DataLabiin suoritettavana syventävänä harjoitteluna tehtäväkseni valikoitui Seaborn-oppaan luominen. Tarkoituksena oli luoda selkeä ohjeistus, jonka avulla Python-ohjelmointikielellä tehtäviä visualisointeja pystyisi tekemään myös sellaiset, joilla ei ole aiempaa ohjelmointiosaamista. Oppaassa käytettiin tekoälytyökalu Copilotin apua Python-koodien kirjoittamiseen.

Toteutus

Ensin piti valita missä ympäristössä työ haluttiin toteuttaa. Kokeiltiin Google Colabia sekä Jupyter Notebookia, valittiin Jupyter. Vaikka Colab oli monien netistä löytyvien oppaiden suositus, Notebook koettiin helppokäyttöisemmäksi, erityisesti aloittelijan näkökulmasta. Työssä pyrittiin pitämään mielessä miten data-analytiikan muilla kursseilla, kuten Power BI, käsiteltiin datan visualisointia ja haluttiin kokeilla miten samantyyppinen toteutettaisiin Seaborn-kirjaston avulla. Seabornin virallinen opas oli merkittävä apuväline työn toteutukseen, mutta vaatii lukijalta jonkin verran pohjatietoa aiheesta. Oppaassa käytettiin ERP-simulaatiopelistä saatua kaupallista dataa.

Visualisoinnit

Visualisointien koodit pyydettiin tekoälyltä Python-koodina. Usein koodissa oli jotain muokattavaa, jotta se saatiin halutunlaiseksi ja tekoälyn kanssa jouduttiinkin keskustelemaan pitkään halutun lopputuloksen saamiseksi.

Visualisoinnit jaettiin seuraaviin osioihin:

• Tilastolliset visualisoinnit
• Relaatiokaaviot
• Kategoriset kaaviot
• Jakaumien visualisointi
• Moniulotteiset visualisoinnit
• Lineaariset regressiomallit

Opas aloitettiin melko yksinkertaisilla Python-koodilla tehtävillä kuvaajilla, joista edettiin koko ajan vaativampiin visualisointeihin. Viimeisin osio lineaarisista regressiomalleista vaatiikin jo hieman taustatietoa tilastotieteestä. Esimerkeissä pyrittiin käyttämään sellaisia muuttujia, jotka ovat kaupallista dataa analysoitaessa tärkeitä. Oppaassa käytetyn datasetin Sales-välilehti sisälsi merkityksellisimmän osan tiedosta tähän liittyen.

Kun kyseessä on suuri datamäärä kuvaajien muodostuminen saattaa kestää kauan. Tällaisissa tilanteissa voidaan harkita otoksen ottamista datasta, jolloin oppaan esimerkin mukaan koodi: data=df_sales.sample(300) valitsee datasta 300 satunnaista havaintoa. Oppaassa on myös suodatettu dataa esimerkiksi suurimpien ja pienimpien arvojen mukaan, jolloin voidaan verrata esimerkiksi hyvin ja huonosti menestyvien eroja.

Seaborn-visualisointeja pääse helposti kokeilemaan, koska se sisältää valmiita datasettejä. Esimerkiksi Titanic-dataa sisältävä datasetti saadaan työkirjaan koodilla titanic = sns.load_dataset(”titanic”). Näin pääsee heti kokeilemaan miltä Seaborn-visualisoinnit näyttävät eikä tarvitse pohtia, mistä löytyisi sopiva ja puhdas data harjoitteluun. Tässä esimerkki ikäjakaumasta sukupuolen mukaan.

Linkki oppaaseen Opas Seaborn-kirjaston hyödyntämiseen bisnesdatan visualisoimisessa — Kirja

Visualisointien tyyli

Seabornin avulla saadaan ammattimaisen näköisiä visualisointeja lähes automaattisesti, se luotiinkin juuri ajatuksena, että käyttäjä voisi keskittyä kuvaajan analysointiin ei sen piirtämiseen. Kuvaajia voi kuitenkin halutessaan muokata monin tavoin. Tämän esimerkin oikeanpuoleinen kuvaaja on ilman tyylimuotoiluja tehty pylväsdiagrammi ja vasemmalla olevaan on muokattu otsikoita ja väritystä.

