Az alkalmazott statisztika és az adattudomány abban segít, hogy a száraz számokból használható, értelmezhető tudás legyen — olyan, ami ténylegesen támogatja a döntéseinket. A Cubix Alkalmazott statisztika képzése az alapoktól indul: mit jelent valójában adatokat gyűjteni, megtisztítani, elemezni? Hogyan lesz a táblázatokból üzleti előny vagy akár új stratégia? És mi az, amit az adatok nem tudnak megmondani — csak mi magunk? Az érték ott keletkezik, ahol az adatokból információ, majd döntés és cselekvés születik – legyen szó marketingről, gyártásról, egészségügyről vagy akár mesterséges intelligenciáról.

---

Mi is az a Data Science?

A data science – vagy magyarul adattudomány – egy multidiszciplináris terület, amely ötvözi a matematikát, statisztikát, programozást és az adatokkal kapcsolatos kommunikációt. A cél mindig ugyanaz: értelmezhető tudást nyerni az adatokból, amely segít jobb döntéseket hozni.

Az adattudósok munkája jóval túlmutat az adatok „elemzésén”:

• Már az adatgyűjtés előtt beleszólnak, hogyan kellene strukturálni az adatokat;
• Előkészítik, tisztítják, rendszerezik a nyers adatokat;
• Adatelemzéseket és előrejelző modelleket készítenek;
• És mindezt úgy kommunikálják a döntéshozók felé, hogy abból valóban cselekvés legyen.

A valóságban ugyanis az adatok nagy része nem használható állapotban áll rendelkezésre. Az adat-előkészítés – például hiányzó értékek kezelése, formázás, normalizálás – az adattudósok munkájának 60-80%-át is kiteheti.

Az adattudomány szerepe az üzleti világban

Hogyan lesz az adatból üzleti érték? Az egyik legalapvetőbb módszer a múltbeli adatok felhasználása jövőbeli előrejelzésekhez.

Vegyünk egy triviális példát: ha a hőmérséklet emelkedésével nő a fagylalteladás, akkor a korábbi hőmérséklet- és forgalmi adatok alapján jó eséllyel előrejelezhetjük a nyári keresletet. Ez lehetővé teszi a készletek, munkaerő és marketing időzítésének optimalizálását.

De ez csak a jéghegy csúcsa. Az adatalapú megközelítés a következő területeken jelenthet áttörést:

• Vásárlói szegmentáció: A vásárlási minták alapján különböző csoportokat azonosíthatunk, és személyre szabott ajánlatokat küldhetünk – ahogy az Amazon vagy a Spotify is teszi.
• Folyamatoptimalizálás: A gyártásban vagy szolgáltatásokban az adat elemzése feltárhatja, hol van szűk keresztmetszet vagy túlterhelés, és ezzel az erőforrások átcsoportosíthatók.
• Egészségügyi döntéstámogatás: Ha két laborérték jellemzően együtt változik, akkor a költséghatékonyabb vizsgálat használható előszűrésre – ezzel időt és pénzt spórolva, miközben a diagnosztikai pontosság nem sérül.
• Lemorzsolódás elemzés: Egy biztosító vagy előfizetéses szolgáltató az ügyfélszolgálati panaszok és lemondások adatainak elemzésével azonosítani tudja, hol szivárognak el az ügyfelek, és beavatkozhat – még időben.
• Új üzleti lehetőségek azonosítása: A piaci adatok elemzése alapján észlelhetők olyan rések, ahol a versenytársak még nem kínálnak megoldást.

Példák más iparágakból

1. Kereskedelem: A Walmart minden éjszaka több millió tranzakciós adatot elemez, hogy optimalizálja a készletgazdálkodását. Az adatok alapján egy adott boltban egyetlen termék pozíciójának megváltoztatása is 15%-os forgalomnövekedést hozhat.

2. Banki szektor: A hitelkérelmek mögötti adatokból épített prediktív modellek segítenek azonosítani a nemfizetés kockázatát. A statisztikai modellek akár 25%-kal pontosabbak lehetnek a hagyományos hitelbírálatnál.

3. Gyártás: A GE (General Electric) ipari szenzoradatai alapján előrejelzi, mikor hibásodhat meg egy turbina – így az állásidő akár 30%-kal csökkenthető.

