Vou limpar o conjunto de dados e entregar análise exploratória em python
Especialista em Power BI, Excel, SQL, Python Data Analytics e Dashboard
Sobre este Serviço
Arquivo CSV ou Excel bagunçado que precisa ficar utilizável? Eu limpo, estruturo e exploro seus dados usando Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) e devolvo um relatório com visuais e conclusões claras.
Indicado para: conjuntos de dados de clientes, pesquisas, registros de vendas, dados de saúde/pesquisa.
O que eu ofereço:
- Experiência prática em projetos de EDA: análise de churn de clientes (mais de 7.000 registros), análise de tendências de varejo, dados de desempenho de vendas móveis
- Confortável com dados reais, bagunçados e não formatados — a limpeza faz parte do processo, não é uma etapa extra
O que você recebe:
- Conjunto de dados limpo (remoção de duplicatas, valores ausentes, formatação consistente)
- Notebook de EDA ou relatório em PDF com gráficos
- Principais descobertas resumidas no topo, sem precisar vasculhar o código para entender o ponto
Envie seus dados e me diga o que você quer entender. Eu confirmarei a abordagem certa antes de começar.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais formatos de arquivo você pode trabalhar?
Arquivos CSV e Excel funcionam melhor. Se seus dados estiverem em outro formato, me avise e confirmarei a compatibilidade antes de começarmos.
Vou receber o código Python real ou só os resultados?
Ambos. Você receberá o notebook Jupyter (ou script) mais um relatório resumido com visuais e principais descobertas explicadas em linguagem simples.
Meus dados estão muito bagunçados — isso é um problema?
De jeito nenhum — limpar dados bagunçados faz parte do serviço, não é uma etapa extra. Só me diga aproximadamente o tamanho do conjunto de dados para eu recomendar o pacote certo.
Você precisa de instruções técnicas minhas ou posso só enviar os dados brutos?
Só envie os dados brutos junto com a questão de negócio que você quer responder. Eu vou definir a abordagem certa e confirmar com você antes de começar.

