Je vais nettoyer et fiabiliser votre fichier Excel ou CSV

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Votre fichier Excel ou CSV contient des doublons, des formats incohérents ou des valeurs difficiles à contrôler ? Je le nettoie dans un périmètre précis et je vous livre des preuves avant/après.

Le service de base comprend :
• un fichier Excel ou CSV, une feuille, jusqu’à 1 000 lignes et 15 colonnes ;
• la détection et le traitement des doublons selon une règle validée ;
• l’harmonisation des dates, nombres, espaces et valeurs textuelles ;
• le repérage des cellules manquantes ou contradictoires ;
• un fichier nettoyé séparé de l’original ;
• un relevé des anomalies et les comptes avant/après.

Avant de commencer, nous validons les colonnes importantes, la définition d’un doublon, les formats attendus et les règles métier simples. Aucune suppression ambiguë n’est faite sans règle convenue.

La livraison est acceptée lorsque le fichier nettoyé s’ouvre correctement, respecte les formats validés, conserve les colonnes convenues et fournit un décompte vérifiable des lignes reçues, conservées, modifiées et signalées.

Limites : le service de base ne couvre pas les macros VBA, les tableaux de bord, la fusion complexe de sources, la récupération de fichiers corrompus ni l’automatisation récurrente. Les données personnelles doivent être anonymisées si elles ne sont pas nécessaires. Une série de retouches regroupées est incluse dans le périmètre validé.

Des options permettent d’étendre le volume à 10 000 lignes et 30 colonnes, d’ajouter un second fichier compatible ou une mise en forme simple. L’automatisation récurrente et les contrôles métier avancés sont proposés séparément dans le service de rapport récurrent.

Je vais nettoyer et fiabiliser votre fichier Excel ou CSV

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Vous perdez du temps à nettoyer des fichiers, produire les mêmes rapports ou comprendre un bug Python ? Je transforme ces tâches en résultats limités, vérifiables et documentés. Je peux notamment : • nettoyer et contrôler un fichier Excel/CSV ; • automatiser un rapport récurrent ; • corriger un bug Python reproductible et ajouter un test de non-régression ; • transformer les données d’une API officielle en fichier clair ; • relire une petite modification de code avec références précises ; • préparer un pilote de recherche documentaire ou d’IA locale dans un périmètre défini. Ma méthode : définir les données d’entrée, le résultat attendu, les critères d’acceptation et les limites avant de commencer. La livraison comprend les fichiers convenus, les contrôles utiles et une notice de reprise. Je suis développeur et fondateur de RichHarbour, SuperHuman et MagaFactory, où je construis des workflows assistés par IA pour des usages professionnels et domestiques. Les éléments marqués DEMO sont des exemples personnels anonymisés, pas des missions clients. Je ne promets ni absence totale de bugs, ni réponses IA toujours exactes, ni contournement de protections.

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