Vou limpar, analisar e visualizar seu conjunto de dados usando python
explore conteúdos de negócios de outros!
Sobre este Serviço
Eu sou Arooj Fatima, estudante de Análise de Dados na COMSATS University Islamabad. Vou te ajudar a transformar dados confusos em insights claros usando Python (Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn). Seja você com respostas de pesquisas, planilhas Excel, logs ou CSVs exportados, vou limpar, analisar e visualizar seus dados para que você possa tomar decisões com confiança.
O que farei:
- Limpar e pré-processar seu conjunto de dados (valores ausentes, duplicados, formatos incorretos)
- Realizar análise exploratória de dados (estatísticas resumidas, distribuições)
- Criar visualizações significativas ( histogramas, gráficos de barras, boxplots, mapas de calor de correlação)
- Fornecer um notebook Jupyter com código reproduzível e CSV limpo
- Dar recomendações acionáveis (pacote Premium)
Por que me escolher:
- Código Python claro e reproduzível (notebook Jupyter)
- Entrega rápida e comunicação amigável
- Experiência como estudante e educador, explico ideias complexas de forma simples
Entregáveis:
- Conjunto de dados limpo (CSV)
- Notebook Jupyter com código e explicações
- Visualizações (PNG)
- Resumo escrito curto (texto ou PDF)
- (Premium) slides de apresentação + walkthrough gravado
Faça seu pedido agora compartilhe seu conjunto de dados (CSV, Excel) e uma breve nota descrevendo o objetivo (qual pergunta você quer responder ou formato de saída).
Meu portfólio
Outros serviços de Data Analytics que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
P: Quais formatos de arquivo você aceita?
A: CSV, XLSX. Se você tiver Google Sheets, compartilhe um link com acesso de edição.
P: O que você precisa de mim para começar?
A: Por favor, envie seu conjunto de dados (CSV/XLSX) e escreva 1–2 frases dizendo qual é o objetivo principal (por exemplo, “Quero um resumo dos fatores que levam ao churn de clientes” ou “Limpar dados para modelo de ML”).
Q: Você consegue lidar com grandes conjuntos de dados?
Sim — mas se o arquivo tiver mais de 50 MB, compartilhe via Google Drive/Dropbox.