Tekoälyn avulla kirjoitetut koodit kannattaa aina tarkistaa ennen niiden ajamista erityisesti jos on tarkka millaisen visuaalisen muodon haluaa kuvaajalle. Microsoftin Copilot lisää usein pyydettyyn koodiin omia muokkauksia, välillä vaikka koodi pyydettäisiin ilman niitä.

Lopuksi

DataLabille suoritettuna harjoittelu vaatii opiskelijalta erityisesti ajankäytön hallintaa sekä motivaatiota saavuttaa itselleen asetetut tavoitteet. Aiheen olisi hyvä olla opiskelijalle aidosti mielenkiintoinen, sillä itsenäinen työskentely edellyttää todellista kiinnostusta ja halua oppia enemmän. Pythonin ja Seabornin lisäksi opin myös paljon erilaisia tapoja hyödyntää Jupyter-ympäristöä, jonka uskon tulevan hyödyksi vielä myöhemmin.

Sain Lens.org -sivuston kautta haetun listan tiederahoittajien nimistä sellaisista tutkimustartikkeleista, joissa on mukana suomalaisia korkeakouluja. Listassa on 2000 tiederahoittajaa, ja tehtäväni oli luoda taulukko, josta näkee; ovatko ne suomalaisia, vai ei. Tarkoituksena on verrata googlen avulla kirjoittamaani listaa ChatGPT-3.5-turbo-0613-tekoälyn ”kädenjälkeen”.

ChatGPT 3.5 -tekoäly on suunniteltu tulkitsemaan tekstiä, ja ”keskustelemaan” käyttäjänsä kanssa. Se ei pysty etsimään lisätietoja internetistä, vaan luottaa sille opetettuun tietoon.

Listasin rahoittajien suomalaisuuden binäärimuodossa True/False tekstein. Ihan jokaista rahjoittajaa en onnistunut paikantamaan, joten merkitsin ne VIRHE-tekstillä. Suomalaisia rahoittajia löytyi 1285, ulkomaalaisia 704, ja virheitä 11.

Kehoitteet

Tekoälyprojektiin käytettiin kolmea erilaista kehoitetta

• This text is an organization that has funded a scientific publication. Can you determine if the organization is Finnish or not?
• This text is an organization that has funded a scientific publication. Can you determine if the organization is Finnish or not? Answer with a yes or no answer. Yes for finnish and no for not finnish
• Tämä teksti on tiederahoittajan nimi. Päättele onko tämä tiederahoittaja suomalainen? Vastaa ainoastaan kyllä, tai ei.
  
  Kehoitteet ovat sanallisia käskyjä, koska käyttämäni tekoäly on suunniteltu keskustelemaan käyttäjien kanssa. Se ei osaa hakea tietoa internetistä, vaan toistelee sille opetettuja asioita.

Kehoite 1

This text is an organization that has funded a scientific publication. Can you determine if the organization is Finnish or not?

En ajatellut tätä kehoitetta tarpeeksi pitkälle. Tekoäly vastasi kysymyksiin kokonaisin lausein, perusteluiden kera. Vastauksista ei voi siis luoda hyvää karttaa, mutta niiden silmäily paljastaa, ettei tekoäly tuntunut olevan kovin varma monista vastauksistaan.

Kehoite 2

This text is an organization that has funded a scientific publication. Can you determine if the organization is Finnish or not? Answer with a yes or no answer. Yes, for finnish and no for not finnish

Tekoäly vastasi vihdoin binäärivastauksin. Olisi tosin ollut järkevämpää nimetä ne samoin termein, kuin omassakin dokumentissa. (on/ei ole suomalainen) Korjasin tämän pois blogin PowerBi -piirakasta. Tekoäly tuppaa kompuroimaan suomalaisten ruotsinkielisten instituutioiden kohdalla, esim; Liv och Hälsa. Myös säätiöt kuten; Stiftelsen Alma och K. A. Snellman Säätiö aiheuttavat ongelmia, vaikka niissä onkin suomea.

