Vou limpar e analisar seus dados usando python e Pandas
Vou limpar e analisar seus dados usando Python e Pandas
Sobre este Serviço
Você está tendo dificuldades com dados bagunçados, incompletos ou não estruturados? Eu vou te ajudar a limpar e analisar isso de forma profissional!
O que farei por você:
- Remover duplicatas e valores ausentes
- Corrigir formatos de data e erros de tipo de dado
- Filtrar, ordenar e reestruturar seus dados
- Calcular novas colunas e métricas
- Gerar estatísticas resumidas e insights
- Entregar um conjunto de dados limpo e pronto para uso
O que preciso de você:
- Seu conjunto de dados (CSV, Excel ou arquivo SQL)
- Descrição breve do que você precisa
O que você receberá:
- Conjunto de dados limpo em formato CSV ou Excel
- Código Python usado para limpeza
- Resumo das mudanças feitas
- Entrega rápida em 24-48 horas
Ferramentas que uso:
- Python Pandas, NumPy
- Consultas SQL no MySQL
- Pivot tables e fórmulas no Excel
- Jupyter Notebook
Construí pipelines ETL reais e concluí o Deloitte Data Analytics Virtual Internship. Seus dados estão em boas mãos!
Faça seu pedido agora e receba dados limpos e prontos para análise rapidamente!
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de arquivo você aceita?
Aceito arquivos CSV, Excel (.xlsx, .xls) e SQL. Se você tiver um formato diferente, sinta-se à vontade para me enviar uma mensagem antes de fazer o pedido.
Quanto tempo levará para entregar?
Pacote básico — 24 horas. Padrão — 48 horas. Premium — 3 dias. Sempre tento entregar antes do prazo!
E se eu não estiver satisfeito com o trabalho?
Ofereço revisões ilimitadas até você ficar 100% satisfeito. Sua satisfação é minha prioridade.
Você fornece o código Python usado?
Sim! Forneço o código completo em Python usado para limpeza e análise, para que você possa reutilizar ou modificar a qualquer momento.
Qual o tamanho de dataset que você consegue lidar?
Básico — até 500 linhas. Padrão — até 2000 linhas. Premium — linhas ilimitadas. Me envie uma mensagem para conjuntos de dados muito grandes.
