Mentionsy
KajoData - Analiza danych dla każdego
KajoData - Analiza danych dla każdego
02.03.2026 16:30

23 minuty i 9 sposobów by zostać profesjonalnym ANALITYKIEM DANYCH | Jak poprawnie analizować dane?

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY


W tym odcinku pokazuję, dlaczego ludzie odpadają z rozmów o pracę nie przez brak znajomości Excela czy Pythona, ale przez brak umiejętności realnej analizy danych. Opowiadam o tym, czym analiza jest, a czym nie jest. To nie jest przeklepywanie KPI ani robienie wykresów. To jest sposób myślenia. Zestaw powtarzalnych „analitycznych otwarć”, które pozwalają spojrzeć na dane jak specjalista i wiedzieć, co z nimi zrobić.


Przechodzę przez konkretne podejścia, które sam stosuję w pracy: segmentację, kohorty, RFM, analizę lejka, unit economics, strukturę kosztów, pracę z rozkładami i analizę przyczyn źródłowych. Pokazuję, jak łączyć te klocki w całość, zamiast traktować je jako osobne techniki z kursu SQL czy Power BI. Chodzi o to, żeby zrozumieć, gdzie naprawdę zarabia się pieniądze, gdzie biznes przecieka i jak jedna zmiana potrafi poruszyć kilka metryk naraz.


Na końcu dotykam tego, co według mnie odróżnia dobrego analityka od przeciętnego: myślenia systemowego i umiejętności łączenia kropek. Bo prawdziwa wartość nie polega na tym, że policzysz średnią, tylko że zrozumiesz, co ona ukrywa. Jeśli chcesz wejść poziom wyżej i zacząć analizować dane jak profesjonalista, ten odcinek jest dla Ciebie.

RFM LTV KAK Power Query KPI Power BI Grupy AOV Z. Big Maca Google Ads Monetary RMF FM Recency

Sponsorzy odcinka (1)

KajoData Space post-roll

"zachęcam Cię do wstąpienia do KajoData Space"

Szukaj w treści odcinka

Wyczyść
Znaleziono 3 wyniki dla "KPI"

Ale, żeby Ci ułatwić, ja przychodzę z tym filmikiem, żeby Ci pokazać kilka naprawdę fajnych metod, jak podejść do danych, jak analizować dane jak specjalista, a przede wszystkim, co jest moim zdaniem najważniejsze, wejść na kolejny poziom po tym, jak znamy już technologie, znamy już KPI-e, a teraz poznamy...

Tutaj musimy się wesprzeć tym, czego uczyliśmy się poprzednio, czyli kiedy uczyliśmy się KPI-ów, uczyliśmy się takich rzeczy jak LTV czy KAK.

To jest coś, co się nazywa root cause analysis, to znaczy zadajemy sobie pytanie i to nie jest do końca praca na KPI-ach, praca na formułach, ale zadajemy sobie pytanie o prawdziwą przyczynę rzeczy, prawdziwą przyczynę tych danych.

Ostatnie odcinki