SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  35
Télécharger pour lire hors ligne
Ako prezentovať čísla vášmu
šéfovi
Martin Bago,
5.3.2018
2nd Data Science Club
Martin Bago
Data Scientist @ Instarea (Market Locator)
• Ing. @ Automatizácia a informatizácia procesov v priemysle (2014-2016, MTF STU BA) – 3. miesto ŠVOČ (Time series forecasting in R)
• Bc. @ Aplikovaná informatika (2009-2014, FEI STU BA)
• 2017-now Data Scientist, Instarea s.r.o., Market Locator
• 2015-2016 Head of Analyst, News and Media Holding a.s.
• 2014-2015 SEO Analytik, Centrum Holdings a.s.
• 2011-2014 Automix.sk, Centrum Holdings a.s.
• 2010-2013 Šéfredaktor OKO Časopis (FEI STU BA)
• Milujem šoférovanie, mám rád kávu, futbal a pivo
AI nepotrebuje každá firma, BI áno
Akovizualizovať štruktrované dáta?
Business Intelligence revolúcia priniesla niekoľko jednoduchých nástrojov:
• Google Data Studio
• Microsoft PowerBI
• Tableau
• Shiny (R)
• Dash, Plotly (Python)
• ...
Sledujte správne metriky
TIP #1
Čo určujevýkon?
Poučenie z webovej analytiky:
nie sú to reálni uživatelia
ale zobrazenia stránky
alebo konverzie
Potrebujem absolútne hodnoty,
alebo mi stačí trend?
Ak neviem jednoznačne určiť sledovanú metriku, dopočítam ju (PCA, vzorec...)
Reálny čas vs. PVs/Session
Absolútne vs. relatívne hodnoty
Príliš veľa premenných
zbytočne rozptyľuje
Zmena v relatívnych alebo
absolútnych hodnotách?
Vyberte správny typ
grafu/zobrazenia a vhodnú škálu
TIP #2
Inak sa vám stane toto...
Riešením cluster v podaní Leafletu
Výsledky produktu #5 sú nečitateľné
Jeden report = jeden príbeh
TIP #3
Nepreháňajte to s farbami, ale
zvýraznite extrém
TIP #4
VS
Source: https://www.presentation-process.com
Nepreháňajte to s farbami, ale zvýraznite extrém
Nepoužívajte legendy,
hodnoty vložte do grafu
TIP #5
Grafy
Budget (€)
Materials
67%
Personnel
11%
IT
22%
2015
22.1
Material
12.9
Personnel
5.1
IT
4.1
Budget
Materials Personnel IT
Pre rovnaké hodnoty použite rovnaké farby.
Komplexný,
ale príliš obsažný report
Príklad #1
Report webovej návštevnosti, 2015
Kombinované grafy nechápe každý...
Ponaučenie
Čím menej informácií, tým lepšie
Webové metriky cez
Google Data Studio
Príklad #2
How to present campaign results to your boss
GoogleData Studio
Plusy:
• Online webové rozhranie
• Široká podpora konektorov
• Integrované konektory do
Google AdWords, Search
Console alebo Google
Analytics
Mínusy:
• Množstvo bugov
• Otázna dostupnosť
Interaktívne HTML mapy
cez rozhranie R
Príklad #3
analyzy.marketlocator.sk
Analyzy.marketlocator.sk
Webový portál určený pre distribúciu dátových výstupov širokej verejnosti.
Výstupná štúdia
Prečo interaktívnumapu?
• Dokážu zobraziť neuveriteľnú porciu dát
• Vizuálny a veľmi intuitívny spôsob zobrazovania dát
• Dostupné online
• Nie sú nutné žiadne grafické schopnosti
• Sú zábavné
• Porno pre analytikov
Prečo použiť R alebo Python?
• Dokážu spracovať veľké dáta
• SQL selecty priamo zo zdrojového kódu
• Možnosť uložiť ako .html
• Pár riadkov kódu
• Netreba javascript
Základnámapa = 3 riadkykódu
leaflet() %>%
addTiles()
addPolygons(data = SVK_districts)
Excel vs. Mapa (nezamestnanosť na SVK, 2015)
vs
Monitorovanie a analytika
cez Microsoft PowerBI
Príklad #4
How to present campaign results to your boss
How to present campaign results to your boss
Microsoft PowerBI
Plusy:
• Jednoduché rozhrania
• Mimoriadne široká podpora
konektorov
• Offline aj online dostupnosť
• Samozrejmá podpora SQL
• Možnosť hlasovať o nových
features budúcich releasov
Mínusy:
• Rýchlosť spracovania veľkých
datasetov
A čo ak dátapotrebujem mať offline?
Na trhu existuje niekoľko knižníc/frameworkov určených na budovanie lokálnych reportov:
Shiny
Dash
Bokeh
Plotly
D3.js
Tableau
Prečo Shiny/Dash/Bokeh?
• Ak je bezpečnosť dát prioritou
• Reporty sú určené úzkemu okruhu ľudí
• Vyžadujem interaktivitu (filtrovanie) podobne, ako pri pivot tables v Exceli
• Spracúvam objemné dáta a potrebujeme nad nimi rýchlo operovať
• Jednoduchá cestu k vývoju vlastného riešenia
https://shiny.rstudio.com/gallery/
https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html
https://dash.plot.ly/gallery
Stay in touch
Instarea s.r.o.
29. Augusta 36/A
811 09 Bratislava
www.instarea.com
Martin Bago
Data Scientist
Instarea
martin.bago@instarea.com
+421 905 255 852
Ďakujem!

