Vou auditar e avaliar a qualidade dos seus dados com um relatório detalhado em python

Antes de criar um dashboard ou automatizar um fluxo de trabalho, você precisa saber o quão

confiáveis seus dados realmente são. Eu audito conjuntos de dados e os avalio em três

dimensões: Completude, Unicidade e Validade, assim você obtém uma visão clara e

mensurável da qualidade dos seus dados, não apenas uma vaga impressão de "está mais limpo agora".

O que eu faço:

- Avalio seu conjunto de dados em relação à Completude (valores ausentes), Unicidade

 (duplicatas) e Validade (erros de formato/tipo)

- Entrego um relatório claro mostrando exatamente o que está errado e onde

- Limpo e corrijo os problemas encontrados, como deduplicação, tratamento de valores ausentes,

 padronização de formato

- Mostro uma comparação de pontuação antes/depois para que você possa ver a melhora mensurável,

 não apenas confiar na minha palavra

Isso é baseado na mesma abordagem de pontuação que uso no meu próprio projeto de pipeline de dados

(DataForge), um sistema automatizado de perfil de dados e avaliação de qualidade que construí em Python e Pandas.

Seus dados permanecem confidenciais, usados apenas para este projeto e não armazenados ou

reutilizados posteriormente. Se contiver informações pessoais sensíveis, me avise

e podemos conversar sobre como anonimizar antes.

Depois que seus dados estiverem limpos e avaliados, também ofereço automação e dashboard.