Stel je voor: je krijgt de kans om een van de meest beroemde rampen uit de geschiedenis te analyseren. Wat als we met moderne technologie de overlevingskansen van de Titanic-passagiers kunnen doorgronden? Welke patronen zouden we ontdekken? Wie waren de passagiers, en hoe beïnvloedden hun klasse, leeftijd of familiebanden hun lot?
Gelukkig hebben we geen onderzoeksinstituut nodig – alleen de Titanic-dataset – https://hbiostat.org/data/repo/titanic3.xls , wat nieuwsgierigheid, en Microsoft Copilot in Excel, PowerPoint en Chat. Klaar om op dit data-avontuur te gaan? Laten we duiken in de wereld van analyse en AI.
Stap 1: De Titanic-dataset ontrafelen met Copilot in Excel
In de Titanic dataset staat onder andere data over of de passagier de ramp heeft overleefd. Ook is er de passagiersklasse (1 = 1e, 2 = 2e, 3 = 3e), de volledige naam van de passagier. Het geslacht van de passagier wordt aangeduid, en hun leeftijd. Verder is er data over het aantal broers en zussen/echtgenoten en ouders/kinderen aan boord aangeven, het ticketinformatie en in welke haven de passagier is opgestapt.
Wanneer je Excel opent, vind je Copilot in de rechter bovenhoek. Als je erop klikt, opent zich een zijpaneel. Daarin staan gelijk een aantal verzoeken, zogeheten ‘prompts’, die je kunt doen aan de Excel-Copilot.
In dit chatvenster kun je bijvoorbeeld vragen: ‘Average age per sex for each Pclass as a chart’. Als je daaraan toevoegt: ‘add to a new sheet’, dan zie je onderstaande staafdiagram verschijnen in een nieuw tabblad. Zo kan je heel makkelijk de analyses uitvoeren die je wil.
Hypothese 1: Passagiers uit de eerste klasse hadden een hogere overlevingskans.
- Vraag aan Copilot: “Maak een grafiek van de overlevingspercentages per passagiersklasse.”
- Uitkomst: Zoals verwacht hadden passagiers in de eerste klasse de hoogste overlevingskans, bijna 63%. Verrassend genoeg zien we echter dat de overlevingskansen van tweede klasse (47%) niet veel lager zijn dan die van eerste klasse. Derde klasse heeft het zwaar: slechts 24% overleefde.
Hypothese 2: Vrouwen overleefden vaker dan mannen. .
- Vraag aan Copilot: “Vergelijk de overlevingspercentages van mannen en vrouwen als taartdiagram.”
- Uitkomst: Een groot verschil! Meer dan 70% van de vrouwen overleefde, terwijl slechts 20% van de mannen het overleefde. “Women and children first” blijkt dus niet zomaar een regel, maar een levensreddende praktijk op de Titanic.
Hypothese 3: Leeftijd speelde een rol in de overlevingskansen.
- Vraag aan Copilot: “Toon de gemiddelde leeftijd van overlevenden versus niet-overlevenden in een tabel.”
- Uitkomst: Overlevenden waren gemiddeld jonger. Kinderen (jonger dan 16 jaar) hadden de beste kansen, met een overlevingspercentage van 51%. Dit bevestigt dat kinderen prioriteit kregen.
Hypothese 4: De instaphaven beïnvloedde de overlevingskansen.
- Vraag aan Copilot: “Toon de overlevingskansen per instaphaven.”
- Uitkomst: Passagiers die in Cherbourg instapten hadden de hoogste overlevingskans (55%), terwijl passagiers die in Southampton instapten slechts 33% kans hadden om te overleven. Deze ontdekking kan verband houden met de sociale klassen van de passagiers die in deze havens instapten.
Stap 2: Diepere analyses met Microsoft Copilot Chat
De Microsoft Copilot Chat kent al jouw werk. Het heeft toegang tot je OneDrive, je Outlook, Teams en met jou gedeelde SharePoint folders. Handig hiervan is dat je vragen kunt stellen over een aankomende meeting. Deze Copilot kan dan voor jou de bijhorende documenten kan opzoeken zodat je je kunt voorbereiden.
Wat ook kan, is vragen stellen over documenten. Voor de presentatie die je maakt, wil je bijvoorbeeld weten: wat is eigenlijk het verhaal achter dit bestand?
Stap 3: Inzichten presenteren met Copilot in PowerPoint
Nu we zoveel spannende inzichten hebben verzameld, is het tijd om ze te delen. Met Copilot in PowerPoint wordt dit een fluitje van een cent.
Het antwoord gebruiken we om slides te genereren. Op het Copilot icoontje in PowerPoint naast de slide kiezen we ‘Replace with presentation about…’
De grafieken die je hebt gemaakt in de Excel moet je nog wel handmatig toevoegen. En… check ALTIJD zelf de door AI gegenereerde content! Er kunnen fouten in zitten.
Conclusie: Wat we kunnen leren van de Titanic
Door hypotheses op te stellen en Copilot te gebruiken om deze te testen, zien we hoe data niet alleen getallen zijn, maar verhalen vertellen. Het lot van de Titanic-passagiers werd beïnvloed door factoren zoals klasse, leeftijd, geslacht, en zelfs de haven van vertrek.
Wat zouden jouw volgende vragen zijn? Welke mysteries kun je met Copilot ontrafelen? Misschien is de Titanic slechts het begin van een eindeloze reis door data-analyse. 🌟
Meer weten hoe je Copilot kan toepassen in je organisatie? Neem contact met ons op!