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Ich stelle Experten-AB-Testdesign und Datenanalyse in Python bereit
Rigorose Datenanalyse unterstützt durch Mathematische Statistik
Ich bin Datenanalyst und Softwareentwickler und schließe gerade meinen BSc in Informatik mit einem Zweitfach in Mathematischer Statistik ab. Ich spezialisiere mich darauf, komplexe Rohdaten durch rigo...
Über diesen Service
Mathematisch rigorose Analyse von A/B-Tests. Ich nutze meinen BSc-Hintergrund in Informatik und Mathematischer Statistik, um sicherzustellen, dass deine Testergebnisse statistisch solide, reproduzierbar sind und echten Geschäftserfolg bringen.
WAS ICH BIETE:
1. VORTEST-ENTWURF (Basis): Exakte Stichprobengrößenberechnungen, um unterdimensionierte, teure Tests zu vermeiden, MDE-Berechnungen und Richtlinien für die Laufzeit.
2. STATISTISCHER INFERENZ-ENGINE (Standard): Klassische Frequentist-Analyse mittels Zwei-Stichproben-Pooled-Z-Tests für Konversionen. Bayesianische Inferenz mit konjugierten Beta-Binomial-Modellen, um vollständige Posterior-Verteilungen mittels Monte Carlo Simulationen zu sampling.
3. INTERAKTIVE DASHBOARDS (Premium): End-to-End Python-Verarbeitungspipelines für Rohlogs. Interaktive Streamlit-Webschnittstellen für benutzerdefinierte CSV-Uploads und automatisierte Testabdeckung (pytest geprüft) für mathematische Integrität.
Ich verbinde statistische Theorie mit sauberer Softwareentwicklung. Jeder Algorithmus ist produktionsbereit und wird durch mein GitHub-Portfolio unterstützt. Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um dein Dataset zu besprechen!
FAQ
Automatische Übersetzung
Welches Datenformat benötigst du für die Analyse?
Ich akzeptiere standardmäßige CSV-, Excel- oder JSON-Transaktionslogs. Für beste Ergebnisse sollte dein Dataset eindeutige Nutzer-IDs, Varianten-Gruppentags (A vs B), Zeitstempelfelder und deine wichtigsten Erfolgskriterien wie Klicks, Anmeldungen oder Umsätze enthalten.
Warum verwendest du sowohl Frequentist- als auch Bayesian-Methoden?
Traditionelle Frequentist-p-Werte können leicht missverstanden werden, wenn sich Traffic-Rhythmen verschieben. Die Kombination mit Bayesianischen konjugierten Priors liefert ein klareres Bild, indem sie dir die genaue Wahrscheinlichkeit angibt, dass Variante B besser ist als Variante A, was deine Entscheidungsicherheit maximiert.
Kannst du Dashboards für andere Datentypen außer A/B-Tests erstellen?
Ja! Während dieses Gig sich auf Experimente konzentriert, ermöglicht mir mein Doppel-Studium in Informatik und Mathematischer Statistik, benutzerdefinierte Streamlit-Pipelines, Business-Intelligence-Dashboards und prädiktive Churn-Frameworks für beliebige Transaktionsdatensätze zu bauen.
