Datová analytika nebo analýza dat je proces shromažďování, zpracování a vyhodnocování dat s cílem získat užitečné informace, které pomáhají při rozhodování.
🔍 Jednoduše řečeno:
Datová analytika = zjištění, co se děje, proč se to děje a co s tím můžeš udělat – na základě čísel a faktů.
📊 Z čeho se skládá Datová analytika:
1. Sběr dat
Z různých zdrojů: weby, aplikace, e-shopy, sociální sítě, CRM, IoT zařízení, databáze…
Příklady: počet návštěvníků na webu, prodeje produktů, kliky na reklamy
2. Čištění a zpracování dat
Odstranění chyb, duplicit, nesmyslů
Příprava dat pro analýzu Např. změna formátů, výpočet průměrů
3. Analýza a vizualizace
Vzorce, trendy, odchylky – co se děje?
Využívají se nástroje jako: Excel, Google Data Studio, Power BI, Tableau, Python, SQL
4. Interpretace výsledků
Převod čísel na rozhodnutí: Proč klesly prodeje? Který produkt je nejziskovější? Jaká je návratnost reklamy?
💡 Typy datové analytiky:
Typ analytiky Otázka, kterou řeší Příklad
📈 Deskriptivní Co se stalo? Kolik zákazníků nakoupilo minulý měsíc?
🔍 Diagnostická Proč se to stalo? Proč klesly prodeje v říjnu?
📊 Prediktivní Co se pravděpodobně stane? Kolik prodejů čekáme příští měsíc?
⚙️ Preskriptivní Co bychom měli udělat? Kolik investovat do reklamy, aby to rostlo?
🎯 Proč je Datová analytika důležitá:
Podporuje lepší rozhodování
Odhaluje skryté příležitosti (nebo problémy)
Pomáhá optimalizovat náklady, marketing, produkt, služby
Je základem pro automatizaci a AI
🛠 Příklady využití:
E-shopy: sledování nákupního chování, optimalizace cen, remarketing
Banky: hodnocení rizika klientů
Marketing: měření efektivity kampaní, segmentace zákazníků
Výroba: predikce poruch strojů (IoT)
Zdravotnictví: analýza výsledků léčby nebo diagnostika z dat
