МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»

ИНСТИТУТ НЕПРЕРЫВНОГО И ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

КАФЕДРА 41

ОЦЕНКА

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

кандидат технических наук				Е. Л. Турнецкая
должность, уч. степень, звание		подпись, дата		инициалы, фамилия

ОТЧЕТ О ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ №4

Установка программного обеспечения Tableau Public

по дисциплине: Информационные системы и технологии

РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ

СТУДЕНТ ГР. №	Z9411				Р. С. Кафка
	номер группы		подпись, дата		инициалы, фамилия
Студенческий билет №	2019/3603

Санкт-Петербург 2021

Цель работы: инсталляция клиентской части BI-системы визуализации данных Tableau Public.

Задание по лабораторной работе:

Установите программный продукт Tableau Public на персональный компьютер.

Последовательность установки:

1. Зашёл на сайт Tableau Public https://public.tableau.com

2. Создал аккаунт на сайте Tableau Public через окошко в правом верхнем углу: Sign In. В появившемся окне в самом низу выбрал Create one now for free, чтобы зарегистрироваться (рис. 1).

Рисунок 1 – Создание аккаунта

3. В окне своего профиля или на вкладке ACTIVITY выбрал кнопку Download the App для загрузки файла-инсталлятора (рис. 2).

Рисунок 2 - Создание запроса на скачивание загрузочного файла программы

4. Дождался окончания загрузки файла-инсталлятора – «TableauPublicDesktop-64bit-2021-1-2.exe» (рис. 3).

Рисунок 3 – Загрузка файла-инсталлятора

5. Инсталлировал клиентскую часть программного продукта Tableau Public на персональном компьютере (рис. 4).

Рисунок 4 - Установка программного обеспечения Tableau Public

6. Запустил программу Tableau Public (рис. 5).

Рисунок 5 - Начало работы с Tableau Public

7. Открыл рабочее окно приложения для проверки его работоспособности нажатием на символ (рис. 6).

Рабочее окно программы состоит из следующих областей:

1. Области данных, в которой отображаются источники данных

2. Области выбора координат для построения графиков и диаграмм.

3. Области фильтрации данных по запросам аналитика.

4. Области примеров визуализации Show Me.

5. Области визуализации отфильтрованных данных средствами Show Me.

Рисунок 6 - Рабочее окно программы Tableau Public

Вывод:

Основное назначение BI — это именно принятие решений для бизнеса. BI-система наиболее эффективна, когда она объединяет данные, полученные с рынка, на котором работает предприятие (внешние данные), с данными из источников внутри предприятия, такими как финансовые и производственные (внутренние данные).

Одним из ключевых трендов рынка BI за последние пару лет стала демократизация данных. Если еще пять лет назад BI-системы внедряли для группы аналитиков и топ-менеджмента, то сейчас все больше компаний приходит к осознанию ценности данных и грамотных решений, принятых на их основе.

В ближайшие годы инструментарий и функционал систем анализа данных будет развиваться с учетом растущих потребностей предприятий в потоковой аналитике, «демократизации» бизнес-анализа, максимального упрощения инструментария аналитических систем для «обычных» пользователей, популяризации инструментов голосового управления.

Во время лабораторной работы была установлена программа Tableau Public без каких-либо сложностей.

Список использованных источников:

1. Free Data Visualization Software | Tableau Public. URL: http://excel2.ru (дата посещения 19.06.2021).

2. Аграновский А.В. Обработка, анализ и визуализация структурированных данных: учебное пособие / А.В. Аграновский, М.С. Иванова, В.С. Павлов и др. СПб: ГУАП, 2020.

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»

ИНСТИТУТ НЕПРЕРЫВНОГО И ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

КАФЕДРА 41

ОЦЕНКА

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

кандидат технических наук				Е. Л. Турнецкая
должность, уч. степень, звание		подпись, дата		инициалы, фамилия

ОТЧЕТ О ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ №5

Создание визуализаций данных средствами Show Me

по дисциплине: Информационные системы и технологии

РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ

СТУДЕНТ ГР. №	Z9411				Р. С. Кафка
	номер группы		подпись, дата		инициалы, фамилия
Студенческий билет №	2019/3603

Санкт-Петербург 2021

Цель работы: изучение технологий фильтрации и обработки данных в однотабличной БД, реализованной на основе электронных таблиц Excel

Последовательность выполнения работы:

1. Выполните все учебные задания.

2. Выберите источник данных для создания визуализаций:

– самостоятельно разработанные данные для выполнения лабораторных работ по дисциплинам «Информационные системы и технологии»;

– набор данных (датасет) из открытых банков данных (https://tproger.ru/translations/the-best-datasets-for-machine-learning-and-data-science/)

3. Самостоятельно разработайте 5 запросов и визуализируйте их средствами Show Me, используя при этом не менее 4 диаграмм разного типа.

