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 na pavučinové grafy | Mňamka #437

Jak na pavučinové grafy | Mňamka #437

Pavučinové (neboli paprskové) grafy patří k nejimpozantnějším grafům, se kterými se v moderních byznysových vizualizacích můžete setkat. Hodí se např. k porovnání dvou produktů na základě široké škály různých ukazatelů. Nebo jsou hojně využívány ve sportovní analytice ke komparativnímu srovnání výkonů jednotlivých hráčů. Pro nezasvěcené publikum ale mohou být jen obtížně stravitelné. Dnes si proto ukážeme, jakých zásad se při vytváření pavučinových grafů držet a jak se v nich co nejlépe orientovat!

5 mýtů o cloudu | Mňamka #436

5 mýtů o cloudu | Mňamka #436

Řešit data v cloudu dává smysl čím dál většímu počtu firem. A není se čemu divit, cloud totiž nabízí neuvěřitelnou flexibilitu a jednoduchost použití. Přesto se ale stále najde spousta firem, které jedou kompletně on-premise a s přechodem na cloud váhají. Někdy má takové rozhodnutí objektivní důvody, často ale bývá spíše výsledkem mylných představ, které o cloudových datových skladech panují. A právě na to si posvítíme v této mňamce. Pojďte se se spolu s námi podívat na 5 nejčastějších mýtů o cloudu!

Pandas – k čemu slouží, k čemu jej raději nepoužijeme a jeho alternativy | Mňamka #435

Pandas – k čemu slouží, k čemu jej raději nepoužijeme a jeho alternativy | Mňamka #435

Pandas je jednou z nejpoužívanějších knihoven pro zpracování dat v jazyce Python. Jeho největší předností je zejména jednoduchá a intuitivní syntaxe a také rychlost, se kterou můžete zpracovávat velké datové soubory. V BizzTreatu ho proto často využíváme např. pro ad hoc analýzy dat, kdy potřebujeme rychle prozkoumat, jak data vlastně vypadají a jaká je jejich kvalita. V dnešní mňamce od Báry si ukážeme, kde všude lze Pandas použít a jak si stojí v porovnání s ostatními knihovnami!