Über den Service
ÜbersetztMein Hauptwerkzeug für Statistik und Datenanalyse ist die R-Sprache, und über Jahre der Arbeit habe ich gelernt, chaotische Tabellen und Rohdaten in verteidigungswürdige Ergebnisse zu verwandeln. Ich mache echte Statistiken, keine allgemeinen Skripte: Ich passe Regressionen an und überprüfe sie, gemischte Modelle, GLM, Überlebens- und Zeitreihenmodelle, führe Hypothesentests und Power-Analysen durch, plane Stichproben und überprüfe sorgfältig Annahmen, damit die Schlussfolgerungen einer Überprüfung standhalten. Wenn Sie eine Forschungsfrage, einen Datensatz und eine Frist haben, nehme ich die Aufgabe vom Rohdatenfile bis zu einer klaren und ehrlichen Antwort.
In der täglichen Arbeit lebe ich im Tidyverse. Ich bereinige, transformiere und verbinde Daten mit dplyr und tidyr, automatisiere sich wiederholende Pipelines und dokumentiere jede Transformation, sodass die gesamte Analyse mit einem Befehl ausgeführt wird. Zur Klarheit erstelle ich Publikationsgrafiken in ggplot2 – von explorativen Plots bis hin zu ausgefeilten Illustrationen für Artikel und Dashboards, und ich formatiere Ergebnisse als R Markdown oder Quarto-Berichte, die direkt in HTML, PDF oder Word erstellt werden. Das hebt mich deutlich von Python-Datenwissenschaftlern, Julia-Entwicklern und BI-Dashboard-Spezialisten ab, die Blöcke herumziehen: Mein gesamtes Toolkit ist das R-statistische Ökosystem.
Wenn das Ergebnis interaktiv sein muss, anstatt einen statischen Bericht zu liefern, entwickle ich Shiny-Anwendungen, damit Ihr Team Daten erkunden, filtern und Modelle ohne eine einzige Codezeile erneut ausführen kann. Ich lege Wert auf Korrektheit, transparente Methodik und lesbaren Code, und ich erkläre die Bedeutung von Zahlen in einfacher Sprache, einschließlich Vorbehalten und Grenzen. Eine einmalige Analyse, akademische Forschung, ein A/B-Test oder eine laufende Berichterstattungspipeline – ich liefere Arbeit, der Sie vertrauen und die Sie wiederverwenden können.
— Statistische Modellierung: Regressionen, GLM, gemischte Modelle, Überleben, Zeitreihen
— Hypothesentests, Power-Analyse und Versuchsdesign
— Datenverarbeitung im Tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Datenvisualisierung in ggplot2 für Artikel und Dashboards
— Interaktive Web-Apps in Shiny
— Reproduzierbare Berichte in R Markdown und Quarto
In der täglichen Arbeit lebe ich im Tidyverse. Ich bereinige, transformiere und verbinde Daten mit dplyr und tidyr, automatisiere sich wiederholende Pipelines und dokumentiere jede Transformation, sodass die gesamte Analyse mit einem Befehl ausgeführt wird. Zur Klarheit erstelle ich Publikationsgrafiken in ggplot2 – von explorativen Plots bis hin zu ausgefeilten Illustrationen für Artikel und Dashboards, und ich formatiere Ergebnisse als R Markdown oder Quarto-Berichte, die direkt in HTML, PDF oder Word erstellt werden. Das hebt mich deutlich von Python-Datenwissenschaftlern, Julia-Entwicklern und BI-Dashboard-Spezialisten ab, die Blöcke herumziehen: Mein gesamtes Toolkit ist das R-statistische Ökosystem.
Wenn das Ergebnis interaktiv sein muss, anstatt einen statischen Bericht zu liefern, entwickle ich Shiny-Anwendungen, damit Ihr Team Daten erkunden, filtern und Modelle ohne eine einzige Codezeile erneut ausführen kann. Ich lege Wert auf Korrektheit, transparente Methodik und lesbaren Code, und ich erkläre die Bedeutung von Zahlen in einfacher Sprache, einschließlich Vorbehalten und Grenzen. Eine einmalige Analyse, akademische Forschung, ein A/B-Test oder eine laufende Berichterstattungspipeline – ich liefere Arbeit, der Sie vertrauen und die Sie wiederverwenden können.
— Statistische Modellierung: Regressionen, GLM, gemischte Modelle, Überleben, Zeitreihen
— Hypothesentests, Power-Analyse und Versuchsdesign
— Datenverarbeitung im Tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Datenvisualisierung in ggplot2 für Artikel und Dashboards
— Interaktive Web-Apps in Shiny
— Reproduzierbare Berichte in R Markdown und Quarto
