Data scientistek Veszprémben: Vélemények és kedvező árak

Data Scientist magánügyfeleknek

A Data Scientist akkor hasznos, ha sok adatból kell érthető döntést, előrejelzést vagy egyszerűbb kimutatást készíteni. Magánügyfélként ez lehet családi vállalkozás forgalmi elemzése, webáruház adatainak rendezése, hirdetési költségek vizsgálata, ügyféllista tisztítása vagy egy kisebb automatizált riport. Nem minden feladat igényel nagy rendszert. Sokszor elég egy jól összerakott táblázat, egy pontos modell, vagy egy tiszta magyarázat arról, mit mutatnak a számok.

Veszprém környékén gyakran olyan megbízások jelennek meg, ahol a megrendelő nem teljes állású szakembert keres. Inkább egy konkrét problémára kell gyors és átlátható segítség. A Qjob.hu oldalán különböző magánszakemberek között lehet keresni, ezért nem egy cég ajánlatáról van szó. Ez fontos, mert az adatos munkánál sokat számít a személyes figyelem. Egy adattudós másként dolgozik, ha pontosan érti, hogy a megbízó mit akar megtudni, és mihez fogja használni az eredményt.

Én személy szerint jobban szeretem azokat a szakembereket, akik nem rögtön bonyolult modellt ígérnek. Előbb kérdeznek. Milyen adat van meg, honnan származik, mennyire hiányos, milyen döntést kell támogatnia. Ez kevésbé látványos, de sokkal biztonságosabb kezdés.

Adattudományi feladatok otthoni és kisvállalkozói adatoknál

Az adattudomány nem csak nagyvállalati terület. Egy magánügyfél is kerülhet olyan helyzetbe, ahol az adatok rendezetlenek, a bevétel ingadozik, a hirdetés drágul, vagy nem látszik, melyik termék hozza a nyereséget. Ilyenkor a Data Scientist feladata nem az, hogy idegen szavakkal beszéljen. Hanem az, hogy a nyers adatból használható választ adjon.

Tipikus munka az Excel vagy Google táblázatok tisztítása, ismétlődések keresése, ügyfélcsoportok elemzése, értékesítési adatok értelmezése, készletmozgás vizsgálata, előrejelzés készítése, valamint egyszerű gépi tanulási modell építése. Egyes esetekben elég egy egyszeri elemzés. Máskor rendszeres riport kell, amely hetente vagy havonta frissül.

Sokan ott hibáznak, hogy először eszközt választanak, és csak utána gondolkodnak a kérdésen. Pedig fordítva érdemes. Előbb azt kell megfogalmazni, hogy milyen döntéshez kell segítség. Például melyik terméket érdemes rendelni, melyik ügyfélcsoport aktív, mikor várható erősebb kereslet, vagy melyik kampány költése térül meg.

Volt eset, amikor egy ügyfél azt hitte, hogy bonyolult előrejelző modellre van szüksége. Adatai egy webáruházból és néhány hirdetési fiókból jöttek. A munka végén kiderült, hogy a legnagyobb gond nem a modell hiánya volt, hanem a rosszul jelölt kampányok és a duplikált rendelési sorok. Egy egyszerű tisztítás után már látszott, hol folyik el a pénz. Ilyen helyzetben a jó adatkezelés többet ér, mint egy drága algoritmus.

Data Scientist árak és díjazás

Az ár főként az adatok állapotától és a feladat céljától függ. Egy rövid konzultáció olcsóbb, mint egy teljes elemzési folyamat. Egy tiszta táblázatból gyorsabban készül riport, mint több forrásból összerakott, hibás vagy hiányos adatból. Saját tapasztalatom szerint a túl alacsony ár gyakran azt jelenti, hogy a szakember csak felületesen nézi át az adatot. Olcsóbban 12.000 forintnál ritkán lesz minőségi óraalapú munka ezen a területen.

A táblázat inkább kiindulópont. Egy tapasztalt adattudós előre jelzi, ha a feladat több időt kér. Az is jó jel, ha külön választja az adatfeltárást, az elemzést és az átadást. Így nem keveredik össze a munka, és a megbízó látja, mire fizet.

