Statistik Beratung R

Wir sind leidenschaftliche und überzeugte R und Python Statistiker! R und Python sind open-source und kostenfrei, jeder kann sie herunterladen und anwenden, je nach Lizenz sogar im kommerziellen Bereich. Außerdem sind sie im Bereich der statistischen Analyse weltweit etabliert, im stetigen Wachstum und Beliebtheit innerhalb von Universitäten und in der Wirtschaft. In diesem Blog werden R und Python mit anderen statistischen Auswertungsprogrammen verglichen. R und Python ergänzen sich wunderbar. Durch das Paket reticulate kann man Python auch in R aufrufen. Ein Paar gängige R libraries die wir in unserer Statistik Beratung R anwenden:

data.table, Hmisc, tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr, purrr), lme4/nlme, lmtest, glmnet, sandwich, survival, car, rpart, randomForest,e1071, caret, rmarkdown, shiny u.a.

Wir helfen Studenten und Unternehmen nicht nur bei statistischen Auswertungen, sondern auch bei technischen Datenvorbereitungen (Daten einlesen R, SQLs, Datenextraktionen, Transformationen, Missing Values, Outlier u.s.w.), bei bei der Anwendung und Testen von bereits programmierten Skripten, bei der Fehlerbehebung von bereits programmierten R Skripten oder bei komplexeren Software-Engineering Projekten mit Shiny. Wir sind Ansprechpartner auch für folgende einführende Themen mit R:

  • Daten einlesen R
  • R Grundlagen
  • Grafiken in R
  • Matrix erstellen in R
  • Tabellen erstellen in R
  • Grundlagen der Datenanalyse mit R
  • R Statistik Einführung 

Neugierig wie man Daten in R auswertet? Auf dieser Webseite kannst du direkt ein Paar Befehle eingeben und die Ergebnisse anschauen!