4. Отформатируйте элементы диаграмм для создания уникальности визуализации.

5. Зафиксируйте процесс визуализации запросов и форматирования на скриншотах с аналогичной степенью детализации, какая представлена в методических указаниях.

6. Напишите отчет.

Ход работы:

1. Разработка источника данных

Знакомство с интерфейсом и возможностями приложения Tableau Public начал с создания источника данных для визуализации – плоской таблицы в среде MS Excel журнала лучших фильмов согласно kinopoisk.ru со следующими типами данных (табл.1).

Таблица 1

Типы данных в журнале лучших фильмов

Название	Тип данных	Описание
rating	числовой	Рейтинг фильма
movie	текстовый	Название фильма
date	даты	Дата премьеры в мире
country	текстовый	Страна фильма
rating_ball	числовой	Рейтинг по 10-бальной шкале
director	текстовый	Режиссёр фильма
screenwriter	текстовый	Сценарист фильма
budget	числовой	Бюджет фильма
worldwide_gross	числовой	Сборы в мире

Сохранил данные в двух файлах с разными форматами kinopoisk.xlsx (рис.1) и kinopoisk.csv (рис.2).

Рисунок 1 – Разработка источника данных средствами MS Excel

Рисунок 2 – Представление источника данных в формате csv

2. Начало работы с приложением

   1. Запустил приложение Tableau Public (рис. 3) и подключил источник данных для визуализации kinopoisk.csv (рис. 4).

Рисунок 3 – Меню подключения источников данных

Рисунок 4 – Подключение источника данных

2. На вкладке DataSource проверил корректность открытия файла, проверив совпадение заголовков столбцов автоматически созданной таблицы с исходными данными (рис. 5). При работе с данными приложение автоматически создает рабочую книгу Book1, которая содержит вкладки: Рабочие листы (Worksheet), Дашборды (Dashboard) или Истории (Story).

Рисунок 5 – Интерпретация данных Tableau Public

3. Рабочая область программы Tableau Public

   1. Перешёл на вкладку Sheet1 и ознакомился со всеми полями на панели данных Tableau (рис. 6).

Рисунок 6 – Структура рабочего окна Tableau Public

2. Посмотрел формат хранения данных и метаданные о поле date. Для этого активировал контекстное меню поля щелчком правой кнопки мыши> Describe (рис. 7). В появившемся окне Describe field находится раздел с описанием самого поля: Role, Type, Remote column – тип данных, название исходного, системного поля в базе данных и домен поля с уникальными значениями.

Рисунок 7 - Описание поля источника данных

3. В моей базе данных существуют следующие типы данных (табл. 2).

Таблица 2

Типы данных источника данных kinopoisk.csv

Обозначение	Название	Тип данных	Описание
	rating	Number (whole)	Рейтинг фильма
	movie	String	Название фильма
	date	Date	Дата премьеры в мире
	country	String	Страна фильма
	rating_ball	Number (decimal)	Рейтинг по 10-бальной шкале
	director	String	Режиссёр фильма
	screenwriter	String	Сценарист фильма
	budget	Number (whole)	Бюджет фильма
	worldwide_gross	Number (whole)	Сборы в мире

4. Построение визуализаций на основе файла kinopoisk.csv

   1. Определение количества записей в файле

Перетащил (Drop) поле kinopoisk.csv (Count) в область Rows.

Активировал в поле Marks элемент Label для выведения общего количества записей над гистограммой (рис. 8).

Рисунок 8 – Активация маркера Label

Результат выполнения запроса представлен на рис. 9.

Рисунок 9 – Визуализация запроса «Количество записей в файле»

2. Определение количества фильмов с высоким рейтингом по странам

1. Выбрал country в области Dimensions и перенес в Rows.

2. Выбрал kinopoisk.csv (Count) в области Measures и перенесите в Colomns.

3. Открыл Show Me (Ctrl+1).

4. Выбрал подсвеченный тип графика (горизонтальная столбиковая диаграмма или bar chart).

5. Нажал в меню иконку сортировки по убыванию или над bar значок сортировки.

Результат выполнения запроса представлен на рис. 10.

Рисунок 10 - Визуализация запроса 4.2

3. Определение количества фильмов по странам с конкретными режиссёрами.

1. Выбрал country и director в области Dimensions и перенес в Rows.

2. Выбрал kinopoisk.csv (Count) в области Measures и перенес в Colomns.

3. Открыл Show Me (Ctrl+1).

