Jaké nástroje a dovednosti jsou klíčové pro úspěch v datové vědě?

V oblasti datové vědy se stále více rozšiřuje počet nástrojů, které umožňují analýzu, vizualizaci a manipulaci s daty. Při použití programovacích jazyků jako Python nebo R se nabízí několik formátů souborů, které jsou univerzálně akceptovány napříč různými aplikacemi pro analýzu dat. Mezi nejběžnější patří soubory ve formátu CSV, které jsou podporovány prakticky každým desktopovým i webovým nástrojem pro analýzu, stejně jako běžně používanými skriptovacími jazyky, jako jsou Python a R. Dalšími formáty jsou skriptové soubory s příponou .py nebo .ipynb pro Python a .r pro R, které slouží k vytváření skriptů pro analýzu a vizualizaci dat. Excel je užitečný pro rychlé analýzy menších až středních datasetů, přičemž soubory v tomto formátu mají přípony .xls nebo .xlsx. V případě vývoje vlastních webových vizualizací dat se pak často používá knihovna D3.js pro JavaScript, která umožňuje manipulovat s daty pomocí souborů .html, .svg a .css.

Matematické a statistické metody jsou v datové vědě nezbytné, protože umožňují porozumět datům a jejich významu. Tyto dovednosti se ukazují jako cenné zejména při tvorbě prediktivních modelů, rozhodovacích modelech a testování hypotéz. Matematika používá deterministické metody k vytvoření kvantitativního popisu světa, zatímco statistika využívá stochastický přístup a inferenční metody k vypracování kvantitativního popisu. Data scientists používají matematické metody k vytváření modelů rozhodování, generování aproximací a předpovědi budoucnosti.

Kódování je nedílnou součástí datové vědy. Znalost programování je nezbytná pro manipulaci, analýzu a vizualizaci dat. Programovací jazyky jako Python a R jsou základními nástroji pro psaní skriptů, zatímco SQL je užitečný pro dotazování na data. Pro tvorbu interaktivních vizualizací na webu je zase často nezbytné použití JavaScriptu, konkrétně knihovny D3.js. I když se kódování může na první pohled zdát složité, není nutné se jej obávat. Stačí si osvojit základní principy, které umožní provádět komplexní analýzu a vizualizace.

Důležitým rozdílem mezi statistikou a datovou vědou je potřeba odborné znalosti v konkrétní oblasti. Statistici často nemají dostatečné zkušenosti v jiných oborech, a proto se musí často poradit s odborníky z dané oblasti. Data scientist naopak musí mít silné odborné znalosti ve svém oboru, což mu umožňuje generovat hluboké postřehy a lépe porozumět jejich významu v kontextu daného odvětví.

Pro úspěch v datové vědě je zásadní správně zvolit nástroje, které budou součástí vaší strategie. R a Python jsou často součástí tohoto plánu, ale je důležité si uvědomit, že spoléhat se pouze na ně může být omezením. Někdy je vhodné se zaměřit na kombinaci nástrojů a přístupů, které co nejlépe vyhovují konkrétní situaci a potřebám daného projektu.

Endtext

Jak správně rozumět uživatelským typům a jejich schopnostem v životním cyklu datové analýzy

Uživatelské typy a jejich schopnosti hrají klíčovou roli v každé fázi životního cyklu analýzy dat. Každý typ uživatele má své specifické potřeby a požadavky, které ovlivňují způsob, jakým pracuje s daty, jak je interpretuje a jak je aplikuje v konkrétních scénářích. V této kapitole se podíváme na základní kategorie uživatelů – diváka, průzkumníka a tvůrce, a jejich schopnosti, které byste měli znát pro efektivní práci s daty.

Divák je uživatel, který se primárně zaměřuje na spotřebu dat. Jeho interakce s daty je minimální a většinou omezená na prohlížení a čtení vizualizací. Tento typ uživatele obvykle neprovádí žádné hlubší analýzy nebo modifikace dat, ale spíše využívá výsledky, které mu připravili analytici nebo tvůrci obsahu. Pro diváka je důležitá přehlednost a jasnost informací. Jakmile se zaměříme na jejich potřeby, je důležité pochopit, že vizualizace a dashboards by měly být optimalizovány pro rychlou interpretaci, bez nutnosti hlubokých znalostí dat.

Průzkumník je aktivní uživatel, který chce mít více interakce s daty, než pouze pasivní sledování vizualizací. Tento uživatel může filtrovat, třídit a provádět základní analýzy dat. Průzkumníci často používají analytické nástroje k identifikaci vzorců a trendů, a mohou dokonce vytvářet jednoduché vizualizace na základě předem definovaných datových setů. Jejich hlavní schopností je schopnost experimentovat s daty a vyhledávat nové informace nebo neobvyklé vzory, které mohou být klíčové pro rozhodování.