Vaikka tekoäly luokittelikin suurimman osan datasta binäärimuodossa, päätyi se silti sooloilemaan muutaman kerran. Datasta löytyy kaksi erillistä saraketta, joissa tekoäly pahoittelee kyvyttömyyttään käyttäen kokonaisia lauseita. Tekoäly lisäsi myös yhden True -vastauksen perään pisteen, ja teki saman kolmesti No -vastausten kohdalla.
This text is an organization that has funded a scientific publication. Can you determine if the organization is Finnish or not? Answer with a yes or no answer. Yes, for finnish and no for not finnish

Tekoäly vastasi vihdoin binäärivastauksin. Olisi tosin ollut järkevämpää nimetä ne samoin termein, kuin omassakin dokumentissa. (on/ei ole suomalainen) Korjasin tämän pois blogin PowerBi -piirakasta. Tekoäly tuppaa kompuroimaan suomalaisten ruotsinkielisten instituutioiden kohdalla, esim; Liv och Hälsa. Myös säätiöt kuten; Stiftelsen Alma och K. A. Snellman Säätiö aiheuttavat ongelmia, vaikka niissä onkin suomea.

Vaikka tekoäly luokittelikin suurimman osan datasta binäärimuodossa, päätyi se silti sooloilemaan muutaman kerran. Datasta löytyy kaksi erillistä saraketta, joissa tekoäly pahoittelee kyvyttömyyttään käyttäen kokonaisia lauseita. Tekoäly lisäsi myös yhden True -vastauksen perään pisteen, ja teki saman kolmesti No -vastausten kohdalla.

Kehoite 3

Tämä teksti on tiederahoittajan nimi. Päättele onko tämä tiederahoittaja suomalainen? Vastaa ainoastaan kyllä, tai ei.

Kolmas kehoite annettiin suomeksi. Tämä ei kuitenkaan auttanut vastauksissa. Esimerkiksi Turku ja Oulu tunnistettiin ulkomaalaisina paikkoina. Kehoite 3 oli huomattavasti kielteisempi, kuin englanninkielinen kehoite 2. Se ei myöskään totellut annettua binäärikäskyä, vaan vastasi tylysti vastauksella; ”Ei” 102 kertaa. ”On suomalainen” -vastaus kirjoitettiin myös väärin 14 kertaa. Vastausten seasta löytyi myös 21 tapausta, joissa tekoäly oli hylännyt ohjeistuksen, ja alkanut kirjoittamaan omaa tekstiään, käyttäen kokonaisia lauseita.

Pohdintaa

Sain huomattavasti paremmat vastaukset käsin googlailemalla, vaikka se vei aikaa. Kehotteissa ei selkeästi kannata käyttää suomea, eikä tekoäly ole kovin luotettava ”sooloiluongelmansa” takia. Eipä sitä tosin tällaiseen ole suunniteltukkaan. Kunnollisilla kyselyille pitäisi kirjoittaa oma ohjelma, jossa asia on otettu huomioon. Tekoäly pitäisi myös kouluttaa ymmärtämään, että Suomi on kaksikielinen maa…

Lähde

Koulutus.fi. 2023. Sano hei ChatGPT:lle – Mikä on ChatGPT ja mitä siitä pitäisi tietää?. Päivitetty 5.5.2023. Saatavissa: https://www.koulutus.fi/artikkelit/mika-on-chatgpt-ja-mita-siita-pitaisi-tietaa-23286 [viitattu 4.7.2023]

Minulle annettiin dataa, joka sisälsi kaikki Ilta-Sanomien verkkosivujen artikkelit vuodelta 2020. Data koostui sarakkeista: julkaisupäivä, url-osoite, otsikko, uutisteksti, ID, sanamäärä ja osasto. Tarkoituksena oli antaa data luokiteltavaksi yhdysvaltalaisen OpenAI -tutkimuskeskuksen ChatGPT 3.5 -tekoälylle. Tekoälyn oli tarkoitus ottaa näyte datasta, ja luokitella kaikki siinä olevat artikkelit sille annettuihin osastoihin.

