Ich analysiere deine Verkaufs- oder Finanzdaten mit Python
Python- und Excel-Data-Analyst mit Buchhaltungshintergrund
Über diesen Service
Hast du Daten, aber keine klaren Antworten? Ich analysiere deine Verkaufs- oder Finanzdaten mit Python und baue ein prädiktives Modell, das daraus praxisnahe Entscheidungen macht – mit klaren Diagrammen und einem Bericht in verständlicher Sprache.
Was ich für dich tun kann:
- Bereinigung und Vorbereitung deiner Daten vor dem Modellieren
- Die Schlüssel Muster und Kennzahlen hinter deinen Zahlen finden
- Prädiktive Modelle bauen und vergleichen, z. B. welche Rechnungen verspätet bezahlt werden, welche Kunden abwandern könnten oder wie sich der Umsatz entwickeln könnte
- Die Ergebnisse einfach erklären, mit einem Excel-Bericht und Diagrammen zum Teilen
Warum du mit mir arbeitest:
Ich bin Data Analyst und Accounting-Student, zertifiziert in Accounting Data Analytics mit Python und Machine Learning for Accounting with Python (University of Illinois). Ich verstehe Finanzdaten, damit du Ergebnisse bekommst, die Sinn machen – nicht nur ein Modell.
Bitte schreib mir, bevor du bestellst, damit ich deine Daten prüfen und das passende Paket empfehlen kann.
Expertise:
Software-Entwicklung
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
SimpleCV
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten muss ich schicken?
Historische Daten in Excel oder CSV, z. B. vergangene Rechnungen mit Zahlungsdaten oder Umsätze pro Monat. Schreibe mir zuerst eine Nachricht, dann sage ich dir, ob es ausreicht für ein zuverlässiges Modell.
Sind meine Daten vertraulich?
Ja. Deine Dateien werden nur für dein Projekt verwendet und nie weitergegeben. Du kannst auch anonymisierte Daten schicken.
Was bekomme ich?
Ein Bericht mit Diagrammen, den Ergebnissen des Modells und eine Zusammenfassung in verständlicher Sprache. Höhere Pakete enthalten Modeller-Dokumentation und den Python-Quellcode.
Wie genau wird das Modell sein?
Das hängt von der Qualität und Menge deiner Daten ab. Ich teste das Modell immer an Daten, die es nicht gesehen hat, und berichte die tatsächliche Genauigkeit ehrlich, ohne Ergebnisse zu schöntlichen.

