Gastcollege op de Hogeschool van Amsterdam, voor de minor 'Online Management'.

1. GoDataDriven
PROUDLY PART OF THE XEBIA GROUP
@ivoeverts
ivoeverts@godatadriven.com
GoDataDriven @ HvA
Gastcollege minor online management,Amsterdam, 15/05/2017
Ivo Everts
Data Scientist

2. Wat gaan we doen
•GoDataDriven: wat doen we, waarom doen we
het, hoe doen we het.
•Wat doe ik daar. En wat doe ik hier.
•Uitdiepen van client cases.
•Google Analytics op GoDataDriven.com.
•Zelf code schrijven voor data verwerking en
analyse.

3. Ik hoop dat jullie enthousiast
raken over data-gedreven
werken in het algemeen want dat
is de toekomst.

4. GoDataDriven
Knowledge mile

5. GoDataDriven
•We zijn een groep van ~30 data specialisten
•5 chiefs: ops, tech, marketing, sales, general
•Technical consultants:
•~50% data engineers
•~50% data scientists
•Dochterbedrijf van Xebia, groot geworden in
software ontwikkeling en consultancy
? Wat is het verschil tussen een data engineer en een data scientist ?

6. GoDataDriven
•Als gevolg van de automatisering hebben
bedrijven te maken met steeds meer data
•Veel bedrijven bewegen nu van data opslag naar
beschrijvende en voorspellende data verwerking
? Wat voor data hebben deze bedrijven en wat kan je daarmee ?

7. GoDataDriven
•Bij de klant zien we vaak de volgende fases:
•Inspiratie: workshops om de data-driven use-
cases te ontdekken
•Transpiratie: de rest :)
•Infrastructuur aanleggen
•Statistische modellen testen
•Software in productie nemen
? Hoe zou je het voorspellend vermogen van een model testen ?

8. GoDataDriven
Typische data science workflow

9. GoDataDriven
Typische data science workflow
real-time aanbevelingen online retailer
clickstreams
user profiles
geo-filtering
missing data
item features
user features
item similarity
user similarity
sales, CTR
user satisfaction

10. GoDataDriven
? Waar zit jij en waar wil je zitten ?

11. Ivo @ GoDataDriven
•Ik werk hier nu ~3 jaar als data scientist
•Grote projecten voor ING en NS
•Trainingen, workshops, presentaties, PoC's,
hackathons
•Gewerkt voor een startup vanuit de
onderzoeksgroep (SightCorp)
•Eigen bedrijfje voor bouwen van webapplicaties
•BSc + MSc + PhD in beeldverwerking en
toegepaste kunstmatige intelligentie

12. Ivo @ GoDataDriven
•Filmpjes kijken
•Afstudeeropdracht: object tracking with
multiple cameras
•Deel van proefschrift: human activity
recognition
•Werk bij SightCorp:
•InSight
•CrowdSight

13. Ivo @ GoDataDriven
Gezichtsherkenning
Jack, Marie, John, Kim,Ann
?
John
? Heb ik al gezegd dat dit machine learning heet ?

14. Ivo @ GoDataDriven
Typische data science workflow
human activity recognition in video
youtube
videos
formaat
converteren
beweging,
kleur, vorm
support vector
machine
accuracy

15. Ivo @ GoDataDriven
Wat is nou een machine learning model
Support vector machine
Decision tree / random forest

16. Ivo @ GoDataDriven
State of the art machine learning: Deep Learning

17. Ivo @ GoDataDriven

18. Client case: NPO
•Gepersonaliseerd nieuws en video aanbod op
basis van surf gedrag
•Clickstream data afgevangen met Divolte, onze
eigen in-house opensource tool
•Hadoop data platform ontworpen en ingericht
•Team en werkwijze opgestart

19. Client case: NPO
•Hoe goed kunnen we het aantal lezers van een
artikel voorspellen?
? Wat voor impact heeft dit op de advertentie verkoop ?

20. Client case: NPO
•Hoe verhoudt de lengte van een video zich tot
het percentage van mensen dat niet wegklikt?
? Zou dit gevolgen kunnen hebben voor de business ?

21. Client case: NPO
•Verdeling over jaartal van bekeken content op
basis van rule-based aanbevelingen vs
algoritmische aanbevelingen
? Wie worden hier blij van en waarom ?

22. Client case: NPO
•Mik niet alleen op CTR: vaak is je doel niet een op dit moment zo hoog
mogelijke CTR te halen, maar ligt dat (veel) hoger. Zo is het op een site als de
NPO heel makkelijk om een hoge CTR te halen met een zeker fragment dat
draait om de voorgevel van Katja Schuurman, maar is dat natuurlijk juist niet wat
je wil tonen. — Copyright Vincent.
•Realiseer je goed wat je meet. Een CTR kan je makkelijk definiëren als “aantal
keer getoond” gedeeld door “aantal keer geklikt”, maar als je zoals bij de NPO
elke keer als een stream gepauzeerd wordt als “een keer getoond” rekent dan
ben je in feite de CTR maal (1+”aantal keer gepauzeerd”) aan het meten. Dat
scheelt al snel een factor vier.
•Realiseer je goed waar je data vandaan komt, en dat deze soms heel vies is. Bij
eBay komt ruim 1/3 van alle searchqueries van bots vandaan. Als je dan
geïnteresseerd bent in waar men naar zoekt zal je die eerst weg moeten filteren.

23. Client case:Transavia
•Zeer vergelijkbaar met de NPO case
•Persoonlijke aanbevelingen op basis van jouw
surfgedrag

24. •Opbouwen van een gedragsprofiel
Client case:Transavia

25. •Integreren van machine learning
Client case:Transavia
? Wat is 'oude' technologie en wat is 'nieuwe' technologie ?

26. Client case: Bakkersland
•Mooi voorbeeld van hoe steeds meer 'normale'
bedrijven data gedreven gaan werken
•Bakkersland bakt brood en levert aan de
supermarkt
•De data bestaat uit kassa bonnetjes die 's avonds
naar een ftp server worden gekopieerd
? Wat is de case ?

27. Client case: Bakkersland

28. Google Analytics
•GA @ GoDataDriven.com
•Kunnen we GA gebruiken om de aandacht voor
ons werk in de luchtvaart industrie te vergroten?
•Zoek op 'case' in Behavior :: Site Content ::
Content Drilldown.Transavia op no. 9
•We hebben de case al als eerste staan op de
homepage
? Wat zou je je nog meer kunnen afvragen ?

29. Zelf coden
•Data van wikipedia
•Jupyter notebook

30. GoDataDriven
PROUDLY PART OF THE XEBIA GROUP
@ivoeverts
ivoeverts@godatadriven.com
GoDataDriven @ HvA
Gastcollege minor online management,Amsterdam, 15/05/2017
Dank!
Laat wat van je horen als je voor ons coole dingen wil doen met GA en social media
Ivo Everts
Data Scientist