ChatGPT 3.5 -tekoäly on nimensä mukaisesti suunniteltu tulkitsemaan tekstiä, ja ”keskustelemaaan”. Todellisuudessa se vaan toistaa sille opetettuja asioita. Se ei pysty hakemaan lisätietoja hakukoneiden avulla, vaan luottaa täysin oppimaansa tietoon.

Tekoälylle (lyh. AI) ainoastaan annettiin lista uutisartikkeleiden osastoista. Se ei nähnyt artikkeleiden alkuperäisiä osastoja. Käskyt annettiin Pandas -nimisellä Python -kirjastolla, käyttäen OpenAI:n API-avainta.

Itse data oli annettu csv-tiedostona, joka muunnettiin Pandasilla taulukoksi.

ChatGPT osoittautui kinkkiseksi työkaveriksi, joten jouduin ”ajamaan” projektin 90 kpl kokoisilla näytteillä. Valmiiseen työhön kertyi 300 tulosta, joten onnistuneita ajoja kertyi neljä.

Kehote annettiin tekstimuodossa. AI:n täytyi tietenkin tietää, mihin tekstit lajiteltaisiin, joten sille tuli antaa valmis lista osastoista, joihin data luokitellaan. Ilta-Sanomien Mobiili -niminen osasto on jätetty pois datasta, sen aiheuttamien ongelmien takia.

AI:ta viitattiin, kuin persoonana, kirjoittamalla sille ystävällisiä viestejä kokonaisin lausein, ja kuvailevin kriteerein. Skripti periaatteessa huijasi olevansa ihminen, joka kysyi AI:lta inhimillisiä kysymyksiä tietyin aikavälein.

Vastauksille varattiin 200 tokenia, skripti odotti 33 sekuntia kyselyiden välissä. Kolme ensimmäistä ajoa sisälsi 90 uutistekstiä. Näiden ajamiseen kului aikaa: 54min 31sek, 51min 3sek ja 50min 56sek. Viimeinen ajo sisälsi 30 uutistekstiä, ja siihen kului 18min 40sek.

Skriptin odotusluvun säätämisellä oli usein katalia seurauksia, joten jouduin tyytymään odotteluun.  Lopuksi data yhdistettiin csv -tiedostoon, josta kasasin sen suureksi taulukoksi, josta erottuu kaikki saatu data.

300:n uutistekstin joukosta AI onnistui luokittelemaan 125 artikkelia. (n. 42%) Datasta löytyi myös 19 artikkelia, joihin AI oli keksinyt oman vastauksen, vaikkei sille oltu koskaan annettu käskyä keksiä omia osastojaan. Datassa oli myös kolme vastausta, joilla tarkoitettiin sitä, mitä ajettiin takaa, mutta kirjoitusasu ei vastannut annettua promptia. Täysin epäonnistuneita luokitteluja oli 153. (51%)

Voit tutkia värikoodattua dataa osoitteessa: https://ksamk-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/bmiha003_edu_xamk_fi/EUP5IUiq1XZChBAvQnRgz_0BHXuvesvZtR7ijQN9z-xNYA?e=qmjgMP
Excel -välilehdiltä löydät datan lajiteltuna.

Lähde

Koulutus.fi. 2023. Sano hei ChatGPT:lle – Mikä on ChatGPT ja mitä siitä pitäisi tietää?. Päivitetty 5.5.2023. Saatavissa: https://www.koulutus.fi/artikkelit/mika-on-chatgpt-ja-mita-siita-pitaisi-tietaa-23286 [viitattu 4.7.2023]

Sankey-kaavio on virtakaavio, joka edustaa tietojen, resurssien tai energian virtausta yhdestä elementistä toiseen. Kaaviot koostuvat suorakaiteita, jotka edustavat kategorista dataa sekä nuolista, jotka edustavat virtauksia kategorioiden välillä. Nuolen leveys vastaa virtauksen määrää.

