Projekt Víta Macháčka – absolventa kurzu Datová analytika

Vít Macháček

Portfolio: Analýza stavu projektů v systému ISKP viz screenshoty níže

Proč se rozhodl pro kurz datové analytiky?

Vítek má za sebou zkušenosti z výzkumné organizace, která se věnovala sociálním analýzám a evaluacím. Tam sice s daty nepřicházel do styku přímo, ale měl k nim blízko – a právě díky škole i praxi získal teoretický základ, na který se rozhodl navázat.

Jeho cílem bylo rozšířit si dovednosti v oblasti zpracování dat, statistiky a datových nástrojů – především SQL a Power BI – a osvojit si konkrétní postupy, jak s daty pracovat v praxi. Kurz Datová analytika – SQL a PowerBI byl pro něj příležitostí naučit se nové nástroje a vyzkoušet si celý analytický proces na vlastním projektu.

Dnes působí v Národní síti místních akčních skupin, kde se zaměřuje na zlepšení komunikace napříč organizací – a nové analytické dovednosti se mu tu víc než hodí.

„Díky projektu jsem si vyzkoušel celý analytický proces – od pochopení dat, přes jejich čištění až po smysluplnou vizualizaci. A naučil jsem se postupy, které chci dál využívat a rozvíjet.“ – Vít

O čem byl jeho závěrečný projekt?

Vít si vybral velmi konkrétní a praktické téma – analýzu vývoje stavu projektů v systému ISKP, který používají ministerstva pro správu projektových žádostí a dotací.

Pracoval s exporty dat z let 2019 až 2025. Zajímalo ho, jak se v čase měnily stavy projektů, a jak úspěšně fungovaly jednotlivé operační programy a Místní akční skupiny (MAS), které projekty zprostředkovávají.

Jaké otázky si v projektu kladl?

Vítkův projekt se snaží odpovědět na několik praktických otázek spojených s administrací veřejných projektů a jejich vývojem v čase. Ve své analýze se zaměřil například na to:

• jak dlouho trvají jednotlivé fáze projektového cyklu – od podání žádosti po schválení i realizaci,
• jak si vedou jednotlivé Místní akční skupiny z pohledu množství a objemu projektů,
• jaké jsou rozdíly mezi jednotlivými operačními programy,
• a jaké jsou výsledky projektů v přepočtu na obyvatele daného území.

Jak projekt technicky zpracoval?

1. Porozumění datům a kategorizace:

   Nejprve bylo potřeba se v datech zorientovat, pochopit význam jednotlivých stavů projektů a rozhodnout, jak s nimi dál pracovat.

2. Dopočty v SQL:

   Data neobsahovala přesná data změn stavů, ale pouze délku trvání. Pomocí SQL příkazů Vít tyto změny dopočítal.

3. Zpracování v Power BI:

   Data pak prošla přes Power Query – zde je očistil, propojil a připravil pro finální prezentaci v Power BI.

4. Vizualizace a přehledné výstupy:

   Projekt je navržen tak, aby byl snadno použitelný pro MAS – tedy pro lidi z praxe, kteří potřebují rychle pochopit, co se v daném území dělo v uplynulém programovém období.

Ukázka z projektu: