Ich bereinige dein Dataset und liefere umsetzbare Geschäftseinblicke
Data Scientist, AI Solutions Engineer, Agentic AI Spezialist
Über diesen Service
Hält dein Rohdatenbestand deine Geschäftsentscheidungen auf?
Was ich liefere:
1. Professionelle Datenbereinigung
Duplikate entfernen, fehlende Werte korrigieren und Formatierungsfehler beheben
Ausreißer erkennen und behandeln, um verzerrte Ergebnisse zu vermeiden
Datenarten und Strukturen standardisieren für Genauigkeit
2. Explorative Datenanalyse (EDA)
Trends, Muster und Korrelationen in deinen Daten aufdecken
Erkennen, welche Variablen tatsächlich deine Geschäftsergebnisse beeinflussen
Wichtige Erkenntnisse mit klaren, professionellen Diagrammen visualisieren
3. Feature Engineering
Variablen kodieren, skalieren und transformieren für ML-Bereitschaft
Neue sinnvolle Features aus bestehenden Spalten erstellen
Ein vollständig modellbereites Dataset liefern
Warum du mit mir zusammenarbeiten solltest:
Abschlussjahrgang im Bereich AI Engineering mit praktischer Projekterfahrung
Analyse von über 1500 Zeilen echten Datensätzen durchgeführt
Sauberer, dokumentierter Python-Code mit Pandas, Seaborn
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Bitte stelle dein Dataset im CSV-, Excel- oder SQL-Format bereit, zusammen mit einer kurzen Beschreibung deiner Ziele. Wenn du spezielle Fragen hast, die die Explorative Datenanalyse (EDA) beantworten soll, kannst du sie gerne auflisten!
Welche Tools verwendest du für Datenbereinigung und EDA?
Ich benutze hauptsächlich Python mit leistungsstarken Bibliotheken wie Pandas und NumPy für die Datenmanipulation sowie Matplotlib oder Seaborn für hochwertige Datenvisualisierungen.
Kannst du sehr unordentliche Datensätze mit fehlenden Werten bearbeiten?
Ja! Das ist meine Spezialität. Ich verwende fortschrittliche Imputationstechniken (Mittelwert, Median, Modus oder prädiktive Füllung) und Ausreißererkennung, um sicherzustellen, dass deine Daten konsistent sind und für die Analyse bereitstehen.
Was ist "Feature Engineering" und warum brauche ich das?
Feature Engineering ist der Prozess, bei dem aus deinen Rohdaten neue Variablen erstellt werden, um Machine-Learning-Modelle zu verbessern. Zum Beispiel das Umwandeln einer "Datum"-Spalte in "Wochentag" oder "Feiertag". Es bringt erheblichen Mehrwert für deine Vorhersagemodelle.
Worauf bezieht sich "100 Items Cleaned" in deinen Paketen?
Im Bereich Datenbereinigung setzt Fiverr eine Mindestanzahl von 100 Items fest. Ich betrachte diese "Items" als Datenpunkte oder Zeilen. Mein Basic-Paket ist darauf ausgelegt, hochwertige Reinigung und EDA für Standard-Datensätze zu bieten. Wenn deine Datei mehrere Tausend Zeilen hat, mach dir keine Sorgen – ich kann das innerhalb des aufgelisteten Pakets erledigen.
Bekomme ich den Quellcode?
Absolut. Ich liefere ein gut dokumentiertes Jupyter Notebook (.ipynb) oder Python-Skript, damit du genau sehen kannst, wie die Daten transformiert und in Zukunft neu erstellt wurden.
Sind meine Daten bei Ihnen sicher?
Ja, ich nehme den Datenschutz sehr ernst. Deine Daten werden nur für den Umfang des Projekts verwendet und nach Abschluss und Annahme der Bestellung von meinem System gelöscht.

