limpiaré y preprocesaré tu conjunto de datos usando python para análisis
Acerca de este Servicio
Limpiaré y preprocesaré tu conjunto de datos usando Python para que esté listo para análisis, informes o machine learning.
Este servicio se enfoca en hacer que datos en bruto o desordenados sean utilizables y confiables.
Lo que hago:
- Gestionar valores faltantes
- Eliminar duplicados e inconsistencias
- Corregir tipos de datos y problemas de formato
- Verificaciones básicas de valores atípicos (si es necesario)
- Estructurar datos para análisis o modelado
Trabajo principalmente con datasets estructurados en CSV, Excel y similares usando Python (Pandas, NumPy).
Recibirás un conjunto de datos limpio y un breve resumen explicando qué se modificó.
Las opciones adicionales incluyen análisis exploratorio básico o resúmenes visuales si se necesitan.
Entregables:
- Conjunto de datos limpio (CSV / Excel o formato solicitado)
- Preprocesamiento basado en Python
- Resumen breve de cambios (solo en Standard y Premium)
- Gráficos o resúmenes básicos (solo en Premium, si se solicita)
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
Acepto datasets estructurados en CSV, Excel (.xlsx) y similares. Asegúrate de que tu archivo sea legible.
¿Qué tamaño de conjunto de datos puedes manejar?
Básico: hasta 100 filas Estándar: hasta 500 filas Premium: hasta 1000 filas Para datasets más grandes, contacta conmigo primero o usa el extra de fila adicional.
¿Qué quieres decir con “limpieza”?
La limpieza incluye gestionar valores faltantes, eliminar duplicados, corregir formatos de datos y validaciones básicas. Análisis avanzado o modelado solo en Premium o mediante extras.
¿Proporcionas scripts de Python?
Los scripts de Python no están incluidos por defecto. Pueden proporcionarse como extra si se solicitan.
¿Puedes manejar datasets desordenados o inconsistentes?
Sí. Limpio datasets desordenados o inconsistentes dentro del alcance del paquete seleccionado. Problemas extremadamente complejos pueden requerir una actualización o extra.
