Nic nemusí být takové, jak se nám zdá. | Mňamka #46

"Kognitivní zkreslení (cognitive bias) jsou určité tendence myšlení, díky nimž může docházet k chybným úsudkům. Jsou většinou podstatou předsudků a stereotypního myšlení. Většina argumentačních klamů mohou být zkreslení, pokud jsou však užity vědomě, nejde o zkreslení, ale o podvod.

U kognitivního zkreslení je podstatné, že si jej člověk neuvědomuje. Nejde tudíž o záměrnou chybu, ale o výsledek chybného myšlenkového procesu, při němž dotyčný z nějakého vnitřního nevědomého důvodu předpokládá (nebo naopak odmítá) nějaký výsledek a svá pozorování proto interpretuje zaujatě." (zdroj)

A jaké to jsou? S čím vším se můžeme jako (nejen) datoví analytik setkat? Některé najdete už na obrázku, jiné níže pod ním:

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

Eva Hankusová
detektiv nových příležitostí
LinkedIn

Jak ohodnotit lokalitu: Data vs. Pocity | Mňamka #523

Jak ohodnotit lokalitu: Data vs. Pocity | Mňamka #523

V dnešním dynamickém světě se může zdát, že rozhodování o tom, kde otevřít další pobočku, je náročné, a že v něm hraje roli až příliš mnoho faktorů. Často kladené dotazy, které dostáváme, se točí kolem hodnocení potenciálu konkrétních lokalit. V tomto článku vám ukážeme, jak Location Intelligence může poskytnout přesné odpovědi na vaše otázky a zajistit, že vaše rozhodnutí budou založena na datech a faktech, nikoli na pocitech a zdánlivé atraktivitě místa.

 Rychlý porovnání: dbt cloud vs dbt core | Mňamka #522

Rychlý porovnání: dbt cloud vs dbt core | Mňamka #522

Data Build Tool, běžně známý jako dbt, se stal klíčovým prvkem v moderním datovém ekosystému. Jako kompilátor analytického SQL pomáhá dbt profesionálům z oblasti datové analýzy přeměnit surová data v datovém skladu na použitelné poznatky. Tento článek poskytne srovnání dvou klíčových nabídek: dbt Core a dbt Cloud.

Jak správně představit svůj daty podložený příběh?| Mňamka #521

Jak správně představit svůj daty podložený příběh?| Mňamka #521

Jak dostat cenné poznatky z obrovského množství dat a  informací?  Co dělat poté, co jste provedli analýzu a identifikovali významný trend? Jak efektivně sdílet tyto poznatky s ostatními? Kdo je vaše cílové publikum? Dalším a možná nejdůležitějším krokem je vyprávění.