4. Выбрал подсвеченный тип графика (горизонтальный barchart).

5. Отформатировал цвет и размер шрифта у заголовков и подписей по координатным осям (рис. 11).

6. Изменил цвет у столбцов диаграммы с помощью маркера Color.

Рисунок 11 – Форматирование цвета и размера шрифта подписей у координатных осей

Результат выполнения запроса представлен на рис. 12.

Рисунок 12 - Визуализация запроса 4.3

Детализировал запрос по щелчку ПКМ на выбранном столбце > View Data > Full Date. В частности, результат действий по предоставлению подробной информации по режиссёру Фрэнк Дарабонт показан на рис. 13.

Рисунок 13 – Детализация данных режиссёра Фрэнк Дарабонт

4. Определение бюджета и кассовых сборов фильмов на одной визуализации

1. Перенес movie в Columns и budget с worldwide_gross в Rows.

2. Построил вертикальную столбиковую диаграмму (side-by-side bars).

4. Вывел через Label информацию о сумме бюджета и кассовых сборов.

Результат визуализации представлен на рис. 14.

Рисунок 14 – Визуализация запроса 4.4

5. Определение какой фильм заработал больше всего кассовых сборов

1. Перетащил movie в Columns и worldwide_gross в Rows.

2. Выбрал в Show Me пузырьковую диаграмму.

3. Заменил в текстовом поле movie маркер, связанный с названиями фильмов на графике, чтобы увидеть вместо названий количество кассовых сборов.

4. Открыл контекстное меню Label и поставьте галочку в чекбоксе Show mark label для показа количества кассовых сборов на соответствующие фильмы и отформатировал текст (рис.15).

Рисунок 15 – Контекстное меню маркера Label

Результат визуализации представлен на рис. 16.

Рисунок 16 – Результат выполнения запроса 4.5

6. Создание дашбода

1. Активировал лист нового дашбода в рабочей книге (рис. 6).

2. Перетащил требуемые для создания визуализации запросы в рабочую область листа.

3. Удалил ненужные артефакты: легенды, подписи и т.д.

4. Сформировал понятную визуализацию из двух запросов, например 4.4 и 4.5 (рис. 17).

4. Переименовал лист Dashbord1 в Кассовые сборы фильмов кинопоиска.

5. Опубликовал результат работы в Tableau Public (рис. 18).

Рисунок 17 - Разработка dashboard «Кассовые сборы фильмов кинопоиска»

Рисунок 18 – Публикация dashboard на Tableau Public

Вывод:

В ходе работы я столкнулся с некоторыми трудностями:

Для столбцов Бюджет и Кассовые сборы изначально выбирал формат в Excel «финансовый» – для корректного отображения денег со знаком доллара. Из-за чего после сохранения этих данных в формате .csv -> в приложении Tableau Public эти данные отображались в формате String, а не числовом, как это планировалось для корректной работы. В следствие чего была переделана и пересохранена таблица, чтобы столбцы Бюджет и Кассовые сборы имели числовой формат.

Также в пункте 4.5, следуя методичке, нужно было удалить определённые данные, чтобы в графике вместо названия отображалось именно количество. У меня это не получалось, и я нашёл способ без удаления – дважды кликнув по текстовому атрибуту в поле Marks появилась возможность написать вместо значения «movie» -> «worldwide_gross» (рис. 19). После этого внутри пузырей начало отображаться количество кассовых сборов, а не названия фильмов, как и планировалось.

Рисунок 19 – Изменение отображаемого значения

Возможно, базу данных, которую я решил выбрать, не совсем конкретно подходит для качественной визуализации данных для этой лабораторной работы, но это, скорее всего, из-за малого количества данных.

Self-Service системы, безусловно, необходимая вещь в современном мире. Огромное количество информации невозможно держать в голове, а каждый раз обращаться в техническую поддержку – будет только нагружать их работу. Уже сейчас некоторые компании используют внутри себя так называемые «базы знаний», где их же работники могут писать актуальные статьи с необходимой информацией и решениями проблем. Алгоритмы позволяют находить по ключевым словам нужную статью. Всё это активно развивается, но я считаю, что есть люди, которым просто не интересно искать эту необходимую информацию, причину проблемы или даже не хотят напрягаться самостоятельно. Уже сейчас при обращении в службу поддержки отвечает голос робота и пытается решить поставленную клиентами задачу. И пока все процессы не автоматизированы, будет существовать техническая поддержка, где будут необходимы живые специалисты.

А потом, с развитием искусственного интеллекта, скорее всего пропадёт необходимость в работе по обслуживанию клиентов, и будут необходимы специалисты по обслуживанию этих самых роботов.