Blog

Přinášíme vám články, tipy a rady z oblasti analýzy dat a datové vědy.

Zaměřujeme se zejména na témata sběru dat, přípravy dat pro jejich následnou analýzu, vysvětlení užití jednotlivých statistických a dataminingových metod i ovládání softwaru IBM SPSS, Power BI či programování v jazyce R, Python a dalších.

Když průměr nestačí: Metoda Kaplan-Meier jako nástroj pro přesnější rozhodnutí

Metody analýzy délky života se užívají v situacích, kdy sledujeme délku trvání jevů, resp. dobu do výskytu určité události. Touto událostí může být například úmrtí pacienta, vznik poruchy výrobku, odchod zákazníka ke konkurenci nebo ukončení smlouvy. Metoda se tedy uplatňuje v medicíně, ekonomii,...

Celý článek

Nenechte své zákazníky odejít (Churn analýza)

Jednou z nejstarších komerčních úloh datové vědy je optimalizace retenčních kampaní. V konkurenčním tržním prostředí se vyplatí investovat do udržování vlastních zákazníků více než se snažit přetahovat nové zákazníky od konkurence. Úloze se slangově říká churn a spočívá v přípravě klasifikačního modelu, který dokáže u každého...

Celý článek

Analýza hlavných komponentov (Principal Component Analysis – PCA)

V súčasnej dobe je práca s dátami neoddeliteľnou súčasťou mnohých vedeckých disciplín, ako sú ekonómia, sociálne vedy, biológia, psychológia, informatika či strojové učenie. Moderné dátové súbory často obsahujú veľké množstvo premenných, ktoré sú medzi sebou navzájom prepojené a korelované. Takéto dáta sú...

Celý článek

Moderní přístup k prediktivní údržbě: když stroje začnou mluvit

I zdánlivě obyčejný zvuk může být cenným zdrojem informací o technickém stavu stroje. Pomocí mikrofonů umístěných na vybraných částech zařízení lze sledovat vývoj hlučnosti a rozpoznat situace, kdy se stroj chová jinak než obvykle – například kvůli opotřebení součástek, chybějícímu mazivu nebo nesprávnému...

Celý článek

RFM analýza pro chytrý marketing

RFM analýza (Recency, Frequency, Monetary) predstavuje jednu z najrobustnejších metód behaviorálnej segmentácie v databázovom marketingu. Jej primárnym cieľom je kvantifikovať hodnotu zákazníka na základe jeho reálneho nákupného správania, čím sa eliminuje subjektivita deklaratívnych prieskumov. Teoretický pilier metódy vychádza z Paretovho princípu (pravidlo 80/20), ktorý...

Celý článek