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Realizaré análisis exploratorio de datos, eda y visualización en python
Ingeniero de aprendizaje automático
¡Hola! Soy Rimsha, una analista de datos con más de 1.5 años de experiencia profesional en análisis de datos, dashboards, automatización y APIs. Trabajo con Excel, Google Sheets, Python, Power BI y Ma...
Acerca de este Servicio
Realizaré análisis exploratorio de datos (EDA) en tu conjunto de datos usando Python.
Si tienes datos de ventas desordenados, respuestas de encuestas o datos de investigación en una hoja de cálculo, los limpiaré, exploraré y te mostraré exactamente qué están diciendo a través de estadísticas, visualizaciones y un resumen escrito claro, no solo gráficos.
QUÉ INCLUYE MI SERVICIO DE ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS:
Limpieza de datos (valores faltantes, duplicados, problemas de formato)
Análisis exploratorio de datos (distribuciones, correlaciones, tendencias, valores atípicos)
Visualizaciones con Matplotlib, Seaborn y Plotly
Resúmenes estadísticos con insights en lenguaje sencillo
Un Jupyter Notebook limpio y comentado que puedes reutilizar o ampliar
PARA QUIÉN ES ESTO:
Propietarios de negocios que necesitan insights de ventas o clientes
Estudiantes que necesitan EDA para trabajos, tesis o investigaciones
Startups que validan datos antes de construir modelos de ML
HERRAMIENTAS: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Jupyter Notebook
Envíame tu conjunto de datos y tus objetivos antes de ordenar, te diré exactamente qué insights son posibles, sin costo alguno.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
CSV, Excel, JSON o exportación de base de datos.
¿Necesitas mi conjunto de datos antes de hacer el pedido?
No es obligatorio, pero compartir una muestra primero (incluso 10 filas) me ayuda a definir el alcance con precisión.
¿Qué recibiré realmente?
Un Jupyter Notebook comentado con todo el análisis, código y visualizaciones, además de un resumen escrito de las ideas clave en inglés sencillo. Los paquetes estándar y Premium también incluyen un análisis de correlación y, en el caso del Premium, un informe en PDF separado.
¿Qué herramientas usas?
Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly y Jupyter Notebook.
¿Ofrecen revisiones?
Sí — el número de revisiones depende de tu paquete (consulta los detalles del paquete). También puedo aclarar o explicar de nuevo cualquier parte del análisis después de la entrega.
