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Haré limpieza de datos en python, análisis exploratorio con Pandas y eliminación de outliers con visualización
Analista de datos en Python y especialista en análisis exploratorio
Saludos, soy Arsal Khan. Soy analista de datos en Python especializado en limpieza de datos y análisis exploratorio (EDA). Tengo un gran interés en el análisis de datos. Ayudo a las empresas a convert...
Acerca de este Servicio
¿Tus datos en bruto están desordenados, les faltan valores cruciales o tienen outliers ocultos que distorsionan tus métricas de negocio?
Como un analista de datos dedicado, construyo pipelines de limpieza de datos en Python y análisis exploratorio para transformar conjuntos de datos desordenados en activos estructurados y listos para usar en tu negocio.
Con experiencia profunda en bases de datos relacionales, detección matemática de anomalías y depuración visual, aseguro que tus datos cuenten una historia precisa.
Lo que haré:
- Limpieza avanzada de datos: Manejo de valores faltantes, formateo estructural, duplicados y normalización de texto usando Pandas y NumPy.
- Detección matemática de outliers: Identificación y aislamiento de anomalías usando lógica estadística (IQR vs. Z-Score).
- Análisis de forma de los datos: Análisis profundo de asimetría usando cálculo de sesgo (.skew()) y resúmenes estadísticos (.describe()).
- Analítica visual: Entrega de gráficos interactivos de box plots, scatter plots y histogramas para verificar visualmente la integridad de los datos.
¿Por qué trabajar conmigo?
- Código limpio y documentado: Entregado mediante scripts modulares en Python o notebooks estructurados en Jupyter.
- Precisión matemática: Outliers y distribuciones gestionados con estándares estadísticos rigurosos.
- Vamos a desbloquear el verdadero potencial de tus datos. ¡Contáctame hoy para discutir tu proyecto!
FAQ
Traducción automática
Q: ¿Qué entregas al finalizar el proyecto?
A: Recibirás el conjunto de datos completamente limpio (CSV/Excel/SQL) junto con un script en Python estructurado y documentado (.py) o un Jupyter Notebook (.ipynb) para que puedas ejecutar el pipeline nuevamente en cualquier momento.
Q: ¿Cómo decides si usar IQR o Z-Score para mis outliers?
A: Reviso la forma de distribución de tus datos usando .skew(). Para distribuciones normales (simétricas), aplico Z-Score. Para datos sesgados o no normales, uso el rango intercuartílico (IQR) para evitar sesgos matemáticos.
