ACREA CR

11/05/2026

Kolikrát jste ve své praxi viděli „zlepšení“, které se při bližším pohledu ukázalo jako statistická iluze?

Právě proto jsme do ACREA Data Platform rozšířili obsah o párový t-test – nástroj, který pomáhá oddělit skutečný efekt od náhody.

Představte si analýzu dopadu školení: výsledky před a po se liší, ale bez hlubšího ověření zůstává otázka otevřená. Je změna skutečná, nebo jen výsledkem variability dat?

👉 Nová lekce vám ukáže:
• kdy párový t-test použít a kdy ne
• jak správně připravit data
• jak interpretovat výstupy, tak, aby obstály i při strategickém rozhodování

Pokud chcete svá analytická zjištění opřít o pevné statistické základy, tento obsah by vám neměl uniknout.

👍Připojte se do členské sekce ACREA Data Platform.

ACREA Data Platform

07/05/2026

Možná to znáte: Rutinní agenda, nekonečné přepisování dat, tlak na rychlost… a přitom stále méně času na skutečnou hodnotu pro klienta.
A právě tady přichází zlom.
Moderní účetnictví už není o ruční práci.
Je o automatizaci, chytrých nástrojích a schopnosti pracovat s daty v reálném čase.

ÚČTO NEXT 2026 vám ukáže, jak na to:
✔ jak eliminovat rutinu díky automatizaci
✔ jak využít AI bez složité implementace
✔ jak proměnit účetnictví ve strategickou službu

Získáte praktické know-how, které vám ušetří čas, sníží chybovost a otevře nové příležitosti.

📅 13. 5. 2026 | online summit

👉 Začněte účtovat chytře – s výhledem na to, co přijde dál

13. 5. 2026

06/05/2026

Možná to znáte. Máte k dispozici data, nástroje i základní analytické dovednosti.
🤔Přesto narážíte na limit – analýza končí u popisu, nikoliv u rozhodnutí.

A právě tady přichází ke slovu machine learning.
Ne jako buzzword.

Ale jako praktický nástroj pro:
✔ predikci chování zákazníků
✔ identifikaci vzorců v datech
✔ podporu strategických rozhodnutí

Kurz „Základy machine learningu v jazyce R“ vás provede celým procesem: od práce s daty přes modelování až po interpretaci výsledků.

👉 Protože skutečná hodnota nevzniká v modelu samotném, ale v tom, jak ho dokážete využít v praxi.

jednoduše a prakticky

29/04/2026

🤔Pracujete s daty, která mají desítky proměnných – a přesto máte pocit, že vám uniká podstata?
S rostoucí komplexitou dat roste nejen náročnost jejich zpracování, ale i riziko chybné interpretace. Multikolinearita, nepřehlednost a redundance často brzdí další analýzu i rozhodování.

Existuje však způsob, jak data zjednodušit, aniž byste přišli o to podstatné.

V novém článku se věnujeme metodě, která patří mezi základní stavební kameny moderní analytiky – a přesto je často podceňovaná.

👉 Jak odhalit skryté struktury v datech a zjednodušit jejich interpretaci? Více se dozvíte v novém článku na blogu ACREA.

blog článek

28/04/2026

💡Většina chyb v Power BI nevzniká v reportech. Vzniká ještě před tím, než vůbec načtete první data.

A často o nich dlouho nevíte.

Stačí pár nenápadných nastavení na začátku…
a rozdíl v kvalitě výstupů je zásadní.

👉 Na co si dát pozor hned na startu?

➡️ ČTĚTE VÍCE ve zpravodaji In Love with DATA a 🔔 přihlaste se k odběru dalších tipů.

In Love with DATA

27/04/2026

Představte si situaci: otevřete Power BI, začnete tvořit vizualizaci… a místo jasné struktury vás čeká nepřehledný seznam polí.

Desítky názvů. Některé historické, jiné duplicitní, další zcela nepoužívané.

To není jen estetický problém.
Je to překážka efektivní analytiky.

Krátké řešení?
👍Skryjte vše, co nepotřebujete.

23/04/2026

21/04/2026

Představte si, že investujete do prediktivní údržby…a místo úspor řešíte další problémy.
Tohle není výjimka. Je to realita většiny firem.

Nejčastější důvod? Nejsou to složité algoritmy.

Jsou to základní chyby na začátku:
📍 Systém sbírá špatná nebo neúplná data
📍 Modely nereflektují realitu konkrétních strojů
📍 Výstupy nikdo nepoužívá, protože jim lidé nevěří
📍 Implementace probíhá bez jasného plánu

💡 Rozdíl mezi úspěchem a neúspěchem často není v rozpočtu, ale v přístupu.

➡️ Zajímá Vás, jak to uchopit správně? Domluvte si s námi online setkání.

20/04/2026

15/04/2026

Porucha stroje nikdy nepřijde ve vhodnou chvíli.
Neplánované odstávky, ztráty ve výrobě, stres v týmu.

Co kdyby ale bylo možné problém odhalit ještě dřív, než nastane?

Prediktivní údržba využívá data ze senzorů, historické záznamy i modely strojového učení k tomu, aby:
🔍 odhalila první známky opotřebení
📊 vyhodnotila riziko poruchy
⏱️ umožnila plánovat zásahy přesně ve správný čas

Výsledkem je efektivnější provoz, delší životnost zařízení a lepší rozhodování napříč firmou.

Podívejte se, jak tento přístup funguje v praxi a co všechno dokáže odhalit.

👉 Přečtěte si celý článek

blog článek

14/04/2026

💡Kvalita dat nezačíná u vizualizace, ale u jejich přípravy. A právě textová data bývají jedním z nejpodceňovanějších rizik.

Stačí drobnosti – mezera na konci hodnoty, jiný zápis stejného města nebo skrytý znak z importu – a výsledkem jsou nepřesnosti, které narušují důvěryhodnost celého reportu. Dobrou zprávou je, že řešení je překvapivě jednoduché.

V článku se zaměřujeme na praktické využití funkcí Power Query, které vám pomohou textová data rychle sjednotit a vyčistit – bez nutnosti programování. Ukážeme vám konkrétní kroky i důvody, proč by měl být tento proces standardní součástí každého Power BI projektu.

👉 Pokud chcete stavět analýzy na kvalitních datech, tenhle článek by vám neměl uniknout.

➡️ ČTĚTE VÍCE ve zpravodaji In Love with DATA a 🔔 přihlaste se k odběru dalších tipů.

In Love with DATA