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Farei análise de cohort, web scraping e análise de dados de e-commerce em python
Designer de Web Frontend e entusiasta de IA
Olá, eu sou a Komal, uma apaixonada por Design de Web Frontend, atualmente cursando B.Sc em Inteligência Artificial. Especializo-me em criar sites de portfólio pessoais limpos, modernos e responsivos ...
Sobre este Serviço
Bem-vindo ao meu serviço de Engenharia e Análise de Dados em Python!
Sou especialista em automatizar extração de dados, construir pipelines robustos e desbloquear insights profundos de negócios usando Python e frameworks avançados de ciência de dados.
O que eu ofereço:
1. Web Scraping & Extração de Dados
- Scrapers personalizados para sites de imóveis, varejo ou sites públicos.
- Entrega limpa em CSV, Excel ou carregamentos diretos em banco de dados.
2. Pipelines automatizados de Python (ETL)
- Pipelines de ponta a ponta para limpar, transformar e carregar dados.
- Integração automática de múltiplas fontes de dados complexas.
3. Pipeline de análise de retornos e reembolsos de e-commerce
- Pipelines personalizados para monitorar e analisar tendências de devoluções e reembolsos.
- Detecção de anomalias para proteger suas margens de lucro.
4. Análise de cohort & clientes
- Análise de retenção de clientes, métricas de churn e acompanhamento de LTV.
- Mapas de calor e tendências visuais usando Pandas e Seaborn.
Por que me escolher?
- Código Python limpo, profissional e bem documentado.
- Foco em métricas críticas para o negócio.
- Entrega pontual.
Por favor, envie uma mensagem para discutir seus dados antes de fazer seu pedido!
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais tecnologias você usa para web scraping e pipelines?
Principalmente uso Python junto com bibliotecas avançadas como Pandas, NumPy, BeautifulSoup e Scrapy para extração, manipulação e engenharia de pipelines de dados.
Você consegue lidar com sites dinâmicos ou protegidos por login para scraping?
Sim, posso criar scripts personalizados para extrair dados de sites complexos, listagens de imóveis e plataformas de e-commerce, garantindo que os dados estejam estruturados e limpos perfeitamente.
O que preciso fornecer para começar com análise de cohort ou de retornos?
Você precisará fornecer seu conjunto de dados bruto (CSV, Excel ou acesso ao banco de dados) contendo históricos de transações, IDs de clientes e timestamps de compras. Todos os seus dados permanecerão 100% confidenciais.
Vou receber o código-fonte?
Sim, transparência total garantida. Entregarei o script completo em Python bem comentado ou o Jupyter Notebook junto com os resultados finais dos dados.