Contenu connexe

Similaire à How to present campaign results to your boss

Atribučné modelovanie a mobilný marketing
Atribučné modelovanie a mobilný marketingAtribučné modelovanie a mobilný marketing
Atribučné modelovanie a mobilný marketingVISIBILITY s.r.o.
 
Od MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnosti
Od MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnostiOd MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnosti
Od MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnostiVladimír Rejholec
 
ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18
ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18
ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18ui42
 
BI trends for 2010 by SSSI
BI trends for 2010 by SSSIBI trends for 2010 by SSSI
BI trends for 2010 by SSSIRastislav Neczli
 
Počítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMN
Počítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMNPočítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMN
Počítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMNMiroslav Reiter
 
IT back up expert for R & D Center, Bratislava region
IT back up expert for R & D Center, Bratislava regionIT back up expert for R & D Center, Bratislava region
IT back up expert for R & D Center, Bratislava regionDalibor Slavik 5 400+
 
Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019
Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019
Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019Basta digital
 
Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014
Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014
Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014ONLINE KLUB
 
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132Eee-marketing
 
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132Eee-marketing
 
14 tipov pre eshopy v roku 2017
14 tipov pre eshopy v roku 201714 tipov pre eshopy v roku 2017
14 tipov pre eshopy v roku 2017VISIBILITY s.r.o.
 
Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu
Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu
Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu Jozo Kovac
 
Ako analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotu
Ako analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotuAko analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotu
Ako analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotuJozo Kovac
 
Data Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitě
Data Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitěData Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitě
Data Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitěTaste
 
Incident Management System
Incident Management SystemIncident Management System
Incident Management SystemGAMO a.s.
 
GAMO IMS - Incident Management System
GAMO IMS - Incident Management SystemGAMO IMS - Incident Management System
GAMO IMS - Incident Management SystemGAMO a.s.
 
