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Je vais analyser et visualiser des données avec python, Pandas et numpy
Analyste de données, développeur Power BI, Python, Streamlit
Bonjour, je suis Muzzafer, un analyste de données et développeur de tableaux de bord passionné par la transformation de données brutes en insights commerciaux significatifs.
Je me spécialise dans :
✔...
À propos de ce service
Je vais analyser, nettoyer et visualiser vos données en utilisant Python pour vous aider à extraire des insights significatifs et à prendre de meilleures décisions commerciales.
Je me spécialise dans la transformation de jeux de données bruts et désordonnés en informations claires, structurées et exploitables.
Les services incluent :
Nettoyage et prétraitement des données
Analyse exploratoire des données (EDA)
Scripting Python pour le traitement des données
Visualisation des données à l’aide de graphiques et de diagrammes
Extraction de KPI et insights commerciaux
Gestion de données CSV / Excel
Rapports automatisés sur les données
Outils & Bibliothèques :
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Jupyter Notebook
Ce que vous obtiendrez :
Jeu de données propre et structuré
Rapport d’analyse approfondie
Graphiques et diagrammes visuels
Scripts Python (si nécessaire)
Insights commerciaux clairs
Mon objectif est de vous aider à comprendre vos données de manière claire et à les transformer en insights exploitables pour une meilleure prise de décision.
Veuillez me contacter avant de passer commande pour discuter de vos besoins et de la complexité de vos données !
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dans quel format doivent être mes données ?
Je peux gérer divers formats de données, y compris CSV, Excel (xlsx).
Livrez-vous le code original ?
Oui ! Selon votre package ou besoin, je livrerai un Jupyter Notebook propre et commenté (.ipynb) ou un script Python standard (.py).
Pouvez-vous gérer des datasets désordonnés ou incomplets ?
Absolument. Le nettoyage et le prétraitement des données (gestion des valeurs manquantes, doublons et outliers) font partie intégrante de mon service.
