Ik maak Excel- of CSV-gegevens schoon en automatiseer ze met python
Data-analist: Python, Excel, SQL en Power BI
Over deze dienst
Heb je een Excel- of CSV-bestand met dubbele records, inconsistente formaten, ontbrekende waarden of onbetrouwbare data?
Ik zal je dataset schoonmaken, standaardiseren, valideren en organiseren zodat deze klaar is voor analyse of operationeel gebruik.
Afhankelijk van het gekozen pakket kan ik:
Dubbele records verwijderen
Tekst, data en numerieke velden corrigeren en standaardiseren
Data valideren met behulp van vastgestelde bedrijfsregels
Ontbrekende of inconsistente waarden identificeren
Een schoon Excel- of CSV-uitvoer leveren
Een samenvatting van de datakwaliteit bieden
Een herbruikbare Python-cleaning workflow opbouwen
Mijn werk combineert praktische data-analyse met Python en Pandas-automatisering. Ik focus op duidelijke regels, traceerbare transformaties, georganiseerde outputs en documentatie die het resultaat makkelijk te begrijpen maken.
Neem contact met me op voordat je bestelt als je dataset meer dan 1.000 rijen bevat, meerdere bestanden, API-integratie, complexe bedrijfsregels of gevoelige informatie. Zo kan ik de juiste scope, levertijd en pakket bevestigen.
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat telt als één item?
Een item vertegenwoordigt één rij of record in je Excel- of CSV-dataset.
Welke bestandsformaten accepteert u?
Ik accepteer Excel-bestanden in XLSX-formaat en CSV-bestanden. Neem eerst contact met me op als je meerdere bestanden of een ander formaat hebt.
Bevat elk pakket Python-automatisering?
Nee. De Basic en Standard pakketten richten zich op het schoonmaken en valideren van de aangeleverde dataset. Het Premium pakket bevat een herbruikbare Python workflow.
Kun je meer dan 1.000 rijen schoonmaken?
Ja. Neem eerst contact met me op voordat je bestelt, zodat ik het volume, de complexiteit, de levertijd kan beoordelen en een op maat gemaakt aanbod kan doen.
Welke informatie moet ik verstrekken?
Stuur het bestand, een beschrijving van elke relevante kolom, bekende dataproblemen, validatieregels en een voorbeeld van de verwachte output.
Kun je werken met vertrouwelijke gegevens?
Ja, maar je moet persoonlijke en vertrouwelijke informatie verwijderen of anonimiseren wanneer dat niet nodig is voor het project.

