Nová generace datových detektivů | Mňamka #222

V pátek 27.8. jsem měl možnost účastnit se příměstského tábora pod taktovkou FIMky (Fakulta Informatiky a Managementu, UHK). Byla to pro mě úplně nová zkušenost, pokusit se vysvětlit dětem “z druhého stupně ZŠ”, jak funguje “datový detektiv”, co to vůbec znamená a co běžně děláme … 

Upřímně říkám, že jsem už vystupoval na dost akcích, před docela hodně lidmi, ale … byl jsem nervózní, dost nervózní. Netušil jsem vůbec, jaká bude úrověň, na které se budeme bavit a jestli tam na sebe budeme koukat a nechápat se. Připravil jsem se na variantu, kdy si budeme říkat úplné základy, vzal jsem s sebou LEGO kostky, na kterých jsem se snažil vysvětlit principy práce s daty.

Cílem dne bylo vymyslet a poskládat dashboard. Jakýkoliv. Měli jsme na to vlastně celé dopoledne. Na papír, kreativně.

To, co se odehrálo, předčilo všechny moje představy. Děti byly naprosto super! Orientovaly se, poznávaly naše zákazníky. Dokázaly popsat, jak funguje třeba Dámejídlo.cz nebo Bageterie Boulevard. Nikdy by mě nenapadlo, že se budu s dětmi 10-13 let bavit o “delivery fee” a z čeho mají firmy revenue. Fakt jsem zíral, jaký dostávám otázky, jak se děti doplňují, atd. atd. 

Téma, které jsme vybrali bylo “vyberte si oblíbeného youtubera a pojďte mu pomoc s datama, ideálně definujte nějaký byznys problém”. Děti nádherně pospojovaly různá čísla, která si dohledaly, daly je do kontextu, namalovaly dashboard, barevné KPIs, dohledaly si “revenue”, přepočítaly do lokální měny (jako fakt!!), a dokonce otagovaly content podle typu. Pracovaly ve skupinách a výsledek mi prostě naprosto luxusně odprezentovaly. Fakt neuvěřitelný a smekám! 

Podle feedbacku od dětí je to bavilo a už se domlouvaly, že dorazí příští rok. Je vidět, že biflování letopočtů a slepý mapy nejsou úplně dobrá cesta, jak poznávat a naučit se něco nového.

Díky moc UHK za šanci se účastnit, byla to super zkušenost, kterou moc rád zopakuju. O budoucnost datových detektivů nemám strach.

Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, rád to s Vámi proberu :-)

Jirka Tobolka
datový detektiv
LinkedIn

Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543

Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543

Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.

Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542

Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542

Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.

MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 2.část | Mňamka #541

MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 2.část | Mňamka #541

Otevřeli jste poprvé MS Fabric a vůbec se nerorientujete? Už máte zadání a nevíte kam dřív? V tom případě jste tady správně, protože vás provedeme prvními krůčky, jak si dotáhnout do Fabricu první data, zpracovat je a nastavit celý proces v jednoduché pipeline. Ukažte ostatním, jak se to dělá! V tomto článku si představíme konkrétně kroky jako kopírování dat, dataflow, notebooky a zprovoznění pipeline.