Je vais nettoyer, formater et transformer des données brutes en utilisant des pipelines de données personnalisés

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Indonésie

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Étudiant en Data Science

Je suis étudiant en Data Science à Universitas Terbuka, avec un fort intérêt pour la technologie et l’analyse de données. Je possède des compétences techniques en Cascading Style Sheets (CSS), HTML et...
À propos de ce service

Je vais nettoyer et formater vos données désordonnées en utilisant mon outil de pipeline de données personnalisé


Vous avez du mal avec des feuilles de calcul désordonnées, des lignes en double, des valeurs manquantes, un formatage incohérent ou des données dispersées dans plusieurs fichiers ? J'ai créé mon propre outil de nettoyage de données spécifiquement pour résoudre cela et je vais le faire passer vos données à travers.


Ce que mon outil fait pour vous

- Supprime les lignes en double et corrige le formatage incohérent

 (textes, dates, devises/nombres)

- Gère correctement les valeurs manquantes au lieu de simplement supprimer des lignes

- Fusionne plusieurs fichiers ayant la même structure en un seul fichier propre

- Relie des fichiers liés en utilisant des colonnes clés (par exemple, combiner des données de ventes avec des données clients)

- Détecte automatiquement si vos fichiers doivent être fusionnés ou joints,

 pour éviter tout traitement incorrect

- Fonctionne avec des fichiers Excel (multi-feuilles) et CSV


Pourquoi c'est différent du nettoyage manuel

Parce que c'est traité via un pipeline conçu à cet effet (pas

fait à la main dans Excel), chaque commande inclut un rapport de nettoyage

qui présente un résumé clair de ce qui a été modifié :

lignes supprimées, valeurs corrigées, fichiers fusionnés, colonnes traitées.

Les lignes qui n'ont pas pu être associées ou nettoyées sont également signalées,

et non silencieusement supprimées, vous savez donc toujours ce qui a été fait

Technologie:

Excel

•

Google Sheets

•

Microsoft Word

•

SQL

Industrie:

Éducation

•

Médias et divertissement

•

Sciences

Type de données:

Numériques

•

Chaîne

•

Date

•

Devise

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