Je vais réaliser une analyse avancée de données en Python et créer des visuels prêts pour publication

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Sumeyye y.
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À propos de ce service

Traduction automatique

Bienvenue dans mon service d'analyse de données et de visualisation en Python !


Souhaitez-vous transformer des données brutes et désordonnées en visuels clairs, perspicaces et prêts à être publiés ? Vous êtes au bon endroit !


En tant qu'analyste de données avec une solide expérience en statistiques, j’aide les entreprises et les chercheurs à découvrir des motifs cachés, des corrélations et des insights clés en utilisant les outils modernes de Python.


Ce que je propose :

Nettoyage et prétraitement des données : gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et restructuration (Pandas, NumPy).

Visualisation de données personnalisée : heatmaps, graphiques de distribution, diagrammes en barres ou en lignes, boxplots et visuels interactifs (Seaborn, Matplotlib, Plotly).

Analyse exploratoire de données (EDA) : exploration statistique complète de votre jeu de données.

Test d'hypothèses statistiques : tests paramétriques/non-paramétriques, T-tests, ANOVA et analyse de régression.


Ce que vous recevrez :

Code source dans un Jupyter Notebook (.ipynb) propre et commenté.

Images de graphiques en haute résolution (PNG, PDF ou SVG).

Rapport résumé clair expliquant les principaux résultats des données.


Veuillez me contacter avec votre jeu de données et vos besoins avant de passer commande afin que nous puissions discuter de la meilleure approche pour votre projet !

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Sumeyye y.

Data Analysis, Python Visuals and Statistical Insights

  • DeTurquie
  • Membre depuissept. 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Turc, Anglais
Hi! I'm Sümeyye, a Data Analyst with a background in Statistics. I turn raw data into actionable insights and clean, high-quality visualizations. What I Offer: • Python Data Visualization: Custom, publication-ready charts using Seaborn, Matplotlib, Plotly & Pandas. • Data Analysis & EDA: Uncovering patterns, trends, and correlations in your data. • Statistical Testing: Parametric/non-parametric tests, ANOVA, & Regression using Python, R, SPSS. • Clean, well-commented code (.ipynb/.R) & clear reports. Feel free to message me before placing an order to discuss your project!

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