Язык R — моё главное рабочее средство для статистики и анализа данных, и я умею доводить сырые выгрузки и запутанные таблицы до результата, который выдержит любую проверку. Это настоящая статистическая работа, а не простое написание скриптов: я строю и валидирую регрессии, смешанные и обобщённые линейные модели, модели выживаемости и временных рядов, считаю проверку гипотез и мощность критериев, продумываю схему выборки и внимательно проверяю все предпосылки. Есть вопрос, данные и дедлайн — я пройду весь путь от исходного файла до ясного и честного вывода.
Основная среда для меня — tidyverse. Привожу данные в порядок, перекраиваю и связываю таблицы через dplyr и tidyr, автоматизирую однотипные шаги и фиксирую каждое преобразование, так что весь расчёт повторяется одной командой без ручной магии. Итоги показываю графикой уровня публикаций в ggplot2 — от быстрых разведочных диаграмм до аккуратных иллюстраций для статей и панелей, а сам разбор упаковываю в отчёты R Markdown или Quarto со сборкой в HTML, PDF или Word. Именно поэтому меня не стоит путать с аналитиками на Python, программистами на Julia или сборщиками BI-панелей мышкой: вся моя оснастка — статистическая экосистема R.
Если нужен живой инструмент, а не застывший документ, собираю Shiny-приложения: команда сама крутит данные, ставит фильтры и перезапускает модели, не заглядывая в код. Мне важны корректность расчётов, прозрачная методика и понятный код, а смысл чисел я объясняю обычными словами, не пряча оговорки и ограничения. Разовый разбор, научная работа, A/B-эксперимент или регулярная отчётность — отдаю результат, которому можно верить и который легко переиспользовать.
— Статистические модели: регрессии, GLM, смешанные модели, выживаемость, временные ряды
— Проверка гипотез, оценка мощности и дизайн экспериментов
— Подготовка данных в tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Графика в ggplot2 для публикаций и панелей
— Интерактивные приложения на Shiny
— Воспроизводимые отчёты в R Markdown и Quarto
Основная среда для меня — tidyverse. Привожу данные в порядок, перекраиваю и связываю таблицы через dplyr и tidyr, автоматизирую однотипные шаги и фиксирую каждое преобразование, так что весь расчёт повторяется одной командой без ручной магии. Итоги показываю графикой уровня публикаций в ggplot2 — от быстрых разведочных диаграмм до аккуратных иллюстраций для статей и панелей, а сам разбор упаковываю в отчёты R Markdown или Quarto со сборкой в HTML, PDF или Word. Именно поэтому меня не стоит путать с аналитиками на Python, программистами на Julia или сборщиками BI-панелей мышкой: вся моя оснастка — статистическая экосистема R.
Если нужен живой инструмент, а не застывший документ, собираю Shiny-приложения: команда сама крутит данные, ставит фильтры и перезапускает модели, не заглядывая в код. Мне важны корректность расчётов, прозрачная методика и понятный код, а смысл чисел я объясняю обычными словами, не пряча оговорки и ограничения. Разовый разбор, научная работа, A/B-эксперимент или регулярная отчётность — отдаю результат, которому можно верить и который легко переиспользовать.
— Статистические модели: регрессии, GLM, смешанные модели, выживаемость, временные ряды
— Проверка гипотез, оценка мощности и дизайн экспериментов
— Подготовка данных в tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Графика в ggplot2 для публикаций и панелей
— Интерактивные приложения на Shiny
— Воспроизводимые отчёты в R Markdown и Quarto
