Newsletter a blog
o datové analytice

Open source všude kolem nás | Mňamka #246

Zkoušeli jste si někdy představit, jak by fungoval náš každodenní život v režimu open source? Tom a Terka převedli pár open source patternů do života a jak to dopadlo, se můžete podívat :) Co je to open source? Kdy použít pull request? Kdy vytvořit issue? A co formát kódu? Nebo Revert? Rollback? Klonování nebo Merge Change Request? A ty licence! Mimochodem… zkoušeli jste si někdy představit, jak by mohl fungovat revert ve vašich vztazích? Nebo rollback v životě?

Myslete na dataře už při tvorbě databáze | Mňamka #243

Pořád dokola potkáváme v databázích klientů čtyři “patterny”, které velmi často vedou k velkým komplikacím, frustraci a ve finále prodražují celý projekt. Pojďme se podívat, na co si dát pozor už při tvorbě databáze. Obzvlášť se vyplatí věnovat pozornost mazání dat, historizaci, total price a ty slevy…!

Ze života datového detektiva I. - Průvodce světem dat | Mňamka #240

Hodně často kolem sebe slýcháme otázku: a co že vy teda děláte? První díl z celkem čtyř o tom, jak datový detektiv funguje v každodenním životě. Naše práce je opravdu hodně komplexní a musíme zdatně propojovat analytické a businessové skills. Začneme tím, jak probíhá náš první kontakt se zákazníkem! Datový detektiv je totiž také obchoďák a accounťák. Eva a Rado vám umožní nahlédnout do svých běžných pracovních dnů. Co dělají? Jak probíhají první jednání s budoucími zákazníky a co je na tom baví?

Design pattern #6: Události v datech | Mňamka #237

Máme tu další várku design patternů od Péti! Pojďme si ukázat, jak můžeme pracovat s událostmi v datech - zajímá vás, co předcházelo zákaznické registraci? Průměrný počet dní mezi objednávkami? Nebo jak se mění zdroj návštěv u jednotlivých klientů? Tyhle patterny Vám pomůžou v pochopit vzorce chování jednotlivých zákazníků/skupin, nebo třeba odhalit mezery v akvizičním procesu. Není to nic složitého!

Self service BI aneb "naklikat to zvládnu sám" | Mňamka #234

Právě jste došli k tomu, že by vám pomohlo, kdybyste trochu víc pracovali s daty. Jenže co teď? Kde začít? Stavět datový sklad? Nakoupit servery? V dnešní době spíš jít a zaregistrovat se do Snowflake nebo Google BigQuery. Jenže tohle je jen začátek. Úplný začátek. Celé datové řešení není jen o výběru vhodného nástroje… je to velmi komplexní projekt. Co je dobré zvážit, než uděláte pomyslný první krok?

Základy vizualizace dat | Mňamka #231

Jste na začátku. Díváte se do tabulky plné čísel a jednotlivé sloupce vzájemně splývají. Než se dostanete na konec řádku, ztrácíte přehled o jeho začátku a opačně. Co ta čísla vlastně znamenají a jak se v nich vyznat? Přehledná vizualizace zní jako plán. Jenže jak na to? Kde začít? Shrnuli jsme pro vás pár základních kroků, které vám poradí, jak na to.