Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Je ferai le nettoyage de données et la visualisation de données en python
Analyste de données professionnel, spécialisé dans le traitement complet des données, le nettoyage de données et l'analyse exploratoire de données (EDA). Je transforme des données brutes et désordonné...
À propos de ce service
Je suis analyste de données Python spécialisé en nettoyage, prétraitement et analyse exploratoire de données (EDA).
En utilisant Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn, je transformerai vos ensembles de données désordonnés en insights propres, bien structurés et exploitables.
Ce que je propose dans ce service :
- Nettoyage et formatage des données : Correction des valeurs manquantes, doublons, types de données incorrects et erreurs structurelles.
- Analyse exploratoire de données (EDA) : Découverte de motifs cachés, tendances, valeurs aberrantes et corrélations.
- Visualisation de données : Création de graphiques clairs, pertinents et professionnels (diagrammes en barres, histogrammes, heatmaps, box plots).
- Code source : Livraison d’un code Python propre, commenté, dans Google colab, Jupyter Notebook (.ipynb) et formats CSV/Excel.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
Technologie:
Google Analytics
•
Jupyter Notebook
•
MATLAB
•
Power BI
Expertise:
Analyses de l'activité
•
Algorithmes
•
Prédiction
Outils:
Pandas
Autres services de Analyse de données I Offre
FAQ
Traduction automatique
Quels formats de fichiers recevrai-je lors de la livraison finale ?
Vous recevrez le dataset entièrement nettoyé au format CSV ou Excel, ainsi que le code Python complet dans un fichier Jupyter Notebook (.ipynb).
Quelles bibliothèques Python utilisez-vous pour le nettoyage de données et l'EDA ?
J’utilise principalement Pandas et NumPy pour le nettoyage et le prétraitement, ainsi que Matplotlib et Seaborn pour l’analyse exploratoire et la visualisation.
Comment gérez-vous les données manquantes ou en double ?
Selon votre dataset et vos besoins, les valeurs manquantes sont imputées par la moyenne, la médiane ou le mode, ou supprimées, et les doublons sont identifiés et éliminés pour garantir l’intégrité des données.
Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données ?
Oui, Python gère très efficacement de grands datasets. Si votre dataset est exceptionnellement volumineux, contactez-moi d’abord pour que je puisse l’examiner.