Tvůrce je uživatel, který nejen že pracuje s daty, ale také je tvoří a transformuje pro potřeby vlastní analýzy. Tento typ uživatele má dovednosti v oblasti datového modelování, přípravy dat a jejich analýzy. Tvůrci mohou vytvářet komplexní vizualizace a dashboardy, a to na základě více zdrojů dat. Tento typ uživatele má hluboké technické znalosti, které mu umožňují efektivně kombinovat a modelovat data. Pro tvůrce je důležitá flexibilita v práci s různými nástroji a možnostmi, které nabízí analytická platforma, a také schopnost spolupracovat s ostatními uživateli na vývoji pokročilých řešení.

Pro diváky by například měla být vizualizace co nejjednodušší, s minimem interaktivních prvků, které by je mohly zmást. V případě průzkumníků se očekává, že budou mít přístup k nástrojům pro analýzu a filtrování dat, které jim umožní zjistit hlubší souvislosti a trendy. Tvůrci, naopak, potřebují pokročilé nástroje pro úpravy dat, jejich integraci a vytváření složitějších vizualizací, které by byly nástrojem pro pokročilé analytické úkoly.

V souvislosti s těmito typy uživatelů je klíčové pochopit, jaký je vztah mezi datovými zdroji a jak je možné je propojit a kombinovat pro dosažení co nejlepších výsledků. Uživatelé různých typů mají odlišné požadavky na přístup k těmto datům, což může ovlivnit způsob, jakým budou analyzována a vizualizována. Průzkumníci i tvůrci potřebují mít přístup k nástrojům, které umožní rychlé a efektivní zpracování datových vztahů, což je základ pro analýzu a rozhodování.

Pro správnou přípravu dat byste měli vždy zohlednit, jaký typ uživatele bude s těmito daty pracovat, a přizpůsobit jim úroveň složitosti a dostupnosti funkcí.

Důležitost propojení datových vztahů a pochopení výhod a nevýhod těchto vztahů hraje zásadní roli v práci jak pro diváky, tak pro průzkumníky a tvůrce. Jakmile jsou data správně propojena, mohou uživatelé získat cenné postřehy, které by byly jinak skryté. Zároveň je nutné zvážit, jaký dopad mají tyto vztahy na výkon analytických nástrojů, a jak mohou ovlivnit přehlednost a použitelnost vizualizací pro různé uživatelské typy.

Jak správně strukturovat data pro Tableau a dosáhnout kvalitní analýzy

Při přípravě dat pro analýzu v Tableau je kladeno důraz na správnou strukturu dat. I když může být analýza provedena i s nepřesně strukturovanými daty, úspěch analýzy je výrazně závislý na způsobu, jakým jsou data uspořádána. Správné pochopení a aplikace těchto principů je zásadní pro dosažení přesných a přehledných vizualizací.

V případě sloupců a polí v Tableau je důležité pochopit jejich vztah k datům a doménám. V Tableau Prep Builder jsou pole a sloupce považovány za zaměnitelné pojmy, ale pro správné uspořádání dat je potřeba vzít v úvahu, jak jsou data seskupena a jaké mají vztahy. Při vytváření sloupce je důležité mít na paměti, že by měl být dostatečně obecný, aby bylo možné zahrnout konkrétní data, ale zároveň dostatečně specifický, aby byla tato data spolehlivá. Pokud například máme doménu „obuv“, sloupec pro tuto doménu by měl zahrnovat kategorie jako pánské, dámské, dětské nebo unisex. Pokud bychom rozšířili tuto kategorii na konkrétní typy obuvi, jako jsou tenisky, boty nebo pantofle, ztratili bychom zaměření a přehlednost dat.

Při přípravě dat pro analýzu v Tableau je důležité mít na paměti, že příprava dat není jen o jejich čištění a organizování, ale také o správné struktuře, která umožní vytvoření kvalitních vizualizací. Bez správného formátování a definování vztahů mezi poli a sloupci bude analýza neefektivní.

Správná struktura dat je tedy klíčová pro efektivní analýzu a vizualizaci. K tomu je potřeba nejen správně nastavit identifikátory a pole, ale také věnovat pozornost tomu, jakým způsobem jsou hodnoty uspořádány a jakým způsobem budou následně zpracovávány při vytváření vizualizací. Každý detail, ať už jde o označení dimenzí a měření, či správné rozdělení dat podle jejich charakteristik, hraje roli ve výsledné kvalitě analýzy.