Yksi suosittu käyttökohde Sankey-kaavioille on oman talouden hallinta. Seuraamalla omia tuloja ja menoja ja merkitsemällä tiedot ylös exceliin luo hyvän aineiston visualisoitavaksi. Verkkopankissa tiedot ovat hyvin saatavissa ja menojen ja tulojen kategorisointi voi olla myös hyvin opettavainen kokemus.

Seuraavaksi luomme yksinkertaisen Sankey-kaavion käyttämällä ei minun, vaan kotikaupunkini Kouvolan ostolasku-aineistoa vuodelta 2021 joka on saatavilla osoitteessa https://www.kouvola.fi/kouvolankaupunki/kouvola-tietoa/avoin-data/ Kaavion luomiseen käytetään SankeyMATIC -työkalua joka puolestaan käyttää tehokasta JavaScriptin D3.js visualisointikirjastoa.

Data on Excel-tiedostossa joten lienee luontevaa käyttää datan muokkaukseen Exceliä. Ennen visualisointia data on muokattava oikeaan muotoon, joka tässä tapauksessa on seuraava:

Mistä [paljonko] Minne

Vasemmalle puolelle tulee kategoria ja oikealla toinen kategoria johon virtaus kohdistuu. Hakasuluissa esitetään virtauksen määrä, jonka täytyy olla numeerinen muuttuja.

Aluksi poimin ostolaskuexcelistä vain halutut sarakkeet. Tässä tapauksessa vasemmalle puolelle tulee pelkästään ”Kunnan nimi”, oikealle muuttuja nimeltä ”Tiliryhmä 1” sekä numeeriseksi muuttujaksi ”Laskun loppusumma” jolloin taulukon alku näyttää seuraavalta:

Seuraavaksi aineisto pivotoidaan. Tarkoitus on yksinkertaisesti ryhmitellä aineisto Tiliryhmä 1:n mukaan ja laskea jokaiselle ryhmän jäsenelle laskujen summa. Tätä varten luodaan pivot-taulukko painamalla (englanninkielisessä excelissä) Insert -> pivot table -> From Table/range.

Alueeksi valitaan sarakkeet joissa Tiliryhmä 1 ja Laskun loppusumma majailevat, eli tässä tapauksessa sarakkeet B ja C. Pivot-näkymässä Tiliryhmä raahataan hiiren avulla laatikkoon ”rows” ja laskujen eurot raahataan laatikkoon values, josta Excel oletuksena laskee summan.

Seuraavaksi siirrän pivot-taulukon omalle välilehdelle, jossa suoritetaan viimeinen toimenpide ennen visualisointia. Se on datan muuttaminen sankeymaticin haluamaan mistä [paljonko] minne -muotoon.

Lisään pivot taulukon vasemmalle puolelle uuden sarakkeen A joka saa joka rivillä arvon ”kouvolan kaupunki” Edustamaan kaaviomme vasenta laitaa. Sarake B sisältää tiliryhmäluokittelut ja sarake C laskujen summat. Kätevimmin datan saa visualisoitavaan muotoon käyttämällä seuraavaa funktiota uuteen sarakkeeseen:

=CONCATENATE(A2, " [", C2, "] ", B2)

Tässä A-sarakkeen toisella rivillä oleva arvo (koska ensimmäisellä on sarakkeen nimi) tulee vasemmalle, sen väliin C-sarakkeen arvo hakasuluissa ja vasemmalle B-sarakkeen arvo. Concatenate tarkoittaa suurin pirtein toisiinsa kytkemistä tai yhteen liittämistä. Lopputuloksena on seuraavanlainen taulukko:

D-sarakkeen sisällön voi kopioida sellaisenaan sankeyMATICin inputs-laatikkoon. Työkalu tarjoaa paljon vaihtoehtoja kaavion muokkaamiseen monipuolisella käyttöliittymällä. Esimerkiksi tässä tapauksessa virtaus lähtee yhdestä osoitteesta, mutta sen voi myös jakaa kategorioihin. Lisäksi kaavion ulkonäköä voi muokata todella monipuolisesti haluamansa näköiseksi. Lopputuloksena tiliryhmän visualisoinnista syntyi seuraava kuva, jonka voi kätevästi ladata png-muodossa:

Harjoittelussani oli tarkoitus tehdä tehtäviä Excelissä ja tutustua syvemmin sen ominaisuuksiin. Tarkastelin erityisesti analysointityökalua, mikä on Excelin lisäosa. Se antaa mahdollisuuden analysoida isoakin määrä dataa helposti. Analysointityökalun tutkiminen on ollut erittäin kiinnostava ja opettava kokemus.

