib mir, wenn du ein anderes Format hast.
Q: Welche Tools benutzt du, um die Daten zu bereinigen?
Ich verwende hauptsächlich Python (Pandas, NumPy), weil es die leistungsstärkste und schnellste Methode ist, um große Datensätze zu bearbeiten. Wenn dein Datensatz allerdings sehr klein ist, kann ich auch Excel Power Query nutzen.
Q: Kannst du Daten aus einer Datenbank (SQL) bereinigen?
Ja! Ich habe Erfahrung mit SQL. Ich kann komplexe Abfragen schreiben, um die sauberen Daten direkt aus deiner Datenbank zu extrahieren, bevor ich sie in eine Datei exportiere.
Q: Kannst du sehr große Datensätze bearbeiten?
Ja, schau dir meine Paketstufen für Zeilenlimits an oder kontaktiere mich vor der Bestellung für ein individuelles Angebot bei größeren Datensätzen.
Q: Bekomme ich das Python-Skript, das zur Datenbereinigung verwendet wird?
Auf Wunsch kann ich das Bereinigungsskript zusammen mit deiner bereinigten Datei bereitstellen, damit du es bei zukünftigen Daten wiederverwenden kannst.
Q: Kannst du auch ein Dashboard erstellen, sobald die Daten bereinigt sind?
Ja! Ich bin auch Power BI Spezialist. Sobald wir deine Daten bereinigt haben, kann ich dir problemlos ein interaktives Dashboard erstellen. Schreib mir, damit wir ein individuelles Paket für beides besprechen können.

