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Farei análise estatística e teste de hipóteses nos seus dados em python
Analista de informações
Transformo planilhas desorganizadas em relatórios e dashboards claros que mostram o que fazer a seguir.
Engenheiro de mecatrônica, professor universitário e ex-analista de Dados & Relatórios, passei ...
Sobre este Serviço
"X realmente afeta Y, ou é só aparência?"
Essa é a questão que esse serviço responde, com um teste que se encaixa nos seus dados e uma resposta que você pode explicar para alguém que nunca ouviu falar de p-valor.
COMO EU FUNCIONO
Primeiro, analiso seus dados e sua pergunta, e te digo qual teste é adequado e por quê. As suposições são verificadas, não assumidas. Se seus dados não suportarem a pergunta, aviso antes de você fazer o pedido, e essa resposta é gratuita.
O QUE VOCÊ RECEBE
- O teste certo para seus dados, com a justificativa da escolha
- Verificações de suposições, tamanho do efeito e nível de confiança, não apenas um p-valor
- Um gráfico que mostra o resultado
- Um veredicto em linguagem simples: o que os dados apoiam, o que não apoiam e o quão confiante você pode estar
- As limitações explicadas abertamente, incluindo onde correlação não é causalidade
PERGUNTAS TÍPICAS
O novo preço mudou o valor médio do pedido? Clientes do canal A se comportam diferente do canal B? O teste A/B realmente venceu? Essa diferença é real ou é ruído?
FERRAMENTAS
Python: Pandas, numpy, scipy, matplotlib.
NÃO É ESTE SERVIÇO
Trabalhos acadêmicos, teses e trabalhos de curso. Modelos preditivos e aprendizado de máquina. Me envie uma mensagem primeiro se estiver em dúvida.
Tipo de análise:
Análise estatística
•
Análise descritiva
Especialidade:
Business Insights
•
Estatísticas
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual teste você vai usar?
Aquele que seus dados justificarem. Isso depende de distribuição, tamanho da amostra e do que você está comparando. Eu te digo a escolha e o motivo antes de rodar qualquer coisa — não escolho um teste porque ele dá um resultado mais bonito.
E se o resultado não for significativo?
Você recebe essa resposta, claramente explicada, e ela vale exatamente tanto quanto uma positiva. "A diferença que você está vendo provavelmente é ruído" economiza mais dinheiro do que a maioria dos resultados positivos gera.
Quanto de dado eu preciso?
Envie o que você tem e eu te aviso antes de fazer o pedido. Amostras pequenas não são automaticamente inúteis, mas mudam qual teste é válido e o quão confiante a resposta pode ser.
Você consegue provar que X causou Y?
Quase nunca, e quem promete isso está te vendendo algo. Dados observacionais mostram associação. Eu te explico claramente o que seria necessário para afirmar causalidade.
Você faz aprendizado de máquina ou previsão?
Não neste serviço. Isso é um projeto diferente, com riscos diferentes, e eu prefiro dizer não do que entregar um modelo que não posso garantir.
