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Farei análise de dados em python usando Pandas numpy e matplotlib
Descrição de Web Scraping:
Eu extraio dados de sites com resultados limpos e estruturados que você pode usar para pesquisa, análise de negócios ou automação. Trabalho com grandes conjuntos de dados, s...
Sobre este Serviço
Transformando Dados Confusos em Respostas Claras
Tem uma planilha cheia de duplicatas, valores ausentes ou formatação inconsistente? Ou dados de um site que você precisa extrair para um arquivo utilizável? Eu ajudo empresas, estudantes e pesquisadores a transformar dados confusos em conjuntos de dados limpos, estruturados e prontos para uso. Faço isso usando Pandas para limpeza e transformação, NumPy para operações numéricas e Matplotlib para visualização.
O que eu ofereço:
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Web scraping (Python)
- Extração de dados (PDF, CSV, Excel, web)
- Transformação de dados em Excel/CSV
- Análise exploratória de dados (EDA)
- Visualização de dados (gráficos, diagramas)
- Análise estatística básica
- Análise de dados de negócios e vendas
Seja para um relatório de negócios, pesquisa ou projeto pessoal, entrego resultados limpos, bem organizados e fáceis de entender.
Por que trabalhar comigo?
- Comunicação clara
- Prazos realistas, escopo honesto
- Manuseio cuidadoso dos dados
- Entregas realmente utilizáveis
Envie-me seu dataset ou detalhes do projeto, e confirmarei o que é possível antes de você fazer o pedido, sem surpresas.
Tecnologia:
Excel
•
Planilhas Google
•
Python
•
Outros
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de arquivo você pode trabalhar e o que vou receber?
Sim. Trabalho com arquivos CSV, Excel, JSON e PDF, além de dados de sites via scraping. Você receberá um arquivo CSV/Excel limpo e um relatório em PDF ou Excel com gráficos e principais descobertas. Um Jupyter Notebook pode ser adicionado mediante solicitação.
Preciso fornecer a URL do site para web scraping?
Sim. Por favor, compartilhe a URL exata do(s) site(s) junto com os dados ou campos específicos que deseja extrair, assim posso confirmar o escopo antes de começar.
O que exatamente inclui "limpeza de dados"?
Inclui remover entradas duplicadas, corrigir formatação inconsistente, lidar com valores ausentes ou nulos, corrigir tipos de dados e padronizar colunas para que seu conjunto de dados seja preciso e pronto para uso.
Quais ferramentas de Python você usa para análise?
Principalmente uso Pandas para manipulação e limpeza de dados, NumPy para operações numéricas e Matplotlib para criar gráficos e visualizações.
Em que formato receberei os arquivos finais?
Normalmente um arquivo CSV ou Excel limpo, junto com um relatório em PDF ou Excel contendo gráficos e resumos. Um Jupyter Notebook com o código pode ser incluído como complemento, se solicitado.
Você pode lidar com grandes conjuntos de dados?
Sim, dentro dos limites listados em cada pacote. Se seu conjunto de dados for maior do que o listado, envie uma mensagem primeiro para que eu possa revisar e fornecer um orçamento e prazo precisos.
Tenho uma solicitação personalizada que não está listada nos seus pacotes — você ainda pode ajudar?
Provavelmente sim. Envie-me os detalhes do seu projeto antes de fazer o pedido, e eu informarei o que é possível e recomendarei o pacote adequado ou uma oferta personalizada.
Quantas revisões estão incluídas?
Revisões estão listadas por pacote (veja os pacotes acima). Se algo precisar de ajuste, informe claramente o que deve mudar, e eu cuidarei disso dentro do número de revisões incluídas.
Preciso fornecer o dataset eu mesmo?
Para a maioria dos pedidos, sim — você fornece o arquivo bruto. Se seu projeto envolver web scraping, eu coletarei os dados do(s) site(s) que você especificar.
Existem limites sobre o que posso raspar de sites?
Sim. Eu apenas raspo dados acessíveis publicamente e sigo os termos de serviço de cada site e as regras do robots.txt. Não consigo acessar dados que requerem burlar logins, paywalls ou outras restrições de acesso.
