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Farò analisi statistica e test di ipotesi sui tuoi dati in python
Analista dati
Trasformo fogli di calcolo disordinati in rapporti e dashboard chiari che ti mostrano cosa fare dopo.
Ingegnere meccatronico, docente universitario ed ex Data & Reporting Analyst, ho passato anni a p...
Informazioni su questo servizio
"X influenza davvero Y, o sembra solo così?"
Questa è la domanda a cui risponde questa gig, con un test che si adatta ai tuoi dati e una risposta che puoi spiegare a qualcuno che non ha mai sentito parlare di p-value.
COME LAVORO
Prima guardo i tuoi dati e la tua domanda e ti dico quale test è appropriato e perché. Le assunzioni vengono controllate, non presunte. Se i tuoi dati non supportano la domanda, te lo dico prima che tu ordini, e questa risposta è gratuita.
COSA OTTIENI
- Il test giusto per i tuoi dati, con il motivo della scelta
- Controlli delle assunzioni, dimensione dell'effetto e livello di confidenza, non solo un p-value
- Un grafico che mostra il risultato
- Una valutazione in parole semplici: cosa supporta i dati, cosa no e quanto puoi essere sicuro
- Le limitazioni dichiarate apertamente, inclusa la distinzione tra correlazione e causalità
DOMANDE TIPICHE
Il nuovo prezzo ha modificato il valore medio degli ordini? I clienti del canale A si comportano diversamente da quelli del canale B? Il test A/B ha effettivamente vinto? Questa differenza è reale o solo rumore?
STRUMENTI
Python: Pandas, numpy, scipy, matplotlib.
NON È questa gig
Compiti accademici, tesi e corsi. Modelli predittivi e machine learning. Contattami prima se hai dubbi.
Tipo di analisi:
Analisi statistica
•
Analisi descrittiva
Expertise:
Informazioni aziendali
•
Statistiche
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quale test userai?
Qualunque test sia giustificato dai tuoi dati. Dipende dalla distribuzione, dalla dimensione del campione e da cosa stai confrontando. Ti spiegherò la scelta e il motivo prima di eseguire qualsiasi cosa — non scelgo un test perché dà un risultato più bello.
E se il risultato non è significativo?
Ricevi quella risposta, chiaramente espressa, e vale esattamente quanto una positiva. "La differenza che vedi è probabilmente rumore" risparmia più soldi di quanto facciano la maggior parte dei risultati positivi.
Quanti dati servono?
Inviami quello che hai e te lo dirò prima che tu ordini. Campioni piccoli non sono automaticamente inutili, ma cambiano quale test è valido e quanto puoi essere sicuro della risposta.
Puoi dimostrare che X ha causato Y?
Quasi mai, e chi promette il contrario ti sta vendendo qualcosa. I dati osservazionali mostrano associazione. Ti dirò chiaramente cosa servirebbe per rivendicare una causalità.
Fai machine learning o previsioni?
Non in questa gig. È un tipo di progetto diverso con rischi diversi, e preferisco dire di no piuttosto che consegnare un modello che non posso sostenere.
