Nowy checkpoint w mojej drodze: właśnie zamknąłem studia podyplomowe „Analityka danych z SQL, Power BI i Tableau” na Uniwersytecie Warszawskim z wynikiem 91,35 / 100 pkt, końcowa piątka. Te liczby cieszą, ale najbardziej praca w grupie ludzi, którzy patrzą na dane jak na paliwo do decyzji. Dzięki wykładowcom i ekipie z kierunku! To od Was podłapałem masę tricków, które zobaczysz w tym projekcie.
Kilka miesięcy temu skończyłem książkę „Ultra-przetworzeni ludzie” i jako trener zdrowia oraz autor bloga Męski Balans – nie mogłem odłożyć jej bez działania. Gdy jednocześnie czytam, że w UK średnie BMI rośnie, a przeciętny wzrost… maleje, wiem, że problem tkwi na talerzu. Podyplomowy projekt z analityki danych miał być zwykłą „zaliczeniówką”, ale przerodził się w EatWise Dashboard – interaktywne narzędzie pokazujące, jak dostępność żywności wysoko przetworzonej (UPF) wpływa na nasze zdrowie.
„Nie musisz być dietetykiem, żeby wiedzieć, co Ci szkodzi – wystarczy dobrze spojrzeć na dane.”
Cel projektu
Chciałem zobaczyć, czy paczka chipsów naprawdę odbija się na wadze i budżecie NFZ. Musieliśmy zweryfikować związek między spożyciem UPF (klasyfikacja NOVA 1-4), a trzema wskaźnikami: BMI(powyżej 30 oznacza otyłość), długością życia i wydatkami zdrowotnymi. Żeby to zrobić, połączyliśmy dane z:
- Open Food Facts – ponad 2 mln produktów i etykiet,
- WHO – globalne wskaźniki BMI dzieci i dorosłych,
- World Bank – populacja, life expectancy, health expenditure.
Etap projektowania, szukania danych i sprawdzania, które można wykorzystać zajął mi prawie 3 tygodnie. Do szukania danych wykorzystałem również GPT o3 i Deep Reaserch oraz Gemini 2,5. AI okazał się też fajną metodą do porządkowania danych w excelu, wystarczy wrzucić plik i dobrze opisać co chcemy zrobić. Ostatecznie dane, które tak szykowałem nie znalazły się w projekcie bo okazały się zbyt ogólne. Mimo to dzięki temu lepiej poznałem technologie AI.
Metodologia – jak to zbudowałem
| Krok | Co zrobiłem | Narzędzia / techniki |
|---|---|---|
| 1. Ekstrakcja | Zaciągnąłem 4-gigabajtowy plik .parquet z OFF bez ściągania na dysk | DuckDB + SQL |
| 2. Filtracja | Ograniczyłem się do 7 krajów i lat 2015-2024 | zapytania SELECT … WHERE country IN (…) AND year>=2015 |
| 3. Czyszczenie | Walidacja kodów EAN, de-duplikacja producentów, użycie regexów do zgubionych kolumn | DuckDB UDF + klasyczne zapytania |
| 4. Model danych | 5 tabel faktów + 2 pomostowe (year, country) | Power Query & Model View |
| 5. Wizualizacja | Import do Power BI, relacje many-to-many, miary DAX | Power BI Desktop |
| 6. UX | Dynamiczne przyciski, przełączane panele filtrów | Power BI bookmarks |
Rozplątałem gordyjski węzeł danych: znalazłem surowy plik, wyczyściłem bałagan i sprawiłem, że z 4 GB zupy zrobiła się klarowna esencja. Do tego zbudowałem szkielet wszystkich dashboardów tak, żeby zespół wiedział, gdzie kliknąć, zamiast błądzić po labiryncie slicerów.
