Статистичний аналіз і data science на R
Опис послуги
Мій основний інструмент для статистики та аналізу даних — мова R, і за роки роботи я навчився перетворювати хаотичні таблиці та сирі вивантаження на результати, які не соромно захищати. Я займаюся саме статистикою, а не загальним скриптингом: підбираю і перевіряю регресії, змішані моделі, GLM, моделі виживаності та часових рядів, проводжу перевірку гіпотез і розрахунок потужності, планую вибірки та ретельно перевіряю передумови, щоб висновки витримували критику. Якщо у вас є дослідницьке питання, набір даних і термін, я доведу задачу від сирого файлу до зрозумілої та чесної відповіді.
У щоденній роботі я живу всередині tidyverse. Чищу, перетворюю та об'єдную дані за допомогою dplyr і tidyr, автоматизую повторювані конвеєри та документую кожне перетворення, щоб увесь аналіз відтворювався однією командою. Для наочності будую графіку публікаційної якості в ggplot2 — від розвідувальних діаграм до відточених ілюстрацій для статей і дашбордів, а результати оформлюю як звіти R Markdown або Quarto, які збираються одразу в HTML, PDF чи Word. Це чітко відрізняє мене від дата-сайєнтистів на Python, розробників на Julia та фахівців із BI-дашбордів із перетягуванням блоків: увесь мій інструментарій — це статистична екосистема R.
Коли результат має бути інтерактивним, а не статичним звітом, я розробляю Shiny-застосунки, щоб ваша команда сама досліджувала дані, фільтрувала їх і перезапускала моделі без жодного рядка коду. Я ціную коректність, прозору методологію та читабельний код і пояснюю зміст цифр простою мовою, включно із застереженнями й обмеженнями. Разовий аналіз, наукове дослідження, A/B-тест чи постійний конвеєр звітності — я здаю роботу, якій можна довіряти та яку можна повторно використати.
— Статистичне моделювання: регресії, GLM, змішані моделі, виживаність, часові ряди
— Перевірка гіпотез, аналіз потужності та планування експериментів
— Обробка даних у tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Візуалізація даних у ggplot2 для статей і дашбордів
— Інтерактивні вебзастосунки на Shiny
— Відтворювані звіти в R Markdown і Quarto
У щоденній роботі я живу всередині tidyverse. Чищу, перетворюю та об'єдную дані за допомогою dplyr і tidyr, автоматизую повторювані конвеєри та документую кожне перетворення, щоб увесь аналіз відтворювався однією командою. Для наочності будую графіку публікаційної якості в ggplot2 — від розвідувальних діаграм до відточених ілюстрацій для статей і дашбордів, а результати оформлюю як звіти R Markdown або Quarto, які збираються одразу в HTML, PDF чи Word. Це чітко відрізняє мене від дата-сайєнтистів на Python, розробників на Julia та фахівців із BI-дашбордів із перетягуванням блоків: увесь мій інструментарій — це статистична екосистема R.
Коли результат має бути інтерактивним, а не статичним звітом, я розробляю Shiny-застосунки, щоб ваша команда сама досліджувала дані, фільтрувала їх і перезапускала моделі без жодного рядка коду. Я ціную коректність, прозору методологію та читабельний код і пояснюю зміст цифр простою мовою, включно із застереженнями й обмеженнями. Разовий аналіз, наукове дослідження, A/B-тест чи постійний конвеєр звітності — я здаю роботу, якій можна довіряти та яку можна повторно використати.
— Статистичне моделювання: регресії, GLM, змішані моделі, виживаність, часові ряди
— Перевірка гіпотез, аналіз потужності та планування експериментів
— Обробка даних у tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Візуалізація даних у ggplot2 для статей і дашбордів
— Інтерактивні вебзастосунки на Shiny
— Відтворювані звіти в R Markdown і Quarto
Зв'язатися з фрилансером
Замовте послугу або поставте питання виконавцю.
Контакти фрилансера
E-mailПоказати
