핵심 요구사항
- 중복 레코드 제거
- 철자 및 대소문자 표준화
- 숫자 컬럼 정확한 타입 변환
- 명백한 입력 오류 수정
- 혼합(텍스트+숫자) 필드 처리
Required stack
필요 기술
PythonPandasExcelPower QueryVBAData Cleaning
Project brief
프로젝트 내용
I have several Excel/CSV files that contain a mix of text and numeric fields. They need a thorough data-cleaning pass so the information is analysis-ready: duplicates removed, spelling and capitalization standardized, numeric columns properly typed, and obvious entry errors fixed.
You’re welcome to use the tools you know best—Excel functions, Power Query, VBA, or Python (Pandas) all work for me—as long as the final output is a clean, well-structured CSV plus a short log that explains the key transformations you performed.
You’re welcome to use the tools you know best—Excel functions, Power Query, VBA, or Python (Pandas) all work for me—as long as the final output is a clean, well-structured CSV plus a short log that explains the key transformations you performed.
지원 기회 분석
지원 전에 볼 것
예상 산출물
- 정제된 well-structured CSV 파일
- 주요 변환 내역을 설명하는 로그 문서
매력 포인트
- 명확한 작업 범위
- 도구 선택 자유도 높음
- 진입장벽 낮은 단기 작업
확인할 점
- 예산 통화 표기 혼란(제목은 달러 기호이나 단위는 INR)
- 파일 개수·데이터 규모 미명시
- 기간 미기재
Client signal
클라이언트 정보
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