Jak efektivně používat strukturovaná data pro vizualizace a analýzu

Strukturovaná data jsou základem pro přesné výpočty a agregace, které tvoří pevný základ pro vizualizace. Pochopení toho, jak správně uspořádat data pro optimální čitelnost a analýzu, je nezbytné pro jakoukoli pokročilou práci s daty. V této kapitole se podíváme na způsoby, jak uspořádat data do skupin pro analýzu a jak efektivně využívat techniky jako binning a histogramy pro lepší pochopení rozložení dat.

Když pracujeme s velkými datovými sadami, často zjistíme, že data sledují určité strukturované vzory, které se dají využít k jejich seskupení. Binning, tedy seskupování dat do určitých rozsahů nebo skupin, je technika, která pomáhá usnadnit práci s těmito daty tím, že je rozděluje na přehledné bloky. Představte si například, že chcete zjistit průměrný věk účastníků průzkumu. Namísto toho, abyste se zaměřili na každý jednotlivý věk, můžete seskupit účastníky do věkových kategorií, jako jsou 18-24, 25-34, 35-44 a tak dále. Tímto způsobem nejen že zjednodušíte analýzu, ale také se vyhnete opakování dat, což činí vizualizaci přehlednější.

Při použití histogramů k vizualizaci rozložení číselných dat v Tableau se binning používá k seskupení dat do specifických intervalů. Histogramy ukazují frekvenci hodnot v daném rozsahu a umožňují lépe pochopit, jak jsou data distribuována. Například u průzkumu o vlastnictví mobilních zařízení můžete mít dvě proměnné: věk a počet mobilních zařízení. Binning by seskupil data podle věkových kategorií, takže by bylo jasně vidět, kolik lidí v konkrétním věkovém rozpětí vlastní určitý počet mobilních zařízení.

Dalším důležitým krokem po čištění dat je analýza distribuce dat a identifikace odlehlých hodnot, neboli outlierů. Distribuce dat nám ukazuje, jak jsou hodnoty rozloženy a zda jsou některé extrémní hodnoty, které by mohly zkreslit výsledky analýzy. Například pokud v datasetu o mobilních zařízeních najdete osobu, která vlastní 1000 mobilních zařízení, je pravděpodobné, že tato hodnota je odlehlá a neměla by být zahrnuta do celkového souhrnu. Na druhou stranu, pokud se jedná o trend, jako byl nápor hledání termínu "COVID-19" v roce 2020, může jít o odlehlou hodnotu, která však odráží skutečný trend, který je součástí širšího vzorce.

Pokud jde o formátování dat, je důležité si uvědomit rozdíl mezi širokými a dlouhými (nebo úzkými) datovými sadami. Ve většině analytických nástrojů, včetně Tableau, můžeme data transformovat mezi těmito dvěma formáty. V širokých formátech data často obsahují mnoho sloupců a málo řádků, což může vést k opakování informací. Naopak v dlouhém formátu je každý řádek unikátní, což pomáhá minimalizovat redundanci a může být efektivnější pro analýzu. Pokud máte datovou sadu, která je v širokém formátu, je obvykle lepší ji převést do dlouhého formátu, aby byla více strukturovaná pro strojové čtení.

Při vytváření analytických vizualizací se tedy nesmíme soustředit pouze na samotné agregace, ale také na to, jak správně uspořádat data. Seskupování dat do vhodných kategorií, použití histogramů pro analýzu distribuce a správné vyhodnocení odlehlých hodnot jsou klíčové pro získání kvalitních a relevantních výstupů. Důležitý je také kontext a pochopení, kdy jsou určité anomálie v datech relevantní a kdy je nutné je považovat za chyby.

Jak efektivně používat objekty pro vylepšení dashboardu v Tableau

V rámci vytváření interaktivních a vizuálně atraktivních dashboardů v Tableau je důležité využívat různé objekty, které pomohou zlepšit vzhled a funkčnost zobrazení dat. Tableau umožňuje přidávat do dashboardu širokou škálu objektů, včetně textu, obrázků, webových stránek a tlačítek. Každý z těchto objektů lze přizpůsobit podle konkrétního účelu a potřeby, čímž se zajišťuje nejen estetika, ale i interaktivita a přehlednost dat.

