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Je vais nettoyer et analyser des données avec python Pandas
Analyste de données
Bonjour ! J’aide à nettoyer et analyser des datasets en utilisant Python, Pandas, NumPy et Matplotlib. Je peux nettoyer des données CSV/Excel désordonnées, réaliser une analyse exploratoire (EDA) et c...
À propos de ce service
Bienvenue ! Je vais nettoyer et analyser votre dataset CSV/Excel en utilisant Python, Pandas, NumPy et Matplotlib.
Services inclus :
Nettoyage de données (valeurs manquantes, doublons, mise en forme)
Analyse exploratoire des données (EDA)
Graphiques et visualisations
Principaux insights du dataset
Notebook/script Python propre
Vous recevrez :
Dataset nettoyé
Visualisations/graphiques
Résumé des insights
Notebook/script Python (.ipynb)
Outils utilisés :
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Veuillez m’envoyer un message avant de passer commande pour mieux comprendre vos besoins.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels formats de fichiers acceptez-vous ?
J’accepte les datasets structurés en CSV, Excel (.xlsx, .xls) et similaires pour le nettoyage et l’analyse.
Quels outils utilisez-vous?
J’utilise Python avec Pandas, NumPy et Matplotlib pour le nettoyage de données, l’analyse exploratoire (EDA) et les visualisations.
Pouvez-vous analyser de grands ensembles de données ?
Oui, cela dépend de la complexité et du choix du package. Veuillez me contacter avant de commander pour de grands datasets.
Dois-je vous contacter avant de passer une commande ?
Oui, partager les détails du dataset avant la commande m’aide à mieux comprendre vos besoins et à fournir de meilleurs résultats.
Créez-vous des dashboards ou des modèles de machine learning ?
Actuellement, je me concentre sur le nettoyage de données, l’EDA et les visualisations avec Python.
Pouvez-vous nettoyer des données désordonnées ou incomplètes ?
Oui, je peux gérer les valeurs manquantes, les doublons, les problèmes de mise en forme et le nettoyage de base des datasets.
Que vais-je recevoir après la réalisation ?
Vous recevrez le dataset nettoyé, les graphiques/visualisations, le résumé des insights et le notebook/script Python (.ipynb) si inclus.