Data

Näihin töihin data on kerätty Yahoo financista. Keräsin dataa kullan, raakaöljyn, platinan ja hopean hinnan muutoksista. Data oli vuoden 2012 alusta vuoden 2022 huhtikuun loppuun. Tarkemmin sanoen data koostui päivittäisistä päätöshinnoista. Yahoo financista ei ollut suoraa lataus mahdollisuutta näistä tiedoista, joten tietojen keräyksessä piti käyttää luovuutta. Lopulta sain siirrettyä tiedot Exceliin komentoja Ctrl-C ja Ctrl-V käyttäen. Aluksi siirrettyä dataa piti muokata, sillä luvut olivat muodossa 1,000.00, mitä Excel ei ymmärtänyt. Muokkaus perusmuotoon 1000,00 tehtiin käyttäen Excelissä komennolla Ctrl-F avautuvaa Korvaa-työkalua. Korvaa-työkalulla muutin myös päivämäärät muodosta kk.pp.vv muotoon pp.kk.vv.

Valitsin arvokkaita raaka aineita, koska niistä voi nähdä mitä maailman taloudessa tapahtuu. Kullan, hopean ja platinan hinnat Yahoo finanssissa annettiin dollareina unssilta. Öljyn hinta sen sijaan annettiin dollareina tynnyriltä.

Kullalta oli ensimmäinen raaka-aine, jonka päätin valita. Kulta on perinteisesti ollut sijoittajien turvasatama markkinoiden epävakaina aikoina (Talousanomat, 2019). Kulta on siis historiallisesti luotettava ja tasainen arvon osoittaja taloudessa. Yllä olevasta käyrästä voit nähdä kullan hinnan on muutokset prosentteina viimeisen 10 vuoden aikana. Kullan hinta on noussut 70 prosenttia eli noin 800 dollaria viimeisen 10 vuoden aikana.

Hopea valittiin sen halvan hinnan ja sen käytöstä taloudessa. Hopean hintaa heiluttaa paitsi koronatilanne myös toiveet teollisuuden tuotannon elpymisestä ja lisäkysynnästä ja toisaalta huoli tuotannon riittävyydestä (Taloussanomat, 2020). Hopean hinta on korkeimmillaan noussut 170 prosenttia. Hopean alhaisen hinnan takia tämä muutos on ollut vain kymmenien dollarien verran.

Platina taas on arvoltaan kullan ja hopean välissä. Ei liian kallis jalometalli mutta ei myöskään liian halpa. Kuvan 1 mukaan platinan hinta on laskenut huomattavasti viimeisen 10 vuoden aikana. Platinan hinta on pudonnut 40 prosenttia eli noin 700 dollaria.

Raakaöljyn valitsi Ukrainan sodasta seuranneesta hinnan noususta. Jolloin korrelaatio olisi helpompi huomata hinnan muutoksista. Öljyn hinta on noussut 29 prosenttia eli noin 20 dollaria viimeisen 10 vuoden aikana. Öljyn hinta vuonna 2020 putosi 88 prosenttia. Seuraavan kahden vuoden aikana öljyn hinta nousi huimat 117 prosenttia.

Datan käsittelyyn käytettiin Excelin apuohjelmaa analysointityökalut. Analysointityökalut voi aktivoida asetuksista. Kyseisellä työkalulla voit tehdä monenlaisia data-analyysejä suurellekin määrälle dataa helposti. Sen helppokäyttöisyys ja käyttäjäystävällisyys käy ilmi nopeasti.