Jedním z nejběžnějších způsobů uspořádání vizualizací na dashboardu je použití horizontálních a vertikálních rozvržení, která zajistí vyvážený a vizuálně přitažlivý vzhled. Po přetažení listů do pracovního prostoru lze pomocí těchto objektů umístit vizualizace tak, aby přehledně koexistovaly vedle sebe nebo pod sebou. Například horizontální objekt uspořádá jednotlivé listy vedle sebe, zatímco vertikální objekt je srovná tak, že budou pod sebou. Tento způsob uspořádání je jednoduchý, ale efektivní, a je základem pro jakýkoli komplexnější dashboard.

Pro zachování estetiky a pro zajištění, že objekty nebudou překrývat jeden druhý, může být užitečné použít prázdný objekt, známý také jako „Blank object“. Tento objekt slouží jako mezera mezi vizualizacemi, což pomáhá soustředit pozornost na jednotlivé grafy a tabulky. Zároveň může sloužit i pro nevizuální objekty, které nejsou součástí samotného rozložení, ale jsou nezbytné pro interaktivní prvky nebo jiné doplňky.

Dalšími důležitými objekty, které můžete do dashboardu přidat, jsou texty, obrázky, tlačítka nebo dokonce celé webové stránky. Textové objekty slouží k přidávání popisků, titulků nebo krátkých vysvětlení, které mohou doplnit příběh vašich dat. Textová pole v Tableau mají stejné možnosti formátování, jaké byste očekávali od běžného textového editoru – můžete měnit písmo, velikost písma, tučné písmo, podtržení nebo kurzívu. To vše umožňuje vytvořit textové objekty, které dokonale zapadnou do vizuálního designu vašeho dashboardu.

Obrázky mohou dashboardu dodat osobní ráz a zároveň pomoci vizualizovat informace, které nejsou snadno pochopitelné jen na základě datových vizualizací. Můžete přidat obrázky produktů, loga, fotografie nebo jiné relevantní vizuály. K tomu stačí přetáhnout obrázkový objekt z panelu do pracovního prostoru, upravit jeho velikost a případně přidat alt text pro usnadnění přístupu pro uživatele se zrakovými problémy. To vše se snadno provádí díky intuitivnímu rozhraní Tableau, které vám umožňuje nahrát obrázky buď přímo z počítače, nebo zadáním URL odkazu na obrázek z webu.

Dalším užitečným objektem, který může významně rozšířit funkčnost vašeho dashboardu, je možnost vložení webových stránek. Tento prvek je ideální pro situace, kdy chcete zobrazit další informace nebo propojit váš dashboard s externím zdrojem dat. Pro tento účel stačí přetáhnout objekt webové stránky na dashboard a zadat URL odkazu. Webová stránka se poté zobrazí přímo na vašem dashboardu, což umožní uživatelům přístup k dalším informacím bez nutnosti opustit Tableau.

Tlačítka představují další důležitý prvek pro zajištění interaktivity na vašem dashboardu. Tlačítka mohou mít různé funkce, například sloužit k navigaci mezi různými listy a dashboardy nebo umožnit stažení souborů. Konfigurace těchto tlačítek v Tableau je jednoduchá – stačí vybrat typ tlačítka (např. navigační nebo stahovací), nastavit jeho vzhled a popis a umístit ho na požadované místo v dashboardu. Tlačítka tak umožňují uživatelům snadno interagovat s daty a provádět akce, které zvyšují hodnotu a použitelnost dashboardu.

Pokud chcete ještě více přizpůsobit svůj dashboard a přidat nové funkcionality, můžete využít rozšíření (extensions) v Tableau. Extensions jsou doplňky, které rozšiřují možnosti Tableau a mohou být vytvořeny jak uživateli, tak i externími vývojáři. Můžete například integrovat externí aplikace, přidat vlastní vizualizace nebo zcela nové funkce. Pro použití rozšíření je potřeba je nejprve nainstalovat a poté přidat do dashboardu. Tato flexibilita poskytuje neomezené možnosti pro personalizaci a obohacení vašich Tableau projektů.

Je důležité si uvědomit, že přidávání těchto objektů do dashboardu by mělo být promyšlené. Každý objekt by měl mít jasný účel a nesmí zbytečně zahlcovat pracovní prostor. Když přidáváte obrázky, texty, tlačítka nebo jiné objekty, mějte na paměti, že hlavní funkcí dashboardu je poskytování přehledných a srozumitelných dat. Příliš mnoho vizuálních nebo interaktivních prvků může narušit uživatelský zážitek a ztížit navigaci. Správně zvolená kombinace těchto objektů umožní vytvoření dashboardu, který je nejen vizuálně atraktivní, ale i efektivní a snadno použitelný.