Dataosaamista käytännössä

Data-analyysin menetelmät pysyvät samoina aiheesta riippumatta, oli kyse myynnistä, osakkeista, varastonhallinnasta tai budjetoinnista. Vien analyysin koko putken läpi: raakadatasta SQL-kyselyihin, Pythoniin tai Exceliin ja lopulta Power BI:hin.

Voin tehdä data-analyysin kahdella tavalla: perinteisesti Power BI:llä tai ketterästi modernilla tavalla. Alla molemmat tavat käytännössä.

Perinteinen data-analyysiputki

Perinteinen tapa etenee vaihe vaiheelta: data haetaan SQL:llä, siivotaan Pythonilla, tarkistetaan Excelissä ja esitetään lopuksi Power BI:ssä.

SQL
Haen datan tietokannasta. Yhdistän useita tauluja JOINeilla, tiivistän dataa aggregaatioilla, rajaan tulokset suodatuksella ja ratkaisen monimutkaisemmat kysymykset alikyselyillä.
JOINAggregaatiotSubqueryt
Python
Siivoan ja muokkaan haetun datan pandasilla ja numpylla: poistan virheet ja puuttuvat arvot sekä muotoilen datan analysoitavaan muotoon. Visualisoin ensimmäiset löydökset matplotlibilla ja automatisoin toistuvat vaiheet apuskripteillä.
pandasnumpymatplotlib
Excel
Tarkistan tulokset ja tiivistän aineiston nopeasti pivot-taulukoilla ja kaavoilla. Makroilla ja VBA:lla automatisoin toistuvat työt, esimerkiksi raporttien päivittämisen.
PivotKaavatVBA
Power BI
Rakennan siivotusta datasta dashboardin: eheytän sotkuiset tiedot, lasken tarvittavat mittarit ja esitän tulokset selkeinä kaavioina. Lopputuloksen ymmärtää yhdellä silmäyksellä myös ilman teknistä taustaa.
DashboardDatan eheytysRaportointi

Power BI dashboard

Tämä on e-commerce-esimerkki Intian Amazonin datasta. Dashboard arvioi tuotteiden hintoja ja arvosteluja: mitkä tuotteet ovat hyvin arvosteltuja, miten alennukset näkyvät hinnoissa ja miten kategoriat eroavat toisistaan.

Data oli sotkuista, joten eheytin sitä paljon ja tein sen päälle useita apusarakkeita. Dashboardin rakensin alusta loppuun itse ilman valmiita teemoja tai pohjia. Datasetti ei ollut paras mahdollinen, mutta siitä sai hyvän demon oikean työn kaltaiseen siivoukseen.

Datasetti Kagglessa
Avaa uudessa välilehdessä

Ketterä AI avusteinen data-analyysi

Pystyn myös luomaan interaktiivisia webbikäyttöliittymällä toimivia dashboardeja, jotka antavat katsauksen suoraan SQL-tietokantaan reaaliajassa. AI:n avulla rakennan ne nopeasti, ja ne ovat valmiita käyttöön jo ensimmäisessä versiossa.

SQL-tietokantaWeb-dashboardReaaliaikainen näkymä
Yleiskatsaus · Myyntianalytiikka
https://analytics.esimerkki.fi/yleiskatsaus

Myynti

2 070 000 €

+7.1 %edell. kk

Tilaukset

54 474

+0 tällä istunnolla

Keskiarvosana

4.12

1 216 tuotetta

Keskialennus

50 %

listahinnasta

Myynti kuukausittain (t€)

Ostopolku

Hinta (€) ja arvosana

SELECT month, category, SUM(revenue) FROM sales WHERE category IN ('Elektroniikka', 'Koti & keittiö', 'Tietokoneet', 'Terveys') AND month >= now() - interval '6 months' GROUP BY month, category;
analytics-db · PostgreSQLPäivitetty 0 s sitten · kysely 14 ms

Kiinnostuitko? Ota yhteyttä.

Laita viestiä, niin jutellaan lisää.