Daily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan Potančok
Daily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan PotančokDaily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan Potančok
Daily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan Potančokvibration.sk
 

Similaire à How to present campaign results to your boss (20)

Atribučné modelovanie a mobilný marketing
Atribučné modelovanie a mobilný marketingAtribučné modelovanie a mobilný marketing
Atribučné modelovanie a mobilný marketing
 
Od MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnosti
Od MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnostiOd MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnosti
Od MFA až po affiliate, alebo ako zarobiť na organickej návštevnosti
 
ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18
ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18
ui42 Martin Krupa The Spot Guru Na čo myslieť pri vytváraní webu 2013-09-18
 
BI trends for 2010 by SSSI
BI trends for 2010 by SSSIBI trends for 2010 by SSSI
BI trends for 2010 by SSSI
 
Google Analytics
Google Analytics Google Analytics
Google Analytics
 
Počítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMN
Počítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMNPočítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMN
Počítačová podpora procesného modelovania s pomocou BPMN
 
IT back up expert for R & D Center, Bratislava region
IT back up expert for R & D Center, Bratislava regionIT back up expert for R & D Center, Bratislava region
IT back up expert for R & D Center, Bratislava region
 
Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019
Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019
Personalizácia Hyundai.sk / MeasureCamp Bratislava 2019
 
Lubomir Jochim
Lubomir JochimLubomir Jochim
Lubomir Jochim
 
Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014
Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014
Na čo myslieť pri vytváraní WEBu | ui42 - ONLINE KLUB 2014
 
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
 
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
E marketing - google analytics - ivan kulich 16132
 
14 tipov pre eshopy v roku 2017
14 tipov pre eshopy v roku 201714 tipov pre eshopy v roku 2017
14 tipov pre eshopy v roku 2017
 
Google Analytics
Google AnalyticsGoogle Analytics
Google Analytics
 
Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu
Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu
Ako analytika prináša úspešným firmám skutočnú hodnotu
 
Ako analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotu
Ako analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotuAko analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotu
Ako analytika prinasa uspesnym firmam skutocnu hodnotu
 
Data Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitě
Data Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitěData Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitě
Data Restart 2022: Tomáš Bouma - Data Mesh a personalizační use-case v realitě
 
Incident Management System
Incident Management SystemIncident Management System
Incident Management System
 
GAMO IMS - Incident Management System
GAMO IMS - Incident Management SystemGAMO IMS - Incident Management System
GAMO IMS - Incident Management System
 
Daily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan Potančok
Daily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan PotančokDaily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan Potančok
Daily Web 2015 Bratislava - vývoj online softvéroveho produktu, Ivan Potančok
 

Plus de Data Science Club

Principles of Big Data Analytics Visualization
Principles of Big Data Analytics VisualizationPrinciples of Big Data Analytics Visualization
Principles of Big Data Analytics VisualizationData Science Club
 
Batch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-Preprocessing
Batch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-PreprocessingBatch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-Preprocessing
Batch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-PreprocessingData Science Club
 
A Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanel
A Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanelA Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanel
A Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanelData Science Club
 
Why Successful Games Need Analytics
Why Successful Games Need AnalyticsWhy Successful Games Need Analytics
Why Successful Games Need AnalyticsData Science Club
 
Introduction to data science club
Introduction to data science clubIntroduction to data science club
Introduction to data science clubData Science Club
 
Live predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, Exponea
Live predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, ExponeaLive predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, Exponea
Live predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, ExponeaData Science Club
 

Plus de Data Science Club (6)

Principles of Big Data Analytics Visualization
Principles of Big Data Analytics VisualizationPrinciples of Big Data Analytics Visualization
Principles of Big Data Analytics Visualization
 
Batch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-Preprocessing
Batch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-PreprocessingBatch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-Preprocessing
Batch (Spark) and Streaming (Kafka) Data-Preprocessing
 
A Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanel
A Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanelA Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanel
A Big (Query) Frog in a Small Pond, Jakub Motyl, BuffPanel
 
Why Successful Games Need Analytics
Why Successful Games Need AnalyticsWhy Successful Games Need Analytics
Why Successful Games Need Analytics
 
Introduction to data science club
Introduction to data science clubIntroduction to data science club
Introduction to data science club
 
Live predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, Exponea
Live predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, ExponeaLive predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, Exponea
Live predictions with schemaless data at scale. MLMU Kosice, Exponea
 

How to present campaign results to your boss