Datove minimum (4IT337)

• Meta
  • Maximalne 1 absence
  • Testiky (kontrolni priklady) behem cviceni
  • Vcasne odevzdani dvou ukolu —> analyza v Excelu a PowerBI
  • Zaverecna prezentace
• Tangents
  • Chaozz – Wikipedie

Kontingencni tabulka

• Zodpovidame na otazky o datasetu
• Je slozite pomoci normalnich funkci hledat extremni hodnoty, filtrovat
• Vstupni Data musi byt “cista” – zadne sloucene sloupce, mezisoucty, matouci nazvy sloupcu, stejny datovy typ v celem sloupci
• Maji podmenu “Analyza kontingencni tabulky” – z nazvu sloupcu vytvari nazvy poli
  • Da se presouvat v tomhle menu —> “Akce”
• Pod tabem Navrh/Design se da nastavit, kde se budou zobrazovat mezisoucty
• Do radku a sloupcu dava typicky analyzovane atributy
• Maji filtr —> muzu vybrat jednu nebo vice hodnot pro jeden nebo vice atributu
• Hiearchie – spolu souvisejici data – v nasem priklade jsou Regiony nadrazene Mestum
• Nastaveni poli hodnot – zmena agregacni funkce
  • Hodnoty se taky daji formatovat (normalne, Excelove), chodi se do dialogu pravym kliknutim
• Funguje tu taky razeni podle hodnot (sestupne, vzestupne)
• Z atributu se daji delat skupiny
  • Podle nejakeho step-u
• Muzeme zabarvovat podle hodnoty – zase opet podminene formatovani
  • Meli bychom formatovat nejakou hodnotu z kontingencky, ne nejaky range
    • Po zmeneni jednoho pole se da kliknout na minidialog, ve kterem lze nastavit pro vsechno – vybirame treti moznost (nejdelsi odpoved ako v autoskole)
• Daji se na ne davat prurezy – helpful pro rychlou filtraci dat
• Kontingencni graf je vlastne standardni graf pro kontingencni tabulku
• Ukol: z datasetu zodpovedet na otazky pomoci kontingencni tabulky (4IT337 02 cvičení Sample Data Quiz .xlsx (mezera pred priponou je hodne cool)) – otazky
  • 
• V moznostech se da nastavit seznam, podle ktereho se radi (custom ordering)
• Unpivoting pomoci Data —> Power Query Editor
  • Nejdriv si musime udelat tabulku z unpivot hodnot
  • Pravym tlacitkem na nazvy sloupcu, ktere nechceme zmenit, “Unpivot other columns”
• Ukol za tym na analyzu dat

Power BI

• Od MSFT, slouzi k analyze dat
• Google ma treba alternativu Looker
• Dimenzionalni model
  • Vsechny tabulky z vetsiny jenom odkazujou na jine —> misto casu “streda” na ni odkazu pres nejaky identifikator
  • Hvezdicove schema: uprostred jsou nejaka fakta, na cipech hvezdy jsou doplnujici informace pro atributy
    • Snowflake schema ma jeste dalsi uroven komplexity dimenzi —> nektere dimenze nemaji hrany na faktech, ale na jinych dimenzich
  • Dimenze je “analyticke hledisko pro hodnoceni ukazatelu”
    • Slouzi k popisu sledovanych skutecnosti
    • Dulezite nastavit konexe mezi tabulkami
  • Typy databazi:
    • OLTP databaze —> transakce
    • OLAB —> slouzi k analytickym potrebam
    • Proces transformace z OLTP do OLAP se nazvva ETL (extract, transform, load)
  • Kvalita dat:
    • nemeni se struktura pres cas (breaking changes)
    • jsou dostupna
    • jsou aktualni
• AdGame
  • Metrika je poptavka
• Ukol 1 na PBI: v teams je MS Forms
  • Prvni otazka je nejblizsi cislo poctu kroku

• Data:
  • Demografie
  • Ad Types – informace o reklamni cinnosti, dalsi o demografii
  • Demand: o poptavce, taky o demografii
• Domaci ukol 2:
  • Nejake datove modely popsane v a taky odpovedet na otazky z nej
  • Prezentace
    • Prezentuji vsichni
    • Predstaveni, strategie

Ukol 2: Strategie

Na 1. kolo se rozhodnout pro prvotní největší produktovou (a potažmo reklamní) investici podle komulativní hodnoty trhu v dané příjmové a preferenční kategorii.

Takto si vyjádříme nejdůležitější podtrhy podle dvojice (příjmová kategorie, preference kuchyně) a vytvoříme produkt v nejlukrativnější z kategorií – cenu a kvalitu nastavíme podle preferencí podkategorie). V dalších kolech budeme pozorovat trendy v prodejích produktů z různých kuchyň a podle toho zvyšovat investice, měnit produkty či začínat s novými kuchyněmi (pomocí analýzy sold products).