R Programming για ανάλυση δεδομένων, μοντελοποίηση και reproducible research.

Υποστήριξη σε R για στατιστική ανάλυση, econometrics, forecasting, visualization, simulations, data pipelines και ερευνητικά project με καθαρό, τεκμηριωμένο και αναπαραγώγιμο κώδικα.

Από το raw dataset έως ένα πλήρως τεκμηριωμένο analysis pipeline.

Το R είναι ιδιαίτερα ισχυρό όταν η ανάλυση πρέπει να είναι ελέγξιμη, επαναλήψιμη και εύκολα επεκτάσιμη. Η υποστήριξη προσαρμόζεται στο dataset, στο research question και στο τελικό παραδοτέο.

Data cleaning & wrangling

Import, recoding, joins, reshape, missing values, outliers και consistency checks με tidyverse ή base R.

Στατιστική ανάλυση

Descriptive statistics, hypothesis testing, regression, GLM, mixed models και multivariate methods.

Econometrics & time series

Panel data, ARIMA/ETS, volatility models, cointegration, forecasting και model diagnostics.

Visualization

ggplot2 figures, faceting, themes, confidence intervals, publication-ready charts και custom reporting.

Simulation & optimization

Monte Carlo, bootstrap, resampling, numerical routines, optimization και sensitivity analysis.

Automation & reporting

Reusable scripts, Quarto/R Markdown reports, batch processing και reproducible research workflows.

Εργαλεία R που επιλέγονται ανάλογα με τη μεθοδολογία.

Data & modelling

tidyverse data.table broom lme4 survival forecast fable plm glmnet mgcv caret tidymodels

Reporting & visualization

ggplot2 plotly Shiny Quarto R Markdown knitr gt gtsummary

Δεν χρησιμοποιείται ένα fixed stack. Το πακέτο και η δομή του κώδικα επιλέγονται βάσει της ανάλυσης και του output που χρειάζεται.

Πώς οργανώνεται ένα R project.

01 · INPUT

Έλεγχος δεδομένων

Dataset, data dictionary, research question και τεχνικές απαιτήσεις.

02 · DESIGN

Πλάνο ανάλυσης

Επιλογή tests/models, assumptions, validation και δομή outputs.

03 · CODE

Υλοποίηση

Καθαρός κώδικας R, diagnostics, figures, tables και robustness checks.

04 · DELIVERY

Παραδοτέα

Scripts, αποτελέσματα, figures και τεχνική τεκμηρίωση όπου συμφωνηθεί.

Τι μπορεί να περιλαμβάνει η υποστήριξη σε R.

✓

Καθαρισμένο datasetΜε τεκμηρίωση των βασικών transformations όπου απαιτείται.

✓

R scriptsΟργανωμένος, σχολιασμένος και επαναχρησιμοποιήσιμος κώδικας.

✓

Models & diagnosticsFit, assumptions, residual checks, validation και robustness.

✓

Figures & tablesΚαθαρά outputs για reports, παρουσιάσεις ή επιστημονική χρήση.

✓

Automated reportQuarto ή R Markdown όταν απαιτείται reproducible reporting.

✓

Τεχνική επεξήγησηΣύντομη τεκμηρίωση του workflow και των βασικών αποτελεσμάτων.

Συχνές ερωτήσεις για R Programming

Μπορώ να στείλω υπάρχον R code που έχει errors;

Ναι. Μπορεί να γίνει debugging, έλεγχος της λογικής του κώδικα, διόρθωση errors και αναδιοργάνωση του workflow ώστε να είναι πιο σταθερό και αναπαραγώγιμο.

Μπορείτε να μεταφέρετε ανάλυση από SPSS, Stata ή Excel σε R;

Ναι, εφόσον υπάρχουν τα δεδομένα και είναι σαφής η απαιτούμενη μεθοδολογία. Η μεταφορά μπορεί να περιλαμβάνει και αναπαραγωγή των βασικών outputs.

Υποστηρίζονται μεγάλα datasets;

Ναι. Ανάλογα με το μέγεθος και τη δομή των δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί data.table, chunk processing ή διαφορετική στρατηγική αποθήκευσης και επεξεργασίας.

Μπορεί να παραδοθεί πλήρως reproducible project;

Ναι, όταν αποτελεί μέρος του συμφωνημένου scope. Μπορεί να περιλαμβάνει οργανωμένα scripts, package requirements, seed settings, generated tables/figures και τεχνικές οδηγίες εκτέλεσης.