Ik lever expert ab test ontwerp en data analytics in python
Strenge Data-analyse ondersteund door Wiskundige Statistiek
Over deze dienst
Wiskundig strenge analyse van A/B-testen. Ik gebruik mijn BSc-achtergrond in Computer Science en Wiskundige Statistiek om ervoor te zorgen dat je experimentresultaten statistisch betrouwbaar, herhaalbaar en daadwerkelijk winstgevend zijn voor je bedrijf.
WAT IK BIED:
1. VOOR-TESTONTWERP (Basis): Exacte berekeningen van de steekproefgrootte om ondermaatse, dure tests te voorkomen, MDE-berekeningen en richtlijnen voor de duur van de test.
2. STATISTISCHE INFERENTIE-ENGINE (Standaard): Klassieke Frequentistische analyse via twee-sample gepoolde Z-tests voor conversies. Bayesian inference met conjugate Beta-Binomial modellen om volledige posterior verdelingen te sample via Monte Carlo simulaties.
3. INTERACTIEVE DASHBOARDS (Premium): End-to-end Python-verwerkingspijplijnen voor ruwe logs. Interactieve Streamlit-webinterfaces voor aangepaste CSV-upload en geautomatiseerde testdekking (pytest geverifieerd) voor wiskundige integriteit.
Ik verbind statistische theorie met schone software engineering. Elk algoritme is klaar voor productie en wordt ondersteund door mijn GitHub-portfolio. Neem contact met me op voordat je bestelt om je dataset te bespreken!
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke dataformaten heb je nodig voor de analyse?
Ik accepteer standaard CSV, Excel of JSON transactie logs. Voor het beste resultaat moet je dataset unieke gebruikersidentifiers bevatten, variantengroepen (A vs B), timestamp-velden en je kernsuccesmetriek zoals klikken, aanmeldingen of omzetbedragen.
Waarom gebruik je zowel Frequentistische als Bayesian methoden?
Traditionele Frequentistische p-waarden kunnen gemakkelijk verkeerd worden geïnterpreteerd als het verkeer verandert. Door ze te combineren met Bayesian conjugate priors krijg je een duidelijker beeld door je precies te vertellen wat de kans is dat Variant B beter is dan Variant A, wat je besluitvorming versterkt.
Kun je dashboards bouwen voor andere datatypes naast A/B-testen?
Ja! Hoewel deze dienst zich richt op experimenten, stelt mijn dubbele studie in Computer Science en Wiskundige Statistiek me in staat om aangepaste Streamlit-pijplijnen, business intelligence dashboards en voorspellende churn-frameworks te bouwen voor elk transactie dataset.