Korrelaatio

Yksi analysointityökaluista on nimeltään Korrelaatio. Kyseinen työkalu hyödyntää Pearsonin korrelaatiokerrointa, joka mittaa lineaarisen yhteyden voimakkuutta kahden muuttujan välillä. Työkalulla pystyt helposti laskemaan (pareittaiset) korrelaatiokertoimet usean muuttujan tilanteessa (Kuvat 3 ja 4). Huomaa, että jos käytät ainoastaan KORRELAATIO-komentoa Excelissä, saat vain yhden korrelaatiokertoimen. Korrelaatio-työkalun tutkiminen ja sen käyttöön perehtyminen oli kiinnostava projekti ja oli hyvin opettavaista.

Korrelaatio on voimakkaampi mitä lähempänä korrelaatiokerroin on 1 tai -1. Se on sitä heikompi mitä lähempänä se on nollaa. Matriisista (Kuva 3) näet, että kullalla ja raakaöljyllä on heikko suora korrelaatio. Platinalla ja kullalla on sen sijaan heikko suora korrelaatio. Hopealla ja platinalla on voimakas suora korrelaatio. Platinalla ja raakaöljyllä sekä Hopealla ja kullalla on taas vahva korrelaatio. Raakaöljyllä on vahva korrelaatio hopean kanssa.

Korrelaatio matriisia tutkiessani huomasin, miten datasetin laajuus vaikutti suuresti matriisiin. Datan keräys suppeasti tai pieneltä aikaväliltä voi vaikuttaa korrelaatiomatriisiin tuloksiin. Kuvan 4 data on kerätty vuoden alusta alkaen toukokuun alkuun. Kuvien 3 ja 4 matriisit ovat selvästi hyvin erilaiset.

Tunnusluvut

Toinen työkalu mihin tutustuin, oli Tunnusluvut-työkalu. Se on hyvin käytännöllinen työkalu, jonka avulla voit saada datasta laskea datasta perustunnusluvut, kuten keskiarvon, moodin ja mediaanin. Huomaa, että moodi voi näkyä myös muodossa #puuttuu! (kuva 5), jos datasetissä ei ole yhtäkään samanlaista arvoa. Kuvassa 5 voit nähdä, mitä kaikkea Tunnusluvut-työkalulla saadaan selville. Tämä työkalu vaikuttaa tehokkaalta työvälineeltä, joten aion tulla käyttämään sitä tulevaisuudessa. Mielestäni sillä on paljon potentiaalisia hyötyjä.

Kullan tämänhetkinen hinta on keskiarvon yläpuolella yllättävän paljon. Kullan hinta on nyt 1909,30 (dollaria unssilta) verrattuna koko datan keskiarvoon 1522,71. Kullan hinta on vaihdellut paljon vuosien varrella, tämän voi nähdä kohdasta Alue, joka tarkoittaa tunnuslukua vaihteluväli (joka kertoo suurimman pienimmän arvon erotuksen). Mielestäni kiinnostavin havainto koskien tunnuslukuja oli raakaöljyn halvin hinta, mikä oli vain -37,63 dollaria tynnyriltä. Tämä oli mielestäni hyvin kiinnostava havainto.

Pohdinta

Mielestäni aikani analysointityökalu apuohjelman parissa on ollut todella palkitsevaa ja kiinnostava. Opin jopa tämän blogikirjoituksen aikana uusia asioita Excelistä. Odotan innolla, mitä tehtäviä tulee vielä harjoitteluni aikana. Haluaisin tutkia myös muita apuohjelmia ja saada niistä tietoja.

Lähteet

STT–AFP. 2019. Kullan hinta singahti ylimmilleen kuuteen vuoteen. Talousanomat 21.6.2019. Verkkolehti. Saatavissa: https://www.is.fi/taloussanomat/art-2000006150257.html

Startel–Bloomberg. 2020. Kullan hinta harppasi ennätyslukemiin, hopea kalleinta seitsemään vuoteen. Talousanomat 22.7.2020. Verkkolehti. Saatavissa: https://www.is.fi/taloussanomat/art-2000006578695.html

Kokonaisuudessaan harjoitteluni koostui useasta osasta. Minulla oli hieman aikaisempaa työkokemusta, jota kykenin hyödyntämään osana perusharjoittelua. Lopun perusharjoittelun ja syventävän harjoittelun suorituspaikkana toimi DataLAB, jossa työskentelin muutaman isomman projektin ja tehtävän parissa. Harjoittelun suoritin toukokuun 2021 ja joulukuun 2021 välillä.

