Lekce 1 - Úvod do datové analýzy Nové

Vítejte v první lekci kurzu, kde se naučíme, jakou roli hrají data ve světě businessu a jak přispívají k efektivnímu rozhodování. Postupně odhalíme celý životní cyklus od sběru dat a ukládání přes statistické nástroje až k rozdělení, čištění a transformaci dat. Nebudou chybět ani moderní znalosti etiky a nařízení týkajících se citlivých dat. Protože jdeme s dobou, využijeme i umělou inteligenci. Vytvoříme také praktickou případovou studii.

Minimální požadavky kurzu

K tomuto kurzu je výhodou Základní znalost Excelu nebo Google Sheets.

Úvod do datové analýzy

V této úvodní lekci společně odhalíme, co to datová analýza vlastně je, prozkoumáme její základní pojmy a ukážeme si, proč je v moderním světě podnikání tak nepostradatelná. Zjistíme, že data nejsou jen čísla v tabulkách, ale klíč k cenným poznatkům a lepším rozhodnutím. A nakonec pochopíme, že datová analýza není žádná věda, ale užitečná dovednost pro každého z nás.

Klíč k poznání i úspěchu

Datová analýza nám poskytuje informace, které nejsou vždy patrné na první pohled. Představme si basketbalový tým, který často prohrává. Trenér analyzuje data hráčů – body, asistence, čas strávený na hřišti. A dojde k překvapivému zjištění: hráč s nejvíce asistencemi, přestože nedává nejvíce bodů, je klíčový! Když je na hřišti, tým častěji vyhrává. Data ukázala, že týmová hra je důležitější než individuální střelba. To umožní trenérovi zlepšit taktiku a dovést tým k výhrám. Informace získané z dat se samozřejmě neuplatní jen ve sportu, ale mohou zlepšit výsledky ve všech oborech lidské činnosti, zejména v podnikání.

Data v každodenním životě

Možná si ani neuvědomujeme, jak často se s datovou analýzou setkáváme. Filmy doporučené na streamovací platformě, reklamy na internetu, ranní předpověď počasí – to vše je datová analýza v akci.

Detektiv ve světě čísel

Takže, co to ta datová analýza vlastně je? Představme si ji jako detektivní práci, ale v digitálním světě. Místo stop v prachu a otisků prstů hledáme stopy v datech. Data jsou všude kolem nás – prodeje, zákazníci, webové stránky, sociální sítě… A datová analýza je proces, jak tato data zkoumat, čistit a skládat dohromady, abychom z nich dostali smysl. Naším cílem je odhalit příběh, který se v datech skrývá. Chceme najít užitečné informace, které nám pomohou lépe se rozhodovat a chápat svět kolem nás. Zkrátka a dobře, datová analýza nám pomáhá proměnit hromadu čísel a textů ve srozumitelné a užitečné poznatky.

Zkoumání dat přináší užitek

Na jaký produkt se má výroba zaměřit? Jakou vlastnost služby máme zmínit v reklamě, aby co nejvíce zvýšila prodeje? Do jakých akcií investovat, abychom zajistili co nejvyšší zhodnocení? Způsobí zrušení produktu úsporu nákladů, nebo snížení zisku? Proč jsme měli v únoru jen polovinu prodejů oproti lednu? Asi je vám jasné, že odpověď na tyto otázky není snadné získat a že má pro společnosti vysokou cenu.

Základní pojmy datové analýzy

Abychom mohli datovou analýzu efektivně využívat, je důležité porozumět základním pojmům, které se s ní pojí. Mezi nejdůležitější patří data, proměnné, populace a vzorek nebo statistické metody.

Data

Data jsou surovým materiálem datové analýzy. Mohou mít různou podobu, jde například o čísla, text, obrázky, zvuk nebo video. Data dělíme na kvantitativní (číselné hodnoty) a kvalitativní (popisné informace). V podstatě cokoli, co se dá zaznamenat a nějakým způsobem zkoumat, může být předmětem datové analýzy. Všechno, co nám může dát nějakou "stopu" o tom, co hledáme.

Proměnné

Proměnné jsou charakteristiky, které se u jednotlivých datových bodů mohou lišit. Pokud například analyzujeme data o zákaznících, proměnnými mohou být věk, pohlaví, adresa nebo historie nákupů.

Populace a vzorek

Populace je soubor všech objektů, které nás zajímají (např. všichni zákazníci firmy). Vzorek je podmnožina populace, kterou analyzujeme, abychom získali informace o celé populaci. Je důležité, aby byl vzorek reprezentativní, tedy aby dobře odrážel charakteristiky celé populace.

Statistické metody

Statistické metody nám umožňují analyzovat data a získat z nich užitečné informace. Mezi základní statistické míry patří průměr, medián, modus, rozptyl a směrodatná odchylka.

Nástroje datové analýzy

Abychom mohli data zkoumat, potřebujeme i nějaké nástroje. Ty používáme různé – od úplně jednoduchých, jako jsou tabulky v Excelu, až po složité programy a statistické metody.

Cíl naší detektivní mise

A co je vlastně cílem naší "detektivní práce"? Co v datech hledáme? Chceme získat přehled, odhalit skryté trendy a vzorce, najít nečekané souvislosti a v ideálním případě se také pokusit předpovědět, co se stane v budoucnosti. A to všechno proto, abychom měli lepší podklady pro naše rozhodování – ať už v podnikání, nebo v běžném životě.

Význam datové analýzy v podnikání

Datová analýza dává firmám klíčové konkurenční výhody. Firmy s datovou analýzou lépe rozumí trhu, zákazníkům i vlastním procesům a díky tomu se chytřeji rozhodují.

Lepší rozhodování

Díky datové analýze se firmy rozhodují na základě faktů, nikoli intuice. Například e-shop zjistil analýzou prodejů, že mladí v zimě preferují barevné svetry. Zaměření marketingové kampaně na barevné svetry pro mladé (datový důkaz!) přineslo raketový růst.

Porozumění potřebám zákazníka

Analýza pomáhá firmám poznat a pochopit zákazníky. Streamovací platformy analyzují preference diváků a doporučují relevantní obsah. Výsledkem jsou spokojenější zákazníci a dlouhodobá věrnost.

Cesta k růstu a inovacím

Firmy s analýzou odhalují nové trendy a příležitosti k růstu. Sportovní firma analyzovala trh a zjistila rostoucí zájem o trailový běh. Nová řada trailové obuvi, trefa do černého! Data ukázala směr pro inovace i růst.

Úspora času i nákladů

Analýza zefektivňuje firemní procesy a snižuje náklady. Logistická firma optimalizací tras na základě dat ušetřila miliony. Data pomáhají pracovat efektivněji a šetřit zdroje.

Být o krok napřed

Datová analýza firmám přináší konkurenční výhodu v mnoha oblastech: personalizace, řízení rizik, předvídání budoucnosti. Firmy pracující s daty mají náskok a "detektivní brýle" pro úspěch.

V další lekci, Role dat v rozhodování, se seznámíme s principem datově podloženého rozhodování – DDDM.