Kennismaken met Python
Ik heb voor het eerst kennisgemaakt met het programmeerprogramma ‘Python’. Dit was een compleet nieuwe ervaring voor mij, omdat ik voorheen nog nooit van Python had gehoord en ook geen ervaring had met programmeren in het algemeen. Hierdoor voelde het behoorlijk spannend om iets te proberen dat buiten mijn gebruikelijke interessegebied ligt.
Mijn eerste indruk van Python is dat het een slim, maar ook best ingewikkeld programma is. Het heeft even tijd gekost om de basisprincipes te begrijpen. Ik heb geleerd dat Python onder andere hoofdlettergevoelig is en dat je bepaalde onderdelen, zoals tekst, tussen aanhalingstekens moet plaatsen. Ook heb ik ontdekt hoe dataframes werken, bijvoorbeeld hoe je met df.shape informatie kunt opvragen over de structuur van een dataframe.
Hoewel ik een paar van deze basics onder de knie heb, merk ik dat ik nog veel te leren heb. Veel onderdelen van Python voelen nog abstract aan, en ik heb het gevoel dat ik meer tijd nodig heb om echt grip te krijgen op hoe het programma werkt. Dit kan soms een beetje ontmoedigend zijn, maar ik probeer het te zien als een uitdaging om mijn vaardigheden verder te ontwikkelen.
Hieronder vind je een document met oefeningen die ik o.a. heb gedaan.
Affinity infographic ontwerpen
Ik heb kennisgemaakt met het software programma ‘Affinity’. Ik heb enkel ervaring met programma’s als Canva en Adobe (alleen film editing), dus dit was een mooie kans voor mij.
We hebben in deze workshop uitleg gekregen over hoe we dit programma moeten gebruiken en wat je er allemaal mee kan. Ik vond het erg interessant, omdat ik het leuk vind om creatief bezig te zijn. Daarnaast is het belangrijk om data in een mooi jasje te kunnen zetten, zodat het aantrekkelijker en duidelijker is om te begrijpen. Hier zou ik later ook meer mee willen doen in mijn studie/loopbaan in communicatie.
Podcast Storytelling with Data
Ik wilde mijn kennis over deze leeruitkomst verdiepen en ging op zoek naar interessante podcasts. Via Canvas kwam ik bij deze podcast uit. Deze podcast heeft mij geleerd hoe belangrijk het is om niet alleen de juiste datavisualisaties te kiezen, maar ook om rekening te houden met de boodschap en het publiek. Ik begrijp nu beter hoe ik data kan verkennen om patronen te vinden, en hoe ik vervolgens de inzichten duidelijk en toegankelijk kan communiceren met behulp van bekende grafieken zoals staafdiagrammen en lijngrafieken. Daarnaast heb ik tips opgedaan, zoals het regelmatig vragen van feedback.
Inzichten data Indicia
We hebben van Indicia een dataset ontvangen met diverse gegevens, waaronder ordernummers, filialen en de vragen die tijdens de evaluatie-enquêtes worden gesteld. Op basis van deze data hebben we inzicht verkregen in verschillende aspecten, zoals:
- Welke fasen door klanten worden ingevuld.
- Het aantal ingevulde enquêtes per filiaal.
- De verhouding tussen open en gesloten vragen.
- Welke filialen de hoogste scores behalen wanneer we de resultaten met AI analyseren.
Met behulp van AI in Python hebben Milou, Merijn en ik deze data verder geanalyseerd. Hieronder zie je de codes die zijn gebruikt.
De eerste afbeelding zorgt dat AI als output de 3 beste en 3 slechtste punten van een filiaal teruggeeft. De tweede afbeelding genereert het cijfer voor klanttevredenheid. AI beoordeelt hier de reviews op een schaal van 1 tot 5.
Deze inzichten bieden Indicia waardevolle handvatten om hun enquêtes te optimaliseren en gerichter in te zetten voor verbeteringen in klanttevredenheid.
Semrush Certificaat
Om meer kennis op te doen over deze leeruitkomst, heb ik een cursus gevolgd bij Semrush Academy. Deze cursus bestond uit vier onderdelen, namelijk: SEO, Content Marketing, Social Media Marketing en Marketing Analytics. Hieronder is het certificaat te zien dat ik hiervoor behaald heb.
