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Haré análisis estadístico y pruebas de hipótesis en tus datos en python
Analista de datos
Transformo hojas de cálculo desordenadas en informes y dashboards claros que te muestran qué hacer a continuación.
Ingeniero en mecatrónica, profesor universitario y ex analista de datos y reportes, ...
Acerca de este Servicio
"¿Realmente X afecta a Y, o solo parece que sí?"
Esa es la pregunta que responde este gig, con una prueba que se ajusta a tus datos y una respuesta que puedes explicar a alguien que nunca ha oído hablar de un p-valor.
CÓMO TRABAJO
Primero reviso tus datos y tu pregunta y te digo qué prueba es apropiada y por qué. Se verifican las suposiciones, no se asumen. Si tus datos no pueden soportar la pregunta, te lo digo antes de que hagas el pedido, esa respuesta es gratis.
LO QUE RECIBES
- La prueba correcta para tus datos, con la razón de su elección
- Verificación de suposiciones, tamaño del efecto y confianza, no solo un p-valor
- Un gráfico que muestra el resultado
- Un veredicto en lenguaje sencillo: lo que los datos respaldan, lo que no, y cuán confiado puedes estar
- Las limitaciones expresadas abiertamente, incluyendo donde la correlación no implica causalidad
PREGUNTAS TÍPICAS
¿El nuevo precio cambió el valor promedio de los pedidos? ¿Los clientes del canal A se comportan diferente a los del canal B? ¿Ganó realmente la prueba A/B? ¿Es esta diferencia real o solo ruido?
HERRAMIENTAS
Python: Pandas, numpy, scipy, matplotlib.
NO ESTE GIG
Tareas académicas, tesis y trabajos de curso. Modelos predictivos y aprendizaje automático. Envíame un mensaje primero si no estás seguro.
Tipo de análisis:
Análisis estadístico
•
Análisis descriptivo
Experiencia:
Conocimientos comerciales
•
Estadísticas
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué prueba usarás?
La que justifique tus datos. Eso depende de la distribución, tamaño de la muestra y lo que estás comparando. Te digo la elección y la razón antes de hacer cualquier cosa — no elijo una prueba porque da un resultado más bonito.
¿Y si el resultado no es significativo?
Recibes esa respuesta, claramente expresada, y vale exactamente lo mismo que una positiva. "La diferencia que ves probablemente sea ruido" ahorra más dinero que la mayoría de los hallazgos positivos.
¿Cuánta data necesito?
Envía lo que tienes y te diré antes de que hagas el pedido. Las muestras pequeñas no son automáticamente inútiles, pero cambian qué prueba es válida y cuán confiable puede ser la respuesta.
¿Puedes demostrar que X causó Y?
Casi nunca, y cualquiera que te diga lo contrario te está vendiendo algo. Los datos observacionales muestran asociación. Te diré claramente qué sería necesario para afirmar causalidad.
¿Haces aprendizaje automático o pronósticos?
No en este gig. Eso es un tipo de proyecto diferente con riesgos distintos, y prefiero decir que no antes que entregar un modelo en el que no puedo respaldarme.
