Jak učit (malé) děti datovou analýzu? | Mňamka #210

Máte doma malého analytika? Já jednoho (teda spíš “jednu”) mám, a tak jsem si řekla, že napíšu těchto pár řádků a ukážu vám, jak nejenom data jsou všude kolem nás, ale datová analytika taky. A není to o učení se SQL :-) 

A zase ty patterny! 

Náš mozek neustále zpracovává vše, co kolem sebe vidíme a cítíme - a hlavně - miluje patterny! A to i samozřejmě i ten dětský, tak mu to dopřejme. Zkuste s dětmi analyzovat vzorce v běžném životě - Kolik vidí červených věcí na stole? Kolik je venku listnatých stromů? Kolik projelo druhů aut? Prostě hledat věci stejné - barvy, tvaru, vůně, textury atd.

Příklad na doma: Vemte si pytlík lentilek a gumových medvídků a vyberte z nich různě třeba 10 kusů. A teď se ptejte: Kolik je červených medvídků? Kolik je celkově lentilek? A tak dál...

Pozn: Zkuste si malý test, jak mozek miluje patterny!

Umí dítě predikovat? No jasně!

Že si dělám srandu? No vůbec ne! Podle mě si každý rodič někdy koupil takové ty vyplňovací sešity pro předškoláky. No a v nich jsou takové ty logické řady (tady jich pár taky najdete). Děti v nich na základě historie předpovídají budoucnost. Zní to povědomě? :-)

Nebo stačí vzít, co máte zrovna v kapse - nějaké mince, kancelářské sponky a žvejky. No a vyzvat dítě, aby vám řeklo dalších 5 kroků. Nezapomeňte se u toho zeptat “proč” vybralo, co vybralo.

Příklad na doma: Vemte vaše bombońy z prvního příkladu a udělejte z nich logickou řadu. Nechte dítě, ať “predikuje” dalších 5 kroků.

Pochybujte

O Biases jsem už taky psala (např. zde) Potká se s nimi každý analytik. Prostě je super stát si za svým názorem, ale taky je dobré naučit se pochybovat. Tak například, mají vaše děti nějakou oblíbenou knížku, kterou znají téměř nazpaměť? Já když nějakou takovou dětem čtu, tak jim dávám různé otázky: “Kdo skočil do toho rybníka? Pes a kočka? A už nikdo? Jsi si jistá? A co ta myška, co na ně koukala na břehu, mohla tam skočit ona?”

Příklad na doma: Zkuste si vzít zase lentilky a medvidky. Tentokrát vemte třeba červeného medvídka k oranžovým medvídkům, modrou lentilku k modrému medvídkovi a ptejte se, šlo by to tak udělat? Patří také k sobě? Je to jediný výsledek?

PS: Kdo nemá rád sladké, stačí vytáhnout geniální Lego :-)

Ratolest je starší? Tak šup kódit!

Nemusí se hned začínat s SQL, naopak! Super startovací programovací jazyk pro děti je Scratch. Umožňuje vytvářet programy pomocí vizuálních prvků místo textové podoby jako je to třeba u SQL. Ale i pro to existuje pár dobrých stránek:

- Několik tipů i na našich stránkách: SQL 
- Nebo w3 schools je super

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

Eva Hankusová
Data & Business Consultant
marketing | partnership
LinkedIn

Jak datová analytika mění fotbal | Mňamka #397

Jak datová analytika mění fotbal | Mňamka #397

Datová analytika už je všudypřítomná, a to i na moderních fotbalových hřištích. Možná jste si také všimli, že ještě zhruba před 10 lety stříleli hráči napříč všemi ligami na branku z mnohem větší vzdálenosti, než je běžné dnes. Co stálo za touto změnou? No samozřejmě, že data. Fotbalové týmy sbírají obrovské množství dat a díky tomu tak už v dnešní době naprosto přesně vědí, jaká je šance na vstřelení gólu z jakékoliv pozice na hřišti. Přečtěte si článek z Nature o tom, jak data mění svět fotbalu!

Data-driven firmy v roce 2023 | Mňamka #396

Data-driven firmy v roce 2023 | Mňamka #396

Většina firem v letošním roce na cestě stát se data-driven příliš nepokročila. Například podle nedávného průzkumu agentury Forrester pouze 48 % dotázaných firem činilo rozhodnutí na bázi kvantitativní analýzy. Zbytek se tak stále ještě rozhoduje spíše podle intuice. Právě v tomto ohledu by ale v roce 2023 mohly nastat velké změny. Zvláště v časech ekonomické nejistoty je totiž naprosto klíčové činit taková rozhodnutí, která vaši firmu nasměrují na růstovou trajektorii. Podívejte se proto na 5 pragmatických kroků, které můžete učinit i vy!

Před a po – datová edice | Mňamka #395

Před a po – datová edice | Mňamka #395

Většina grafů a dashboardů začíná svůj život v celkem jednoduché a přehledné formě. Všichni se v nich tak snadno orientují a mohou se na jejich základě i rychle rozhodovat. Pak to ale začne – proces postupného nabalování. S každým dalším meetingem přicházejí nové požadavky na to, co všechno je potřeba doplnit a vylepšit. Takhle to pokračuje tak dlouho, až jednoho krásného dne koukáte na report a není vám vůbec jasné, co si z něj máte vlastně odnést. Pokud vám tohle zní povědomě, podívejte se, jak z toho ven!