Тщательная проверка и обработка данных: выявление и обработка пропусков, аномалий и выбросов, обеспечение корректности и полноты данных для качественного моделирования.
Разработка оптимальной регрессионной модели
Подбор и построение модели (линейной или логистической регрессии) с учётом специфики задачи и данных. Использование проверенных статистических методов и современных подходов.
Оценка и интерпретация результатов
Анализ значимости факторов, коэффициентов регрессии, диагностические метрики качества модели (R², AUC, p-values и др.). Чёткие и понятные выводы о влиянии факторов на целевую переменную.
Информативная визуализация
Графики и диаграммы, которые наглядно демонстрируют ключевые закономерности и результаты анализа — для вашего удобства и презентаций.
Консультации и рекомендации
Советы по дальнейшему использованию модели, улучшению данных и оптимизации бизнес-процессов на основе полученных результатов.
Почему стоит выбрать меня:
Опыт более 5 лет в построении статистических моделей и анализе данных
