AI u analizi podataka
Ova radionica pokazuje kako AI može pomoći u radu s podacima bez potrebe da polaznici budu programeri ili data scientisti. Fokus je na praktičnoj analizi: kako postaviti dobro analitičko pitanje, pripremiti podatke, očistiti tablicu, pronaći obrasce, izraditi osnovne vizualizacije i pretvoriti rezultate u razumljiv poslovni uvid.
Termin
Cijena
340 €
Trajanje
12 sati
Prijava na seminar
Opis
Ova radionica pokazuje kako AI može pomoći u radu s podacima bez potrebe da polaznici budu programeri ili data scientisti. Fokus je na praktičnoj analizi: kako postaviti dobro analitičko pitanje, pripremiti podatke, očistiti tablicu, pronaći obrasce, izraditi osnovne vizualizacije i pretvoriti rezultate u razumljiv poslovni uvid. Radionica ne zamjenjuje ozbiljnu statistiku ili podatkovnu znanost. Njezin cilj je pomoći poslovnim korisnicima da bolje koriste podatke koje već imaju i da razumiju gdje AI pomaže, a gdje može pogriješiti.
Preduvjeti za pohađanje radionice
Polaznici bi trebali imati: osnovno iskustvo s Excelom ili Google Sheetsom, završeni AI Fluency modul ili usporedivo iskustvo, sposobnost čitanja jednostavnih tablica te spremnost na provjeru AI zaključaka.
Struktura radionice
Cjelina | Sadržaj |
|---|---|
Što znači analizirati podatke uz AI | AI kao analitički asistent, ne kao zamjena za prosudbu; opisna analiza vs. zaključivanje |
Analitičko pitanje i cilj analize | Od “pogledaj ovu tablicu” do jasnog pitanja: što želimo saznati, za koga i zašto |
Priprema i sigurnost podataka | Anonimizacija, što ne unositi, struktura dataseta, sigurni vježbovni podaci |
Kvaliteta tablice | Nedostajuće vrijednosti, duplikati, nelogičnosti, kategorije, pogrešni formati |
AI kao pomoćnik u Excelu / Sheetsu | Objašnjenje formula, prijedlog formula, kategorizacija, jednostavna pravila, grupiranja |
Opisna analiza | Sažeci, trendovi, segmenti, usporedbe, odstupanja, osnovni obrasci u podacima |
Vizualizacija i prezentacija nalaza | Koji graf odabrati, kako opisati nalaz, što staviti u izvještaj ili prezentaciju |
Provjera i granice interpretacije | Kako uhvatiti pretjerane zaključke, lažnu sigurnost, korelaciju bez uzročnosti |
Mini projekt | Polaznici analiziraju pripremljeni dataset i prezentiraju 3 uvida, 2 rizika i 1 preporuku |
Što ćete naučiti?
- Formulirati jasno analitičko pitanje
- Pripremiti podatkovni set za rad s AI-jem
- Prepoznati nedostajuće vrijednosti, nelogičnosti i pogreške u podacima
- Koristiti AI za objašnjenje tablica, formula i osnovnih analiza
- Dobiti pomoć u čišćenju, grupiranju i kategorizaciji podataka
- Izraditi jednostavne sažetke, grafičke prikaze i poslovne uvide
- Provjeriti jesu li AI zaključci utemeljeni u podacima
- Razlikovati opisnu analizu od pretjeranog zaključivanja
- Pretvoriti analitički nalaz u kratku poslovnu preporuku