Ekipa dorzuciła: głębszą eksplorację, polowanie na dublujące się nazwy, dopieszczony UX i ciekawe pomysły. Wspólnie stworzyliśmy ekran główny, podstawowe miary, a potem każdy dostał własny moduł. Mój to Zdrowie vs przetworzona żywność. Efekt? Domykam całość od pierwszego SELECT‑a po ostatni bookmark w Power BI. Dzięki temu każdy wniósł swój wkład, a ja mogłem dopiąć architekturę end-to-end.
Przeczytaj też o innym projekcie w Power BI TUTAJ.
Storytelling danych
- Produkty – 60 % badanych pozycji to NOVA 4. Francja, Niemcy i USA dominują w kategorii „fast‑food w paczce”.
- Producenci – globalnie rządzą Nestle, PepsiCo Kraft Heinz ; w Polsce brylują Lidl in Germany i Biedronka (Obie sieci biją się na ceny, a międzyczasie dostarczają pół wózka ultraprzetworzonych hitów).
- Kraje – USA zgarnia medal… w BMI i kosztach leczenia. Polska obrała ten sam kierunek.
- Zdrowie vs UPF – bąbelki nie kłamią: więcej UPF ⇒ wyższe BMI u dzieci i dorosłych.
Wnioski poparte danymi
- Więcej produktów = wyższe BMI = większe wydatki na zdrowie.
- Wzrost life expectancy rośnie wolniej niż koszty leczenia skutków złej diety.
- Społeczeństwa są otyłe, ale niedożywione – deficyt mikroskładników + dysbioza jelit.
Brzmi brutalnie? Cóż, liczby nie znają litości. Co ciekawe autor wcześniej wspomnianej książki wspomina, że Ci sami giganci, którzy stoją za batonami, chipsami i gotowymi sosami, mają w portfelu działy „health science”, linie suplementów, czasem nawet udziały w spółkach farmaceutycznych. To nie schizofrenia korporacji tylko odpowiedź na popyt.
My, konsumenci, chcemy taniej, dłużej świeżo i „na już”, ale jednocześnie oczekujemy zdrowszych alternatyw. Sklepy robią nam półkę „bio” i półkę „extra-long shelf life” – obie od tego samego dostawcy. Dopóki wkładamy do koszyka more low-cost niż low-processed, producenci będą pompować segment UPF, bo po prostu potrafią go zrobić skalowalnie i bez marnotrawstwa (sam nie cierpię wyrzucać jedzenia). Morał? Głosujemy portfelem, a dane na dashboardzie pokażą, kto naprawdę kształtuje rynek.
Może jednak warto dołożyć więcej na wartościowe produkty, aby mniej wydawać na lekarzy, leki i suplementy?
Co dalej?
EatWise to dopiero początek. Planuję:
- Analizę makro- i mikroskładników vs choroby metaboliczne,
- Kalkulator ryzyka otyłości z API – każdy wpisuje swój koszyk zakupowy,
- Integrację z moim programem „Forma na Start 12” (Męski Balans) – użytkownik dostaje plan żywieniowy prosto z dashboardu,
- Publiczne repo GitHub z kodem DuckDB + DAX + dokumentacją, żeby każdy mógł forkować i rozwijać.
Rekruterze – potrzebujesz analityka, który łączy SQL + Power BI + UX i prowadzi projekt od surowego pliku do interaktywnego dashboardu? Sprawdź moje portfolio lub napisz, żeby zobaczyć EatWise na żywo.
Fundacjo / firma spożywcza – stwórzmy razem dashboard, który zamiast marketingu pokaże fakty i… może uratuje komuś zdrowie.
Śledź mnie na LinkedIn i blogu Męski Balans. A przy następnych zakupach? Czytaj etykiety, zanim koszyk wypełni się kaloriami bez wartości. 😉
Odnośnik zwrotny: Od surowych danych do historii: 7 kluczowych zasad dashboardu - Podejmuj lepsze decyzje!
Odnośnik zwrotny: Jak zbudować skuteczne dashboardy w Power BI – praktyczne wskazówki - Podejmuj lepsze decyzje!