Hävikki-projekti

Hävikki-projektiin haettiin data-analytiikan opiskelijaa keväällä 2021. Projekti oli kuvauksen perusteella kiinnostava ja mikä tärkeintä, siinä pääsi vaikuttamaan oikeisiin ja olemassa oleviin ongelmiin. Projektin tarkoitus oli selvittää vähittäistavarakaupoista kerättävän datan avulla, voiko ruoan hävikkiä ennustaa.

Pitkälti projektin työkaluna toimi R-studio. Projektin ensimmäisessä vaiheessa hävikkiä ennustettiin regressiomallien avulla. Projektin toisessa vaiheessa saatiin lisää dataa käyttöön ja lähestymistapaa vaihdettiin. Hävikin esiintyvyyttä alettiin tarkastelemaan keskiarvon ja keskihajonnan avulla, joita laskettiin sitä mukaa kun päiviä kertyi. Tällä tavoin ennusteen tarkkuus parani, mitä enemmän dataa saatiin kerättyä.

Hävikki-projekti sai myös jatkoa syksyllä 2021 data-analytiikan opintoihin sisältyvän projektin yhteydessä. Projektin tarkoituksena oli löytää sopiva määritelmä ongelmallisille tuotteille, joilla on suurempi riski aiheuttaa hävikkiä.

Kesätehtävät

Kesän ajaksi sain kolme isompaa tehtävää suoritettavaksi. Ensimmäisenä tehtävänä oli luoda frekvenssejä kuvaava puudiagrammi hyödyntäen R-Studiota. Esimerkiksi kyselytutkimuksen analysoinnissa voi olla hyödyllistä käyttää puudiagrammia, sillä se kuvaa selkeästi muuttujien jakautumista sekä näyttää lisäksi niiden arvot ja frekvenssit. Kirjoitin aiheesta myös erillisen blogin: Frekvenssejä kuvaava puudiagrammi.

Toinen kesätehtäväni oli muokata BRFSS-data kyselytutkimusainestoa vuodelta 2019, jossa on tutkittu Yhdysvaltain kansalaisten terveyttä ja elintapoja. Tarkoituksena oli saada aikaan selkeämpi ja suomennettu kokonaisuus, joka sisältää jatkuvia ja epäjatkuvia muuttujia hyödyntäen R-Studiota. Tarkemmin muokkauksesta kerron blogissa: BRFSS-datan muokkaus.

Kolmas kesätehtäväni oli R-Studion avulla tarkastella logistista regressiota. Tehtävänä oli esitellä logistisen regression teoriaa, mallin tekeminen, ennustaminen ja selvittää mallin toimivuus. Tehtävässä hyödynsin aiemmin muokkaamaani BRFSS-dataa.

Muuta

DataLAB pitää sisällään myös muita työtehtäviä. Niihin kuuluu kuukausittaiset palaverit, joissa käydään läpi sen hetken työtilanteita ja jatkotoimenpiteitä. Kouvolan kampukselle avatun FUEL-tila myötä myös DataLAB sai fyysiset toimitilat syksyllä 2021. Olin itse mukana tekemässä muuttoa ja järjestelyitä uusissa tiloissa. DataLAB piti FUEL-tilan avajaisissa myös omaa pistettä, jossa esiteltiin aikaan saatuja töitä. Omalta osaltani esittelin keväällä 2021 tehtyä Hävikki-projektia.

Lopuksi

Harjoittelusta opin paljon. Tehtävät olivat välillä haastavia, mutta koen sen olleen myös suuri etu. Hienoa oli myös päästä vaikuttamaan oikeisiin ongelmiin sekä nähdä oma työnsä jälki, ja että siitä oli myös hyötyä. DataLAB tarjoaa monipuolisia työtehtäviä opiskelijoille, joten siellä harjoittelun suorittamista kannattaa ehdottomasti pitää mahdollisuutena.