Brindaré diseño experto de pruebas A/B y análisis de datos en python
Análisis de datos riguroso respaldado por estadística matemática
Acerca de este Servicio
Análisis de pruebas A/B matemáticamente riguroso. Uso mi formación en Licenciatura en Ciencias de la Computación y Estadística Matemática para asegurar que los resultados de tu experimento sean estadísticamente sólidos, reproducibles y generen beneficios reales para tu negocio.
LO QUE OFREZCO:
1. DISEÑO PRE-TEST (Básico): Cálculos exactos del tamaño de muestra para evitar pruebas con poca potencia y costos elevados, cálculos de MDE y directrices de duración del test.
2. MOTOR DE INFERENCIA ESTADÍSTICA (Estándar): Análisis clásico frequentista mediante pruebas Z de dos muestras combinadas para conversiones. Inferencia bayesiana usando modelos Beta-Binomial conjugados para muestrear distribuciones posteriores completas mediante simulaciones Monte Carlo.
3. PANEL DE CONTROL INTERACTIVO (Premium): Pipelines de procesamiento en Python para logs en bruto. Interfaces web interactivas con Streamlit para cargas personalizadas de CSV y cobertura automatizada de tests (verificados con pytest) para integridad matemática.
Conecto la teoría estadística con una ingeniería de software limpia. Cada algoritmo está listo para producción y respaldado por mi portafolio en GitHub. Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tu dataset.
FAQ
Traducción automática
¿Qué formato de datos necesitas para el análisis?
Acepto logs de transacciones en CSV, Excel o JSON. Para mejores resultados, tu dataset debe incluir identificadores únicos de usuario, etiquetas de grupo de variante (A vs B), campos de marca de tiempo y tus métricas clave como clics, registros o ingresos.
¿Por qué usas tanto métodos frequentistas como bayesianos?
Los valores p tradicionales frequentistas pueden ser malinterpretados fácilmente si cambian las cadencias de tráfico. Combinarlos con priors conjugados bayesianos proporciona una visión más clara al decirte la probabilidad exacta de que la Variante B sea mejor que la Variante A, maximizando la seguridad en tus decisiones.
¿Puedes crear paneles para otros tipos de datos además de pruebas A/B?
¡Sí! Aunque este servicio se centra en experimentación, mi doble especialización en Ciencias de la Computación y Estadística Matemática me permite construir pipelines personalizados con Streamlit, paneles de inteligencia empresarial y marcos predictivos de churn para cualquier conjunto de datos transaccionales.

