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Realizaré análisis de cohortes, web scraping y análisis de datos de comercio electrónico en python
Diseñador web frontend y entusiasta de la IA
Hola, soy Komal, una apasionada diseñadora web frontend que actualmente cursa mi B.Sc en Inteligencia Artificial. Me especializo en construir sitios web de portafolio personal limpios, modernos y resp...
Acerca de este Servicio
¡Bienvenido a mi servicio de Ingeniería y Análisis de Datos en Python!
Me especializo en automatizar la extracción de datos, construir pipelines robustos y desbloquear conocimientos profundos del negocio usando Python y frameworks avanzados de ciencia de datos.
Lo que ofrezco:
1. Web Scraping y Extracción de Datos
- Scrapers personalizados para sitios de bienes raíces, retail o sitios públicos.
- Entrega limpia en CSV, Excel o cargas directas a bases de datos.
2. Pipelines automatizados de Python (ETL)
- Pipelines de extremo a extremo para limpiar, transformar y cargar datos.
- Integración automática de múltiples fuentes de datos complejas.
3. Pipeline de análisis de devoluciones y reembolsos en e-commerce
- Pipelines personalizados para rastrear y analizar tendencias de devoluciones y reembolsos.
- Detección de anomalías para proteger tus márgenes comerciales.
4. Análisis de cohortes y clientes
- Análisis de retención de clientes, métricas de churn y seguimiento de LTV.
- Mapas de calor visuales y tendencias usando Pandas y Seaborn.
¿Por qué elegirme?
- Código Python limpio, profesional y bien documentado.
- Enfoque en métricas críticas para el negocio.
- Entrega puntual.
Por favor, envíame un mensaje para discutir tus datos antes de hacer un pedido.
FAQ
Traducción automática
¿Qué tecnologías utilizas para web scraping y pipelines?
Principalmente uso Python junto con librerías avanzadas como Pandas, NumPy, BeautifulSoup y Scrapy para extracción de datos, manipulación y desarrollo de pipelines.
¿Puedes manejar sitios dinámicos o protegidos con login para scraping?
Sí, puedo crear scripts personalizados para extraer datos de sitios complejos, listados de bienes raíces y plataformas de e-commerce, asegurando que los datos estén estructurados y limpios a la perfección.
¿Qué necesito proporcionar para comenzar con análisis de cohortes o de devoluciones?
Necesitarás proporcionar tu conjunto de datos en bruto (CSV, Excel o acceso a base de datos) que contenga historiales de transacciones, IDs de clientes y marcas de tiempo de compra. Todos tus datos permanecerán 100% confidenciales.
¿Obtendré el código fuente?
Sí, garantizo total transparencia. Entregaré el script completo en Python o Jupyter Notebook bien comentado junto con los resultados finales de los datos.
