Podstawy danych

Wprowadzenie do danych

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Dane są wszędzie

Dane są wszędzie

Dane są wszędzie

Dane są wszędzie

Dane są wszędzie

Dane są wszędzie

Czym są dane?

$$

• Pochodzi od datum: dane, fakt

Czym są dane?

$$

• Pochodzi od datum: dane, fakt
• Cenny zasób ery cyfrowej$^1$

¹ The Economist, 6 maja 2017: Najcenniejszym zasobem świata nie jest już ropa, lecz dane

Kontekst danych

$$

• Kto jest świetnym zawodnikiem?
  • Lionel Messi
  • Alexander Ovechkin

$$

Kontekst danych

$$

• Kto jest świetnym zawodnikiem?
  • Lionel Messi
  • Alexander Ovechkin

$$

Kontekst danych

$$

• Kto jest świetnym zawodnikiem?
  • Lionel Messi
  • Alexander Ovechkin

$$

Kontekst danych

$$

Informacje nadające sens danym

• Kiedy dane zostały zebrane
• Gdzie dane zostały zebrane
• ...

Te cechy danych nazywamy metadanymi

$$

Typy danych

Nieustrukturyzowane:

• Wideo z meczu piłkarskiego
• Bez etykiet ani kolejności

$$

Ustrukturyzowane:

• Tabela z golami, czasami, zawodnikami
• Zorganizowane i łatwiejsze do analizy

• Powszechne w arkuszach kalkulacyjnych
• Łatwe do filtrowania i analizy

Przykłady:

• Rekordy sprzedaży
• Frekwencja pracowników
• Dane pogodowe

$$

$$

Rekordy sprzedaży  

ID	Produkt	Sprzedaż
1	T-shirt	15
2	Jeans	2
3	Shoes	3
4	Jacket	1
5	Hat	5

• Trudniejsze do analizy
• Wymaga przetwarzania

Przykłady:

• Filmy wideo
• Wywiady
• Zdjęcia

$$

• Zwane też danymi numerycznymi
• Idealne do obliczeń i wizualizacji

Przykłady:

• Zdobyte punkty
• Wzrost
• Temperatura

• Zwane też danymi kategorycznymi
• Przydatne do wykrywania wzorców

$$

Przykłady:

• Ulubione dyscypliny sportowe
• Opinie klientów

Podsumowanie

$$

• Ustrukturyzowane: zorganizowane i łatwe do analizy

• Nieustrukturyzowane: złożone, ale wartościowe

• Ilościowe: numeryczne, idealne do obliczeń

• Jakościowe: opisuje kategorie i ujawnia trendy

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do danych