Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik zal exploratieve data-analyse uitvoeren met visualisatie
Ik ben een Data Analyst en ML Engineer met 1 jaar ervaring
Je data ligt daar vol antwoorden die je niet krijgt.
Rommelige spreadsheets, een model dat kapot is, of cijfers die niemand heeft kunnen analyseren? Ik ben Ishrat, een Data Analyst & ML Engineer die ...
Over deze dienst
Heb je ruwe, rommelige data en heb je duidelijke, bruikbare inzichten nodig?
Ik zet je dataset om in een professioneel Exploratory Data Analysis (EDA)-rapport dat patronen, trends en uitschieters onthult, zodat je zelfverzekerde, data-gedreven beslissingen kunt nemen.
Ik ben gespecialiseerd in end-to-end data-analyse met Python, van data cleaning en preprocessing tot geavanceerde data visualisatie en statistische samenvattingen. Of je nu een startup-oprichter, onderzoeker of business analist bent, ik help je precies te begrijpen wat je data je vertelt.
Wat ik aanbied:
- Data cleaning & preprocessing (omgaan met ontbrekende waarden, duplicaten, uitschieters)
- Exploratieve data-analyse (EDA) met duidelijke statistische uitsplitsingen Data visualisatie met Python (Matplotlib, Seaborn)
- Correlatieanalyse, distributietests en trendidentificatie
- Interactieve dashboards
- Inzichten samenvattingsrapport met zakelijke aanbevelingen
- Feature-analyse om je dataset voor machine learning voor te bereiden
Programmeertaal:
Python
Technologie:
Jupyter Notebook
Type analyse:
Beschrijvende analyse
Tools:
Pandas
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is data analyse?
Data-analyse is het proces van het analyseren van je ruwe en rommelige data om inzichtelijke resultaten te krijgen
Wat is data cleaning?
Data cleaning is het proces van het schoonmaken van de ruwe data, inclusief het omgaan met ontbrekende waarden en het verwijderen van onnodige rijen en kolommen in de dataset
Wat is EDA?
EDA staat voor exploratieve data-analyse. Het omvat het schoonmaken, verwijderen van uitschieters en analyseren van de data voordat je deze gebruikt om een machine learning-model te trainen
Waarom is exploratieve data-analyse van een dataset belangrijk voordat je deze gebruikt om een machine learning-model te trainen?
Omdat zonder EDA de dataset onnodige data en uitschieters bevat, wat kan leiden tot onderfitting of overfitting van het model, en daardoor onjuiste output oplevert.
Hoe doe je EDA?
Ik doe EDA met Python, waarbij ik alle stappen uitvoer die nodig zijn voor EDA en mijn persoonlijke ervaring toevoeg om de EDA te verbeteren.
