Maria Zeltser: hea analüüs ei sõltu tööriistast, vaid mõtteviisist
Tallinna Ülikooli digitehnoloogiate instituudi matemaatika dotsent ja koolitaja Maria Zeltser ühendab oma töös põhjaliku matemaatilise tausta ja praktilise kogemuse finantssektorist. Tema koolitused keskenduvad sellele, kuidas muuta andmed arusaadavaks ja otsused põhjendatuks, kasutades tööriistana Excelit, kuid arendades sealjuures eelkõige analüütilist mõtlemist.
Kuidas jõudsid matemaatikust andmeanalüüsi ja Exceli koolitajaks?
Minu teekond andmeanalüüsi ja Exceli koolitajaks sai alguse matemaatikaharidusest. Olen lõpetanud Tartu Ülikooli matemaatika ja statistika bakalaureuseõppe, magistriõppe matemaatikas ning doktoriõppe matemaatikas. See andis tugeva aluse analüütiliseks mõtlemiseks ja matemaatiliste mudelite mõistmiseks.
Töötasin aastatel 1999–2004 Tartu Ülikoolis ning alates 2004. aastast Tallinna Ülikoolis, kus olen õpetanud matemaatikaga seotud aineid. Paralleelselt akadeemilise tööga tegutsesin ka finants- ja kindlustussektoris: Ergo Kindlustuses statistik-analüütikuna ning Swedbankis andmespetsialistina. Nendes rollides keskendusin andmeanalüüsile, prognoosimisele ja mudelite loomisele.
Praktilise kogemuse põhjal töötasin Tallinna Ülikoolis välja õppeaine „Tabelarvutus ja programmeerimine“, mis keskendus andmeanalüüsile Excelis. Selle aine põhjal kujunes hiljem ka täienduskoolituse kursus. Koolitustöö toetub matemaatilisele taustale, akadeemilisele kogemusele ja praktilisele tööle andmetega.
Milliste küsimuste või ülesannetega inimesed Sinu koolitustele kõige sagedamini tulevad?
Kõige sagedamini soovitakse õppida, kuidas korrastada ja puhastada andmeid, teha kokkuvõtteid pivot-tabelite abil, analüüsida müügi-, finants- või personaliandmeid, automatiseerida korduvaid arvutusi ning teha prognoose ja visualiseerida tulemusi.
Sageli ei ole küsimus niivõrd valemites, vaid selles, kuidas andmeid õigesti struktureerida ja loogiliselt analüüsida.
Millistes tööolukordades kasutatakse Exceli analüüsi kõige rohkem?
Excelit kasutatakse enim finantsanalüüsis ja eelarvestamises, müügitulemuste ja KPI-de jälgimisel, personaliandmete analüüsis, projektijuhtimises ning juhtkonna aruandluses. Paljudes organisatsioonides on see peamine analüüsitööriist.
Kuidas aitab Excel andmeid mõtestada ja otsuseid toetada?
Excel aitab muuta toored andmed arusaadavaks. Kui osatakse andmeid filtreerida, grupeerida, mustreid leida ja trende visualiseerida, muutuvad otsused faktipõhisemaks.
Hea analüüs aitab märgata kõrvalekaldeid, hinnata riske, prognoosida tulemusi ja võrrelda alternatiive. Excel ei tee otsuseid inimese eest, kuid aitab neid põhjendada.
Millal on Excel piisav ja millal on vaja midagi enamat?
Excel sobib hästi väikese ja keskmise andmemahu puhul, regulaarseks aruandluseks, lihtsamaks statistiliseks analüüsiks ja otsustustoe mudelite loomiseks.
Suure andmemahu, masinõppe, reaalajas andmevoogude või keerukate statistiliste mudelite korral on otstarbekas kasutada programmeerimiskeeli nagu Python või spetsiaalseid BI-platvorme.
Millist mõtteviisi püüad koolitustel kujundada?
Eesmärk on arendada analüütilist mõtlemist. Oluline on, et enne arvutamist sõnastatakse küsimus, valitakse sobiv meetod ning hinnatakse tulemuse usaldusväärsust ja piiranguid. Excel on tööriist, määrav on selle kasutamise viis.
Excelil on vahel lihtsustatud kuvand. Kas see on õigustatud?
Exceli potentsiaali alahinnatakse. Kuigi see ei ole spetsialiseeritud statistika- ega programmeerimiskeskkond, võimaldab see õigesti kasutatuna teha sisulist analüüsi. See on paindlik ja laialt kättesaadav ning sobib hästi otsustustoe loomiseks.
Tulemus sõltub eelkõige kasutaja oskusest küsimusi sõnastada ja andmeid kriitiliselt hinnata.
Kas ilma andmete ettevalmistuse ja valemite loogika mõistmiseta saab rääkida analüüsist?
Sisulisest analüüsist on raske rääkida, kui andmete ettevalmistus ja valemite loogika ei ole selged. Analüüs algab arusaamisest, mida mõõdetakse ja millised on andmete kvaliteet ning eeldused.
Teadlik otsustamine eeldab, et mõistetakse andmete päritolu, valemite loogikat, tulemuste tähendust ja piiranguid. Ilma selleta muutuvad otsused juhuslikuks.
Tutvu lähemalt TLÜ digitehnoloogiate instituudi (DTI) tellimuskoolitustega:
| Andmed ja tehisintellekt eraettevõtetes | Andmed ja tehisintellekt riigiasutustes |