Řešené úlohy k 1.-4. lekci úvodu do datové analýzy Nové

V minulé lekci, Datový formát CSV, jsme se věnovali práci s formátem CSV v Excelu a Google Sheets.

Následující 3 cvičení vám pomohou procvičit znalosti práce s tabulkami a základní datovou analýzu v Excelu nebo Google Sheets z minulých lekcí. Ve vlastním zájmu se je pokuste vyřešit sami. Pod článkem máte pro kontrolu řešení ke stažení. Ale pozor, jakmile se na něj podíváte bez vyřešení příkladů, ztrácí pro vás cvičení smysl a nic se nenaučíte

Pokud si opravdu nebudete vědět rady, podívejte se raději znovu do minulých tutoriálů a zkuste přijít na řešení sami.

Jednoduchý příklad

Představte si, že jste trenér basketbalového týmu. Máte tabulku s údaji o třech hráčích NBA: jméno, počet bodů, počet asistencí a čas na hřišti (v minutách).

Vaším úkolem je:

1. Uložit data do tabulkové podoby (Excel nebo Google Sheets).
2. Vypočítat průměrný počet asistencí na hráče.
3. Napsat krátký závěr, co tento údaj může znamenat pro týmovou taktiku.

Dataset (CSV):

Jméno;Body;Asistence;Čas na hřišti
LeBron James;25;8;35
Stephen Curry;30;6;34
Giannis Antetokounmpo;28;5;33

Pokročilý příklad

Jste analytik v e-shopu se sportovním zbožím. Máte dataset o prodejích ve formátu CSV.

Vaším úkolem je:

1. Importovat CSV do Excelu nebo Google Sheets.
2. Přidat nový sloupec Tržby = Cena x Počet ks.
3. Spočítat celkové tržby.
4. Zjistit, která kategorie má nejvyšší tržby.
5. Stručně vysvětlit, jak by tato informace mohla ovlivnit marketingovou strategii.

Dataset (CSV):

Datum;Produkt;Kategorie;Cena;Počet ks
2025-09-01;Basketbalový míč;Sportovní vybavení;800;2
2025-09-01;Běžecké boty;Obuv;2200;1
2025-09-02;Fotbalový dres;Oblečení;1200;3
2025-09-03;Švihadlo;Sportovní vybavení;250;4
2025-09-03;Kšiltovka;Doplňky;400;2
2025-09-04;Běžecké boty;Obuv;2200;2
2025-09-04;Mikina;Oblečení;1500;1

Příklad pro náročné – BONUS

Jako konzultant pro městský úřad máte k dispozici dva zdroje dat o dopravě. Vaším úkolem je spojit výsledky a doporučit, co by mělo město udělat.

1. V CSV souboru spočítejte průměrný denní provoz na každé ulici.
2. V textových komentářích identifikujte alespoň dva opakující se problémy.
3. Sepište krátké doporučení pro radnici, jak tyto problémy řešit.

Strukturovaná data (CSV):

Datum;Ulice;Počet aut
2025-09-01;Broadway;1200
2025-09-01;5th Avenue;950
2025-09-01;Madison Avenue;700
2025-09-02;Broadway;1500
2025-09-02;5th Avenue;980
2025-09-02;Madison Avenue;720
2025-09-03;Broadway;1400
2025-09-03;5th Avenue;910
2025-09-03;Madison Avenue;680

Nestrukturovaná data (text):

"Na Broadway jsou každé ráno obrovské kolony."
"Na 5th Avenue je nedostatek parkovacích míst."
"Madison Avenue je relativně klidná, ale ráno u školy se tvoří fronty."
"Kolony na Broadway se zhoršují, hlavně mezi 7:30 a 9:00."
"Parkování na 5th Avenue je téměř nemožné."

V následujícím kvízu, Kvíz - Základy datové analýzy, kvalita a typy dat, si vyzkoušíme nabyté zkušenosti z předchozích lekcí.

Měl jsi s čímkoli problém? Stáhni si vzorovou aplikaci níže a porovnej ji se svým projektem, chybu tak snadno najdeš.

K absolvování tohoto cvičení prosím splň všechny příklady tím, že je úspěšně odevzdáš k otestování.