Riešené úlohy k 1.-4. lekciu úvodu do dátovej analýzy

V minulej lekcii, Dátový formát CSV, sme sa venovali najrozšírenejšiemu formátu na dátovú analýzu - CSV.

Nasledujúce 3 cvičenia vám pomôžu precvičiť si znalosti práce s tabuľkami a základnej dátovej analýzy v Exceli alebo Google Sheets z minulých lekcií. Vo vlastnom záujme sa ich pokúste vyriešiť sami. Pod článkom máte na kontrolu riešenia na stiahnutie. Ale pozor, hneď ako sa na ne pozriete bez vyriešenia príkladov, cvičenia pre vás stratia zmysel a nič sa nenaučíte

Ak si naozaj nebudete vedieť rady, radšej sa znovu pozrite do minulých tutoriálov a skúste prísť na riešenie sami.

Jednoduchý príklad

Predstavte si, že ste tréner basketbalového tímu. Máte tabuľku s údajmi o troch hráčoch NBA: name, points, assists a minutes played (v minútach).

Vašou úlohou je:

1. Uložiť dáta do tabuľkovej podoby (Excel alebo Google Sheets).
2. Vypočítať priemerný počet asistencií na hráča.
3. Napísať krátky záver, čo tento údaj môže znamenať pre tímovú taktiku.

Dataset (CSV):

Name;Points;Assists;Minutes Played
LeBron James;25;8;35
Stephen Curry;30;6;34
Giannis Antetokounmpo;28;5;33

Pokročilý príklad

Ste analytik v e-shope so športovým tovarom. Máte dataset o predajoch vo formáte CSV.

Vašou úlohou je:

1. Importovať CSV do Excelu alebo Google Sheets.
2. Pridať nový stĺpec Revenue = Price × Quantity.
3. Spočítať celkové tržby.
4. Zistiť, ktorá kategória má najvyššie tržby.
5. Stručne vysvetliť, ako by táto informácia mohla ovplyvniť marketingovú stratégiu.

Dataset (CSV):

Date;Product;Category;Price;Quantity
2025-09-01;Basketball Ball;Sports Equipment;800;2
2025-09-01;Running Shoes;Footwear;2200;1
2025-09-02;Football Jersey;Clothing;1200;3
2025-09-03;Jump Rope;Sports Equipment;250;4
2025-09-03;Cap;Accessories;400;2
2025-09-04;Running Shoes;Footwear;2200;2
2025-09-04;Hoodie;Clothing;1500;1

Príklad pre náročných – BONUS

Ako konzultant pre mestský úrad máte k dispozícii dva zdroje dát o doprave. Vašou úlohou je spojiť výsledky a odporučiť, čo by malo mesto urobiť.

1. V CSV súbore spočítajte priemernú dennú premávku na každej ulici.
2. V textových komentároch identifikujte aspoň dva opakujúce sa problémy.
3. Spíšte krátke odporúčanie pre radnicu, ako tieto problémy riešiť.

Štruktúrované dáta (CSV):

Date;Street;Number of Cars
2025-09-01;Broadway;1200
2025-09-01;5th Avenue;950
2025-09-01;Madison Avenue;700
2025-09-02;Broadway;1500
2025-09-02;5th Avenue;980
2025-09-02;Madison Avenue;720
2025-09-03;Broadway;1400
2025-09-03;5th Avenue;910
2025-09-03;Madison Avenue;680

Neštruktúrované dáta (text):

"There are huge traffic jams on Broadway every morning."
"There is a lack of parking spaces on 5th Avenue."
"Madison Avenue is relatively calm, but queues form near the school in the morning."
"Traffic jams on Broadway are getting worse, especially between 7:30 and 9:00."
"Parking on 5th Avenue is almost impossible."

V nasledujúcom kvíze, Kvíz - Základy dátovej analýzy, kvalita a typy dát, si vyskúšame nadobudnuté skúsenosti z predchádzajúcich lekcií.

Mal si s čímkoľvek problém? Stiahni si vzorovú aplikáciu nižšie a porovnaj ju so svojím projektom, chybu tak ľahko nájdeš.

Na absolvovanie tohto cvičenia prosím splň všetky príklady tým, že ich úspešne odovzdáš na otestovanie.