Ob einmalige Studie oder wiederkehrende Reports: Ich unterstütze Sie bei der Umsetzung statistischer Auswertungen in Code – z. B. in R oder Python. Ziel: weniger Klickarbeit, mehr Verlässlichkeit und klare Dokumentation.
Erfahrung mit Studien, Unternehmensdaten, Forschungsprojekten und wiederkehrenden Auswertungen, die programmatisch umgesetzt werden.
Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen. Die folgenden Beispiele zeigen, in welchen Kontexten ich typische Statistik-Projekte begleite.
Was ist wichtig, damit Ihre Analyse wirklich belastbar ist — und Sie sicher vor Reviewer- oder Betreuungs-Rückfragen sind?
Überall dort, wo regelmäßig ähnliche Auswertungen durchgeführt werden müssen, lohnt es sich, diese in Code zu gießen – statt sie jedes Mal manuell nachzubauen.
Sie führen Studien durch, bei denen Daten in Wellen oder Kohorten eintreffen – die Auswertungsschritte sind ähnlich, aber nicht identisch.
Monatliche oder wöchentliche Kennzahlen sollen automatisch berechnet werden – idealerweise auf Knopfdruck oder per Skriptlauf.
Sie brauchen wiederkehrende Simulationen, Bootstrapping, Power-Analysen oder spezielle Auswertungsroutinen.
Je nach Ausgangslage kann ich vorhandene Skripte aufräumen, neue Workflows aufbauen oder komplette Auswertungen programmatisch umsetzen – bevorzugt in R oder Python.
Aufbau skriptbasierter Prozesse für Import, Bereinigung, Transformation und Zusammenführung von Datensätzen – dokumentiert und reproduzierbar.
Implementierung der benötigten statistischen Verfahren (z. B. Regressionsmodelle, Mixed Models, Zeitreihen, Simulationen) in gut strukturierten Skripten.
Klare Projektstruktur, Kommentare im Code, ggf. kurze Dokumentation, sodass andere Personen (oder Sie selbst in ein paar Monaten) die Skripte problemlos nachvollziehen können.
Die folgenden Kurzbeispiele sind anonymisiert, zeigen aber typische Konstellationen, in denen Skripte und Workflows entwickelt wurden.
Mehrere Kohorten und Messzeitpunkte, Auswertungsschritte weitgehend identisch, aber manuell in SPSS umgesetzt.
Regelmäßige Kennzahlen zu Vertrieb, Nutzung und Churn, bisher mühsam in Excel aktualisiert.
Fragestellung: Wie robust sind bestimmte Modelle unter unterschiedlichen Annahmen?
Ob Sie bereits Skripte haben oder ganz neu beginnen: Der Prozess bleibt transparent und orientiert sich an Ihrem Projektziel.
Sie beschreiben kurz: Datenquelle, Ziel (z. B. Report, Studie, Simulation), bisherige Vorgehensweise und eingesetzte Software (R, Python, SPSS, Stata etc.).
Entwicklung eines sinnvollen Skriptaufbaus: Datenimport, Aufbereitung, Analysen, Ausgabe. Optional mit Funktionen und Modulen zur Wiederverwendung.
Umsetzung, Test mit Beispieldaten, ggf. Anpassung an Edge-Cases, Dokumentation und Übergabe – inklusive kurzer Einweisung in die Nutzung.
Je nach Projekt kann die Zusammenarbeit eher dienstleistungsorientiert (Fokus auf Umsetzung) oder coachingorientiert sein, bei der Sie Schritt für Schritt in die Skripte eingeführt werden.
Ein Auszug aus Rückmeldungen – viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen (Abschlussarbeiten, interne Analysen) und werden daher anonymisiert dargestellt.
In der Regel mit R und Python. Je nach Projekt können auch Brücken zu anderen Tools (z. B. SPSS-/Stata-Exports, Datenbanken, Excel) eingebunden werden. Wichtig ist, dass das Setup zu Ihrem Umfeld passt.
Nicht unbedingt. Oft werden bestehende Tools ergänzt: z. B. Datenverarbeitung und Analysen in R/Python, während Ergebnisse weiter in PowerPoint, Word oder BI-Tools präsentiert werden. Ziel ist, die analytischen Schritte reproduzierbar zu machen.
Ja. Häufig ist es sinnvoll, gewachsene Skripte zu strukturieren, redundante Teile zusammenzuführen, Fehlerquellen zu reduzieren und die Dokumentation zu verbessern – statt von Null zu beginnen.
Ja. Statistische Programmierung ist ein Teilbereich meiner Arbeit. Wenn es primär um Methodenwahl, Modellierung oder Interpretation geht, kann das auch ohne umfangreiche Skripte erfolgen – je nach Bedarf.
Nach einer kurzen Projektbeschreibung (Daten, Ziel, aktueller Stand, gewünschte Sprache) erhalten Sie eine Einschätzung des Aufwands und ein transparentes Modell (z. B. Stundenkontingent oder Projektpauschale). Ziel ist, Aufwand und Nutzen in einem sinnvollen Verhältnis zu halten.
Beschreiben Sie kurz: Welche Daten liegen vor, welche Analysen sollen umgesetzt oder automatisiert werden und in welchem Umfeld (Studie, Unternehmen, Forschung) Sie arbeiten. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, ob und wie ich unterstützen kann.
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