5/30/18 1 Moderní datováanalytika Radim Hampel, Intelligent Technologies Proč datová analytika? • Pochopit důvody pro úspěchy i neúspěchy • Porozumět zákazníkům, zaměstnancům • Přesně plánovat budoucnost • Experimentováním předcházet risku • Postavit byznys na analytice Typy analýz • Deskriptivní – pohled do minulosti, popis stavu • Prediktivní – schopnost něco předpovědět, pohled dopředu • Preskriptivní – návrh konkrétních kroků a odhad jejich dopadu Návratnost analytiky • Náklady – technologie, službya lidé • Výnosy – více peněz (větší hodnota vytvořená), úspora • Vyzkoušet – změřit – změnit https :/ / www.experfy.com/ traini ng/ cou rs es / big- data -wha t-ev ery- ma nager -ne eds - to-k now Prediktivníanalytika • Předpověď budoucnosti na základě historických dat s pomocí metod statistického modelování a strojového učení • Data science – machine learning, statistika, bigdata, práce s daty • Machine learning – algoritmy na detekci důležitých vzorců • Průzkum dat,predikce • Může pomoci poznat vztahy skryté v datech Data mining algoritmy • supervised vs unsupervised, reinforced • Rozhodovací stromy – jak je výsledek ovlivněn vstupy • Regrese, klasifikace – předpověď • Clustering – detekce abnormalit, shlukování • Basket analysis – co se prodává s čím, promoce, doporučení • Neuronové sítě – rozpoznání obrázků, mluvená řeč
6
Embed
Moderní datová analytika...5/30/18 1 Moderní datová analytika Radim Hampel, Intelligent Technologies Proč datová analytika? • Pochopit důvodypro úspěchy i neúspěchy •
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
• PublishPower BI apps toabroadersetofpeopleusingPowerBIPremium
• Easily embedinteractive PowerBIvisualizationsinblogposts,websites,throughemailsorsocialmediaWithPowerBIPublish to web
Bringyourstory tolifewithDATA
5/30/18
4
5/30/18
5
*Gar t ner “MagicQuadr ant f or Bus iness I nt elligence and Analyt ics Plat f orm s,”byRit aL. Sallam , Cindi Howson, Car lie J . I doine,Thom as W. Oest r eich, J am es Laur enceRichar dson,and J oaoTapadinhas Febr uar y16,2017This gr aphicwas published by Gar t ner ,I nc. as par t of alar ger r esear chdocum ent andshould beevaluat edin t he cont ext of t heent ir edocum ent . TheGar t ner docum ent is available uponr equest f r om M icr osof t . Gar t ner does not endor seanyvendor ,pr oduct or ser vicedepict edin it s r esear chpublicat ions , and does not advise t echnologyuser s t oselect only t hosevendor s wit h t hehighest r at ings or ot her des ignat ion. Gar t ner r esear chpublicat ions cons is t of t heopinions of Gar t ner 's r esear chor ganizat ionand shouldnot beconst r uedas s t at ement s of f act . Gar t ner disclaim s all war r ant ies , expr essedor im plied, wit h r espect t ot his r esear ch,including any war r ant ies of m er chant abilit yor f it ness f or apar t icular pur pose.