Описание услуги
Мой основной инструмент для статистики и анализа данных — язык R, и за годы работы я научился превращать хаотичные таблицы и сырые выгрузки в результаты, которые не стыдно защищать. Я занимаюсь именно статистикой, а не общим скриптингом: подбираю и проверяю регрессии, смешанные модели, GLM, модели выживаемости и временных рядов, провожу проверку гипотез и расчёт мощности, планирую выборки и аккуратно проверяю предпосылки, чтобы выводы выдерживали критику. Если у вас есть исследовательский вопрос, набор данных и срок, я доведу задачу от сырого файла до понятного и честного ответа.
В ежедневной работе я живу внутри tidyverse. Чищу, преобразую и объединяю данные с помощью dplyr и tidyr, автоматизирую повторяющиеся конвейеры и документирую каждое преобразование, чтобы весь анализ воспроизводился одной командой. Для наглядности строю графику публикационного качества в ggplot2 — от разведочных диаграмм до отточенных иллюстраций для статей и дашбордов, а результаты оформляю как отчёты R Markdown или Quarto, которые собираются сразу в HTML, PDF или Word. Это чётко отличает меня от дата-сайентистов на Python, разработчиков на Julia и специалистов по BI-дашбордам с перетаскиванием блоков: весь мой инструментарий — это статистическая экосистема R.
Когда результат должен быть интерактивным, а не статичным отчётом, я разрабатываю Shiny-приложения, чтобы ваша команда сама исследовала данные, фильтровала их и перезапускала модели без единой строки кода. Я ценю корректность, прозрачную методологию и читаемый код и объясняю смысл цифр простым языком, включая оговорки и ограничения. Разовый анализ, научное исследование, A/B-тест или постоянный конвейер отчётности — я сдаю работу, которой можно доверять и которую можно переиспользовать.
— Статистическое моделирование: регрессии, GLM, смешанные модели, выживаемость, временные ряды
— Проверка гипотез, анализ мощности и планирование экспериментов
— Обработка данных в tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Визуализация данных в ggplot2 для статей и дашбордов
— Интерактивные веб-приложения на Shiny
— Воспроизводимые отчёты в R Markdown и Quarto
В ежедневной работе я живу внутри tidyverse. Чищу, преобразую и объединяю данные с помощью dplyr и tidyr, автоматизирую повторяющиеся конвейеры и документирую каждое преобразование, чтобы весь анализ воспроизводился одной командой. Для наглядности строю графику публикационного качества в ggplot2 — от разведочных диаграмм до отточенных иллюстраций для статей и дашбордов, а результаты оформляю как отчёты R Markdown или Quarto, которые собираются сразу в HTML, PDF или Word. Это чётко отличает меня от дата-сайентистов на Python, разработчиков на Julia и специалистов по BI-дашбордам с перетаскиванием блоков: весь мой инструментарий — это статистическая экосистема R.
Когда результат должен быть интерактивным, а не статичным отчётом, я разрабатываю Shiny-приложения, чтобы ваша команда сама исследовала данные, фильтровала их и перезапускала модели без единой строки кода. Я ценю корректность, прозрачную методологию и читаемый код и объясняю смысл цифр простым языком, включая оговорки и ограничения. Разовый анализ, научное исследование, A/B-тест или постоянный конвейер отчётности — я сдаю работу, которой можно доверять и которую можно переиспользовать.
— Статистическое моделирование: регрессии, GLM, смешанные модели, выживаемость, временные ряды
— Проверка гипотез, анализ мощности и планирование экспериментов
— Обработка данных в tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Визуализация данных в ggplot2 для статей и дашбордов
— Интерактивные веб-приложения на Shiny
— Воспроизводимые отчёты в R Markdown и Quarto