Szakember választása adatfeladatra

A jó választás nem csak azon múlik, hogy ki ismeri a legtöbb eszközt. Fontosabb, hogy a szakember érthetően beszéljen, kérjen mintafájlt, és ne ígérjen biztos eredményt látatlanban. Az adatelemző vagy adattudós munkája mindig a rendelkezésre álló adat minőségétől indul. Ha az adat hibás, hiányos vagy következetlen, akkor a legjobb módszer is félrevezető lehet.

Érdemes megnézni, hogy a szakember dolgozott-e már hasonló adattípussal. Webáruház, számlázás, ügyfélnyilvántartás, készlet, hirdetés, időpontfoglalás vagy kérdőív mind más logikát követ. Nem baj, ha valaki nem mindenben erős. Baj akkor van, ha ezt nem mondja ki.

Én személy szerint jobban bízom abban, aki a munka elején röviden leírja a lépéseket. Például adatellenőrzés, hiányok feltárása, alapmutatók, következtetések, majd átadás. Ez nem bürokrácia. Ez védelem a félreértések ellen. Sok vita abból lesz, hogy a megbízó modellt vár, a szakember pedig csak kimutatást készít.

Kérj rövid magyarázatot arra is, hogyan kapod meg az eredményt. Lehet táblázat, grafikon, rövid írásos összegzés, kód, vagy együtt használható irányítópult. Magánügyfélnél a legegyszerűbb átadás gyakran jobb, mint a túl összetett rendszer. Az eredményt érteni kell, különben nem segít.

Adatmunka Veszprém városrészeiben

Veszprém esetében a helyi jelenlét akkor számít, ha az adatok mögött helyi szolgáltatás, üzlet vagy ügyfélkör áll. Belváros, Jutasi úti lakótelep, Cholnokyváros, Dózsaváros, Egyetemváros és a környező települések más vásárlói szokásokat mutathatnak. Egy helyi vállalkozásnál nem mindegy, hogy a forgalom turistákból, visszatérő ügyfelekből vagy környékbeli megrendelőkből jön.

Az elemzésben a földrajzi bontás sokat segíthet. Például kiderülhet, melyik városrészből érkezik több megkeresés, honnan jönnek a nagyobb kosárértékű vásárlók, vagy milyen időszakban erősödik a kereslet. Nem kell mindig bonyolult térképes megoldás. Néha elég az irányítószám, a kiszállítási cím vagy a megrendelés ideje.

Veszprém környékén Balatonfüred, Herend, Márkó, Nemesvámos és Ajka felől is jöhetnek ügyfelek egy kisebb vállalkozáshoz. Ha ezek az adatok megvannak, érdemes külön nézni őket. Sok megbízó csak az összesített számot figyeli, pedig a helyi bontás mutatja meg, hol érdemes erősíteni a hirdetést vagy a kiszolgálást.

Adattisztítás, riport és előrejelzés

A legtöbb munka adattisztítással kezdődik. Ez unalmasnak tűnik, de ettől lesz megbízható a végeredmény. Hibás dátumok, hiányzó árak, eltérő terméknevek, duplikált ügyfelek, rosszul rögzített kategóriák mind torzíthatják az elemzést. Ha ezt kihagyják, a grafikon szép lehet, de félrevezető.

A riport akkor jó, ha nem csak számokat mutat. Röviden elmondja, mi változott, mi az eltérés oka, és mire érdemes figyelni. Egy Data Scientist abban segít, hogy az adat ne külön életet éljen, hanem kapcsolódjon a döntéshez. Ez lehet árazás, készlet, hirdetés, ügyfélkezelés vagy szezonális tervezés.

Az előrejelzésnél óvatosnak kell lenni. Kevés adatból nem lehet biztos jövőt mondani. Lehet becslést készíteni, de a bizonytalanságot is jelezni kell. Sokan akkor követnek el hibát, amikor egyetlen grafikon alapján rendelnek árut vagy állítanak le hirdetést. Egy jó szakember ilyenkor nem csak számot ad, hanem kockázatot is mutat.

Az átadásnál kérj egyszerű leírást. Mit tartalmaz az adat, milyen lépések történtek, milyen következtetés vonható le, és mit nem szabad túlértelmezni. Ez különösen fontos, ha később másik szakember folytatja a munkát. A tiszta dokumentáció időt és pénzt ment meg.