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Ich werde statistische Analyse und Hypothesentests an deinen Daten in Python durchführen
Daten Analyst
Ich verwandle unordentliche Tabellen in klare Berichte und Dashboards, die dir zeigen, was du als Nächstes tun solltest.
Als Mechatronik-Ingenieur, Hochschullehrer und ehemaliger Data & Reporting Ana...
Über diesen Service
„Hat X tatsächlich Einfluss auf Y, oder sieht es nur so aus?“
Das ist die Frage, die dieses Gig beantwortet, mit einem Test, der zu deinen Daten passt, und einer Antwort, die du jemandem erklären kannst, der noch nie von einem p-Wert gehört hat.
WIE ICH ARBEITE
Zuerst schaue ich mir deine Daten und deine Frage an und sage dir, welcher Test passend ist und warum. Annahmen werden überprüft, nicht angenommen. Wenn deine Daten die Frage nicht unterstützen können, sage ich das, bevor du bestellst — die Antwort ist dann kostenlos.
WAS DU BEKOMMST
- Der richtige Test für deine Daten, mit Begründung für die Wahl
- Überprüfung der Annahmen, Effektgröße und Konfidenz, nicht nur ein p-Wert
- Ein Diagramm, das das Ergebnis zeigt
- Eine klare Aussage auf Englisch: was die Daten unterstützen, was nicht, und wie sicher du sein kannst
- Die Grenzen offen kommuniziert, inklusive wo Korrelation keine Kausalität ist
BEISPIELFRAGEN
Hat die neue Preisgestaltung den durchschnittlichen Bestellwert verändert? Verhalten sich Kunden aus Kanal A anders als aus Kanal B? Hat der A/B-Test wirklich gewonnen? Ist dieser Unterschied echt oder nur Rauschen?
WERKZEUGE
Python: Pandas, numpy, scipy, matplotlib.
KEIN DIESES GIG
Akademische Aufgaben, Abschlussarbeiten und Kursarbeiten. Vorhersagemodelle und maschinelles Lernen. Schreib mir zuerst, wenn du unsicher bist.
Analyse-Typ:
statistische Analyse
•
Deskriptive Analyse
Expertise:
Business-Insights
•
Statistiken
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welchen Test wirst du verwenden?
Welchen auch immer deine Daten rechtfertigen. Das hängt von Verteilung, Stichprobengröße und dem Vergleich ab. Ich sage dir die Wahl und den Grund, bevor ich etwas ausführe — ich wähle keinen Test, nur weil er ein schöneres Ergebnis liefert.
Was, wenn das Ergebnis nicht signifikant ist?
Du bekommst eine klare Aussage, die genau so viel wert ist wie eine positive. „Der Unterschied, den du siehst, ist wahrscheinlich Rauschen“ spart mehr Geld, als die meisten positiven Ergebnisse einbringen.
Wie viel Daten brauche ich?
Schick mir, was du hast, und ich sage dir vor der Bestellung, ob es sinnvoll ist. Kleine Stichproben sind nicht automatisch nutzlos, aber sie beeinflussen, welcher Test gültig ist und wie sicher die Aussage sein kann.
Kannst du beweisen, dass X Y verursacht?
Fast nie, und wer das verspricht, verkauft dir etwas. Beobachtungsdaten zeigen Zusammenhänge. Ich sage dir klar, was nötig wäre, um Kausalität zu behaupten.
Machst du maschinelles Lernen oder Prognosen?
In diesem Gig nicht. Das ist ein anderes Projekt mit anderen Risiken, und ich würde eher nein sagen, als ein Modell zu liefern, hinter dem ich nicht stehe.