4. HR és toborzás: Egyes cégek előrejelző modellekkel dolgoznak, amelyek azonosítják, mely dolgozók hagyhatják el a céget a közeljövőben – ezzel célzott megtartási intézkedések indíthatók.

Mi az, amire nem adnak választ az adatok?

Fontos látni: nem minden kérdésre válaszolhatók meg adatokkal. Az adatok megmutatják a mi történt-et, de a miért történt gyakran további vizsgálatot, kvalitatív kutatást, emberi értelmezést kíván.

Például ha egy termék eladásai csökkennek, az adatokból látjuk a tendenciát – de nem biztos, hogy magyarázatot is kapunk. Lehet, hogy megváltozott a piaci környezet, lehet, hogy versenytárs kampány indult, vagy épp a csomagolás nem tetszik a célcsoportnak.

Az adatelemzés tehát nem helyettesíti az üzleti érzéket – de sokkal élesebbé teszi.

Mit tanulunk meg a képzésen?

A képzés során átfogó, gyakorlatorientált tudást szerezhetsz az adatelemzés különböző területeiről:

• Statisztikai alapok: Megismered a legfontosabb statisztikai módszereket, például a gyakorisági mutatókat, az átlag, szórás, medián és módusz értelmezését, valamint betekintést kapsz a mintavétel és hipotézisvizsgálatok világába.
• Adatelőkészítés: Elsajátítod az adatok előkészítésének lépéseit, az adatprofilozástól kezdve a tisztításon és imputáláson át egészen az átkódolásig és új változók létrehozásáig.
• Elemzési módszerek: Különféle elemzési megközelítéseket tanulsz meg alkalmazni – a társadalomtudományi adatok sajátosságaitól a big data és adatbányászati technikákig.
• Adatvizualizáció: Megtanulod, hogyan érdemes adatokat vizualizálni – egyszerű ábráktól a dinamikus dashboardokig –, olyan eszközökkel, mint a Power BI vagy a Tableau.
• Elemző eszközök használata: Gyakorlati tapasztalatot szerzel különféle szoftverekkel: Power BI, JASP, valamint az Excel hasznos és kevésbé ismert funkcióival is megismerkedsz.
• Többváltozós elemzések: Bevezetést kapsz az összetettebb módszerekbe is, például a lineáris és logisztikus regresszióba, a klaszterelemzésbe vagy a döntési fák alkalmazásába.
• Eredmények kommunikációja: Fejleszted az elemzési eredmények bemutatásához szükséges készségeket – infografikák, prezentációk, riportok és tanulmányok formájában –, hogy világosan és meggyőzően tudd átadni az adatok üzenetét.

Az oktató: Dr. Girasek Edmond

A kurzust Dr. Girasek Edmond vezeti, aki a Semmelweis Egyetem docense és a Cubix alkalmazott statisztikai tanfolyamának mentora. Szociológusként kezdte pályafutását, de már egyetemistaként statisztikát tanított – azóta is ezt teszi, csak egyre bővülő tudással és tapasztalattal. Több százezer fős adatbázisokkal dolgozott a diplomás pályakövetési rendszerben, Power BI riportokat készített, és olyan összetett adatforrásokat kapcsolt össze, mint a NAV, a felsőoktatási és egészségügyi nyilvántartások. 

Oktatói szemléletét az a meggyőződés vezeti, hogy a statisztika nem egy száraz, elvont terület, hanem értelmezhető és használható tudás – olyan eszköz, amellyel akár másnap jobb döntéseket hozhatunk. Kurzusán nemcsak eszközhasználatot tanít, hanem statisztikai gondolkodást is, történeteket adatokkal, valós problémákon keresztül. Ahogy ő fogalmaz: „A statisztika nem fix megoldásokat nyújt, hanem átfogó gondolkodási keretrendszert. Aki ezt megérti, az később is képes lesz eligazodni bármilyen adathalmazban – szoftvertől függetlenül.”

Mert végső soron nem az a cél, hogy adatokat nézegessünk – hanem hogy azokat felhasználva lássunk meg összefüggéseket, és megalapozott döntéseket tudjunk hozni. Ha érdekelnek további képzések, nézz szét aktuális kurzusaink között!