Deň štatističky v tíme klinického výskumu farmaceutickej firmy začína v prostredí štatistického softvéru R. Píše skript na analýzu dát z práve ukončenej klinickej štúdie nového lieku na cukrovku. Najprv musí dáta dôkladne 'vyčistiť' – skontrolovať chýbajúce hodnoty, odľahlé merania a uistiť sa, že sú správne naformátované. Následne aplikuje pokročilé štatistické modely (lineárne zmiešané modely), aby porovnala účinnosť nového lieku oproti placebu, pričom zohľadňuje aj ďalšie faktory ako vek a pohlavie pacientov. Výsledky vyzerajú sľubne, liek je štatisticky významne účinnejší. Poobede má stretnutie s tímom lekárov, ktorým prezentuje svoje zistenia. Namiesto zložitých vzorcov používa prehľadné grafy a vizualizácie, aby aj neštatistici pochopili význam výsledkov. Spoločne diskutujú o interpretácii a o tom, aké ďalšie analýzy by bolo vhodné urobiť. Zvyšok dňa venuje písaniu štatistickej časti do záverečnej správy, ktorá bude súčasťou žiadosti o registráciu lieku. Jej práca si vyžaduje hlboké teoretické znalosti, programátorské zručnosti a schopnosť komunikovať komplexné myšlienky jednoducho.

• Návrh dizajnu experimentov a prieskumov s cieľom zabezpečiť zber kvalitných dát
• Čistenie a príprava dát pre analýzu (data cleaning, preprocessing)
• Aplikácia vhodných štatistických metód (testovanie hypotéz, regresná analýza, ANOVA, a i.)
• Tvorba a validácia prediktívnych modelov s využitím strojového učenia
• Interpretácia výsledkov štatistických analýz a ich 'preklad' do zrozumiteľnej reči pre manažérov alebo vedcov
• Tvorba vizualizácií, grafov a dashboardov (napr. v Tableau, Power BI alebo R/Python)
• Spracovanie a analýza veľkých dátových súborov (Big Data)
• Písanie analytických správ a reportov
• Spolupráca s doménovými expertmi (lekármi, biológmi, marketérmi) na správnom pochopení dát a kontextu
• Automatizácia analytických procesov a reportingu