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Realizaré limpieza, organización y análisis estadístico profesional de datos
Acerca de este Servicio
Deja de luchar con datos desordenados. Hagámoslos listos para el análisis.
La limpieza de datos es el 80% del trabajo, pero es el paso más crítico para cualquier insight científico o empresarial. Ya sea que tengas CSVs inconsistentes, archivos Excel desordenados o conjuntos de datos biológicos complejos (RNA-seq/Clínico), transformaré tu 'basura' en datos estructurados y de alta calidad.
¿Por qué elegir este servicio?
- Flujo de trabajo reproducible: Proporciono scripts en R limpios y comentados.
- Precisión científica: Entiendo la distribución de datos, valores atípicos y normalización.
- Eficiencia: Desde uniones simples hasta transformaciones complejas de datos anidados.
Lo que ofrezco:
- Organización: Ordenar, fusionar (uniones), pivotar (formato largo/anchо).
- Limpieza: Manejar valores faltantes (imputación), detección de valores atípicos, estandarización de unidades.
- Estadísticas y modelado: Estadísticas descriptivas, ANOVA/pruebas t, o modelado predictivo.
- Especialidad en bioinformática: Eliminación de efectos por lotes, transformaciones logarítmicas y mapeo de metadatos.
Plataforma:
Otros
Tecnología de desarrollo:
RStudio
Experiencia:
Formateo
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Tablas dinámicas
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Funciones
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Tablero
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Limpieza
FAQ
Traducción automática
¿Con qué formatos de archivo trabajas?
Manejo casi todos los formatos de datos estándar, incluyendo CSV, Excel (.xlsx) y TSV. Para mis clientes científicos, también trabajo con archivos FASTA, FASTQ y GFF/GTF si necesitan extracción de metadatos o reformatación.
¿Proporcionas el código (script en R)?
El nivel Premium incluye el script completo, comentado (en R o Python) como entrega estándar. Para niveles Basic y Standard, puedo proporcionar el script como un Gig Extra si quieres ver los pasos exactos que seguí.
Mi conjunto de datos tiene muchos "valores faltantes" (NAs). ¿Cómo los manejas?
Depende de tu objetivo. Puedo realizar eliminación por lista (eliminar filas), imputación con media/mediana, o imputación avanzada con K-Nearest Neighbors (KNN) para mantener un tamaño de muestra alto y preservar la integridad estadística.
¿Qué es exactamente "Data Wrangling"?
Es el proceso de tomar datos "desordenados", donde las variables son encabezados, varias observaciones están en una sola celda, o los conjuntos de datos están fragmentados, y pivotarlos o fusionarlos en un formato limpio y listo para analizar (a menudo llamado "Datos ordenados").
