Ha szeretnéd megérteni, hogyan lesz a nyers adatokból valódi üzleti döntéstámogatás egy online médiaoldalnál, ezt az előadást érdemes megnézned. Antal Bálint iparági tapasztalatain keresztül mutatja be, hogyan épül fel egy média data science projekt a releváns üzleti kérdések tisztázásától a mérési kihívásokon át a konkrét elemzésekig. Közben azt is megérted, miért számít a média kifejezetten „adat-infrastruktúra-nehéz” területnek, és milyen technikai, illetve gondolkodásbeli eszközökre van szükség a hatékony munkához. A gyakorlati példák és Python-alapú esettanulmányok segítenek abban, hogy a tanultakat saját elemzői vagy data science feladatokban is alkalmazni tudd.
Milyen főbb témákról van szó az előadásban?
- Médiapiaci körkép adat szemmel: a fő szereplők, a pénzáramlás, és az is, hogy miért eltérő a hazai piac szerkezete, hogy lásd, milyen üzleti logika mentén születnek döntések.
- Kulcsmetrikák a médiában: reach (egyedi elérés), frekvencia, pageview, visit/session, oldalon töltött idő, bounce, és hogy ezek közül kinek melyik számít igazán (hirdető, szerkesztőség, menedzsment).
- Mérési és adatminőségi buktatók: GDPR/consent miatti adathiány, több eszközös használat, botforgalom, eltérő mérőrendszerek (például GA vs. iparági mérés), valamint a „single source of truth” hiánya.
- Adatos érettség a médiacégekben: milyen típusú projektekkel találkozhatsz (reporting, adatkonzolidáció, szegmentáció, A/B tesztek), és miért nem mindig a modellezés a fő feladat.
- Esettanulmány és Python demo: generált adatkészleten végigvezetett, valós élet ihlette elemzési példák, amelyek megmutatják a gyakorlati gondolkodás menetét.
- Kitekintés: a generatív AI hatása: hogyan alakíthatja át a keresési és forgalmi csatornákat, valamint a tartalomfogyasztást.
