Ik voer professionele data cleaning, wrangling en statistische analyse uit
Over deze dienst
Stop met worstelen met rommelige data. Laten we het analyse-klaar maken.
Data cleaning is 80% van het werk, maar het is de meest kritische stap voor elk wetenschappelijk of zakelijk inzicht. Of je nu inconsistente CSV's hebt, rommelige Excel-bestanden, of complexe biologische datasets (RNA-seq/klinisch), ik transformeer je 'rommel' in hoogwaardige, gestructureerde data.
Waarom kiezen voor deze dienst?
- Reproduceerbare workflow: Ik lever schone, commentaar gevulde R-scripts.
- Wetenschappelijke nauwkeurigheid: Ik begrijp dataverdeling, outliers en normalisatie.
- Efficiëntie: Van eenvoudige joins tot complexe geneste datatransformaties.
Wat ik aanbied:
- Wrangling: Schoonmaken, samenvoegen (Joins), pivoteren (lang/breed formaat).
- Cleaning: Omgaan met ontbrekende waarden (Imputation), outlier detectie, standaardiseren van eenheden.
- Statistiek & modellering: Beschrijvende statistieken, ANOVA/T-toetsen, of voorspellende modellering.
- Bio-specialisatie: Batch effect verwijderen, log-transformaties, en metadata mapping.
Platform:
Overige
Ontwikkelingstechnologie:
RStudio
Expertise:
Formatteren
•
Draaitabellen
•
Functies
•
Dashboard
•
Schoonmaak
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke bestandsformaten werk je?
Ik verwerk bijna alle standaard dataformaten, waaronder CSV, Excel (.xlsx) en TSV. Voor mijn wetenschappelijke klanten werk ik ook met FASTA, FASTQ en GFF/GTF bestanden als ze metadata-extractie of herformattering nodig hebben.
Bied je de code (R script) aan?
De Premium tier bevat het volledige, commentaar gevulde script (R of Python) als standaard oplevering. Voor Basic en Standard tiers kan ik het script als een Gig Extra leveren als je de exacte stappen wilt zien die ik heb genomen.
Mijn dataset bevat veel "Missing Values" (NAs). Hoe ga je daarmee om?
Het hangt af van je doel! Ik kan Listwise Deletion uitvoeren (rijen verwijderen), Mean/Median Imputation, of meer geavanceerde K-Nearest Neighbors (KNN) imputation om je steekproefgrootte hoog te houden terwijl de statistische integriteit behouden blijft.
Wat is "Data Wrangling" precies?
Het is het proces van het omzetten van "onordelijke" data, waarbij variabelen kopteksten zijn, meerdere observaties in één cel staan, of datasets gefragmenteerd zijn, en deze te pivoteren of samen te voegen tot een schone, analyse-klaar formaat (vaak "Tidy Data" genoemd).
