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Farei limpeza de dados em python, EDA com Pandas e remoção de outliers com visualização
Analista de Dados em Python e Especialista em EDA
Olá, aqui é o Arsal Khan. Sou Analista de Dados em Python, especializado em limpeza de dados e Análise Exploratória de Dados (EDA). Tenho grande interesse em Análise de Dados. Ajudo empresas a transfo...
Sobre este Serviço
Se seus dados brutos estão bagunçados, com valores faltantes ou repletos de outliers escondidos que distorcem suas métricas de negócio?
Como um Analista de Dados dedicado, construo pipelines de limpeza de dados em Python e EDA para transformar conjuntos de dados desorganizados em ativos estruturados e prontos para uso nos negócios.
Com profunda expertise em bancos de dados relacionais, detecção de anomalias matemáticas e depuração visual, garanto que seus dados contem uma história precisa.
O que farei:
- Limpeza avançada de dados: Tratamento de valores faltantes, formatação estrutural, duplicatas e normalização de texto usando Pandas & NumPy.
- Detecção matemática de outliers: Identificação e isolamento de anomalias usando lógica estatística (IQR vs. Z-Score).
- Análise da forma dos dados: Análises aprofundadas de assimetria usando cálculo de skewness (.skew()) e resumos estatísticos (.describe()).
- Analítica visual: Fornecimento de gráficos interativos de Box Plots, Scatter Plots e Histograms para verificar visualmente a integridade dos dados.
Por que trabalhar comigo?
- Código limpo e documentado: Entregue via scripts modulares em Python ou Jupyter Notebooks estruturados.
- Precisão matemática: Outliers e distribuições gerenciados usando padrões estatísticos rigorosos.
- Vamos desbloquear o verdadeiro potencial dos seus dados. Entre em contato hoje mesmo para discutir seu projeto!
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q: O que você entrega ao final do projeto?
A: Você receberá o conjunto de dados totalmente limpo (CSV/Excel/SQL) junto com um script Python estruturado e documentado (.py) ou Jupyter Notebook (.ipynb) para que possa rodar o pipeline novamente a qualquer momento.
Q: Como você decide usar IQR ou Z-Score para meus outliers?
A: Verifico a forma da distribuição dos seus dados usando .skew(). Para distribuições normais (simétricas), uso Z-Score. Para dados assimétricos ou não normais, uso o Intervalo Interquartílico (IQR) para evitar viés matemático.
