Počítáte události, objednávky, chyby, opakované akce klientů?
Sledujete, kolikrát se něco stalo – nebo naopak nestalo?

Na první pohled pracujete s těmi nejjednoduššími daty, jaká si lze představit – s prostými počty. Jenže ve chvíli, kdy se je pokusíte analyzovat a vyvodit z nich závěry, začnou se chovat jinak, než byste čekali.

V datech se hromadí nuly. Hodnoty jsou nízké. Občas se objeví extrém, který „rozhodí“ celý výsledek. Průměr nevysvětluje realitu a klasické modely sice něco spočítají, ale vy jim úplně nevěříte. A v hlavě se začne ozývat pochybnost:
„Používám na tahle data vůbec správný přístup?“

Pravda je jednoduchá – počty událostí se nechovají jako běžná numerická data.
Neodpovídají předpokladům, na kterých stojí klasické regresní modely nebo práce s průměrem. Když k nim přistupujeme stejným způsobem jako k „normálním“ číslům, často získáme závěry, které realitu spíše zkreslují než vysvětlují. 

Existuje však metoda, která je na tento typ dat navržená od samého základu.
Jmenuje se Poissonova regrese.

Na webináři se zaměříme na to, jak pracovat s daty typu „kolikrát se něco stalo“ tak, aby analýza skutečně odpovídala realitě.

Ukážeme si zejména:

• jak se na počty událostí dívat jinak než pomocí průměrů a klasických modelů,
• proč na tento typ dat běžné statistické postupy často nestačí,
• jak odhalit faktory, které skutečně ovlivňují četnost událostí – nikoli jen jejich „průměrné chování“.

Pro koho je webinář určen?
Webinář je určen pro každého, kdo pracuje s daty a chce jim opravdu rozumět – analytiky, marketéry, výzkumníky i všechny, kteří se při práci setkávají s počty událostí a mají pocit, že z nich dnes „dostávají méně, než by mohli“.

PŘIHLASTE SE JEŠTĚ DNES!