Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Kevyitä lähtöjä data-analytiikkaan

109 views

Published on

Data-analytiikka liiketoiminnan kehittämisessä -koulutus Edutechissä syksyllä 2016

Published in: Data & Analytics
  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

Kevyitä lähtöjä data-analytiikkaan

  1. 1. Kevyitä lähtöjä data- analytiikkaan Jukka Huhtamäki @jnkka Tampereen teknillinen yliopisto Data-analytiikka liiketoiminnan kehittämisessä maanantaina 24. lokakuuta 2016 #Data4BizTraining @edutechtut
  2. 2. Kolme näkökulmaa 1. Uutta otetta data-analytiikaan 2. Lean Startup ja datalähtöinen kehitys 3. Välinekimara: kevyesti liikkeelle!
  3. 3. Näkökulma 1: Uutta otetta data- analytiikkaan
  4. 4. ETL DAD Extract Transform Load Data Engineering Data Warehouse Forever Discover Access Distill Data Science Whatever means Now
  5. 5. Smart data We need a movement with a quickness You are the witness of change And to counteract We gotta take the power back De la Rocha et al. (1992)
  6. 6. MAD skillz (Cohen et al. 2009) Magnetic: Data warehouses should draw data like a magnet, not repel it. Sharing data within organization should be the default Agile: It should be straightforward for anyone to start analyzing data (analytics democracy) Deep: Analysis should be as deep as analysts’ skills allow, not as shallow as IT rules
  7. 7. https://en.wiktionary.org/w/index.php?title=juonikas&oldid=31154683
  8. 8. Case Google Analytics • Custom dimensions: https://developers.google.com/analytics/devg uides/collection/analyticsjs/custom-dims-mets http://bit.ly/gacustom2015
  9. 9. (Parker, 2014)
  10. 10. Näkökulma 2: Lean Startup ja datalähtöinen kehitys
  11. 11. Hyvä mittari etenee oikealle ja ylös? This is the curse of vanity metrics, numbers which look good on paper but aren't action oriented: website hits, message volume, or "billions and billions served." (Ries, 2010) “
  12. 12. https://speakerdeck.com/rossi/ls-for-real-sw
  13. 13. Askel #1: Sivulatauksista toimintojen mittaamiseen
  14. 14. Avainmittarit (Maurya, 2010)
  15. 15. Prosessit & konversio • Vrt. Nielsenin 1- 9-90 -sääntö (2006) • Lisää aktiivisia, merkittävästi lisää muita? (Maurya, 2010)
  16. 16. Kohortit (Maurya, 2010)
  17. 17. A/B-testaaminen • Hypoteesi > toteutus > käyttöön, vertailu kontrolli- ryhmään • Nopea iteraatio, esim. 2 x päivässä (x tiimien määrä) (Kuva: Widrich, 2012)
  18. 18. Repeat: Overview > Details At a more specific level what I think this comes down to is this: measure everything but focus on one thing at a time. And use an exploratory approach, every so often, to dig into your data to solve the key problems you have. Think of yourself as a detective and problem solver, and you’re using data to find the answers. “ Ben Yoskovitz, when interviewed by Ash Maurya http://bit.ly/ebd2014leananalytics Katso myös: https://bitly.com/ebd2014leananalytics+
  19. 19. Big data driven & Lean? Kuvalähde: Maurya (2013), http://leanstack.com/lean-analytics-the-one-metric- that-matters-and-other-provocations/
  20. 20. Yhteenvetoa • Startup-yrityksen tavoitteena on löytää kestävä liiketoimintamalli – saman lähestymistavan soveltaminen onnistuu myös yritysjäteissä • Liiketoimintamallin keskeinen osa on kasvumoottorin valinta: viraali, maksullinen, sitouttava – tätä voi tarkastella esimerkiksi tuotekohtaisesti • Näinkö: hypoteesien generointi datalähtöisesti (eksploratiivinen visuaalinen analyysi tai koneoppiminen) ja testaaminen lean-mittarein?
  21. 21. Lean Startup haltuun! • Aleksi Rossi: Lean Startup For Real!? Aleksi Rossi, @AlekRossi Ville Kautto, @villekautto
  22. 22. Havaintoja Lean Startupista?
  23. 23. Näkökulma 3: Kevyitä lähtöjä data- analytiikkaan
  24. 24. (Card, Mackinlay & Shneiderman, 1999) (Pirolli & Card, 2005) (Hansen et al., 2009)
  25. 25. Ohjelmointikirjasto/sovelluskehys: D3.js
  26. 26. Toteutus esimerkiksi (Card ja muut, 1999) Web
  27. 27. Reading the Riots on Twitter (Procter, Vis and Voss, 2012): http://www.slideshare.net/Flygirltwo/reading-the-riots-on-twitter-lift12
  28. 28. Konfiguroitava kirjasto: Highcharts
  29. 29. (Card ja muut, 1999) Web / / Toteutus esimerkiksi
  30. 30. Vuorovaikutteinen laskenta: R & Rstudio (…, Matlab) Image source: OUseful.Info, the b
  31. 31. Toteutus esimerkiksi (Card ja muut, 1999) Web
  32. 32. alteryx.com
  33. 33. Visuaalinen analytiikka (Vismaster)
  34. 34. Yhdisteltävää riittää!
  35. 35. Lopuksi – kiitos! Jukka Huhtamäki jukka.huhtamaki@tut.fi twitter.com/jnkka fi.linkedin.com/in/jukkahuht amaki/

×