Опис послуги
ПерекладМій основний інструмент для статистики та аналізу даних — мова R, і за роки роботи я навчився перетворювати хаотичні таблиці та сирі вивантаження в результати, які не соромно захищати. Я займаюсь саме статистикою, а не загальним скриптингом: добираю та перевіряю регресії, змішані моделі, GLM, моделі виживаності та часових рядів, проводжу перевірку гіпотез та розрахунок потужності, плануючу вибірки та акуратно перевіряю припущення, щоб висновки витримували критику. Якщо у вас є дослідницьке питання, набір даних та термін, я доведу завдання від сирого файлу до зрозумілої та чесної відповіді.
У щоденній роботі я живу всередині tidyverse. Чищу, перетворюю та об'єднаю дані за допомогою dplyr та tidyr, автоматизую повторювані конвеєри та документую кожне перетворення, щоб весь аналіз відтворювався однією командою. Для наочності будую графіку публікаційної якості в ggplot2 — від розвідувальних діаграм до відточених ілюстрацій для статей та дашбордів, а результати оформляю як звіти R Markdown або Quarto, які збираються відразу в HTML, PDF або Word. Це чітко відрізняє мене від дата-сайєнтистів на Python, розробників на Julia та фахівців з BI-дашбордів з перетаскуванням блоків: весь мій інструментарій — це статистична екосистема R.
Коли результат має бути інтерактивним, а не статичним звітом, я розробляю Shiny-застосунки, щоб ваша команда сама дослідила дані, фільтрувала їх та перезапускала моделі без одного рядка коду. Я цінує коректність, прозору методологію та читабельний код та пояснює сенс цифр простою мовою, включаючи застереження та обмеження. Разовий аналіз, наукове дослідження, A/B-тест або постійний конвеєр звітності — я здаю роботу, якій можна довіряти та яку можна переіспользувати.
— Статистичне моделювання: регресії, GLM, змішані моделі, виживаність, часові ряди
— Перевірка гіпотез, аналіз потужності та планування експериментів
— Обробка даних в tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Візуалізація даних в ggplot2 для статей та дашбордів
— Інтерактивні веб-застосунки на Shiny
— Відтворювані звіти в R Markdown та Quarto
У щоденній роботі я живу всередині tidyverse. Чищу, перетворюю та об'єднаю дані за допомогою dplyr та tidyr, автоматизую повторювані конвеєри та документую кожне перетворення, щоб весь аналіз відтворювався однією командою. Для наочності будую графіку публікаційної якості в ggplot2 — від розвідувальних діаграм до відточених ілюстрацій для статей та дашбордів, а результати оформляю як звіти R Markdown або Quarto, які збираються відразу в HTML, PDF або Word. Це чітко відрізняє мене від дата-сайєнтистів на Python, розробників на Julia та фахівців з BI-дашбордів з перетаскуванням блоків: весь мій інструментарій — це статистична екосистема R.
Коли результат має бути інтерактивним, а не статичним звітом, я розробляю Shiny-застосунки, щоб ваша команда сама дослідила дані, фільтрувала їх та перезапускала моделі без одного рядка коду. Я цінує коректність, прозору методологію та читабельний код та пояснює сенс цифр простою мовою, включаючи застереження та обмеження. Разовий аналіз, наукове дослідження, A/B-тест або постійний конвеєр звітності — я здаю роботу, якій можна довіряти та яку можна переіспользувати.
— Статистичне моделювання: регресії, GLM, змішані моделі, виживаність, часові ряди
— Перевірка гіпотез, аналіз потужності та планування експериментів
— Обробка даних в tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Візуалізація даних в ggplot2 для статей та дашбордів
— Інтерактивні веб-застосунки на Shiny
— Відтворювані звіти в R Markdown та Quarto
