1

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»

Кафедра 41

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

Ст. преподаватель				И. И. Спиндзак
должность, уч. степень, звание		подпись, дата		инициалы, фамилия

Лабораторная работа №1

DataLens. Начало работы и визуализация данных

по курсу: Облачные технологии

СТУДЕНТКА ГР. №		Z0411		16.01.24		М. В. Карелина
	номер группы			подпись, дата		инициалы, фамилия

Номер студенческого билета: 2020/3477

Санкт-Петербург

2024

Цель работы: Знакомство с DataLens.

Для начала работы c DataLens достаточно перейти на datalens.yandex.ru и указать учетную запись Яндекс ID. Далее требуется принять условия сервиса и активировать его. После этого можно полноценно пользоваться бесплатным тарифом DataLens.

Рисунок 1 – Главная страница DataLens

При работе с данными сначала они собираются в «сыром» виде, в неудобном для восприятия человеком формате. Это огромные массивы данных с большим количеством метрик и параметров.

Затем данные преобразовываются в более агрегированный датасет, в котором можно выделить категории и показатели и их агрегации.

После этого данные можно визуализировать. Человек может легко считывать визуализации — все диаграммы основываются на специальных визуальных атрибутах (preattentive attributes). Они посылают в человеческий мозг сигналы, которые он считывает органами зрения и осознаем подсознательно.

Визуализация в DataLens — это чарт. Чарты создаются в визарде на основе данных из датасета.

На базе одного датасета может быть создано неограниченное количество чартов, которые могут быть добавлены в дашборды. Визард — это окно, в котором создают и редактируются чарты.

Рабочая область в интерфейсе визарда разделена на три основные панели:

Панель датасета, где отображаются доступные поля: Измерения и Показатели. Вы можете добавить в список вычисляемое поле.

Панель настройки визуализации, где можно выбрать тип чарта. Для каждого типа доступен свой набор секций (например, ось X, ось Y, фильтры и т. д.), куда можно перетаскивать поля.

Панель превью, где отображается визуализация.

Проведем визуализацию данных в DataLens на практике. В качестве набора данных возьмем детализацию звонков у оператора связи Мегафон за период с 16.11.2018 до 21.03.2019.

Для начала работы с данными необходимо создать подключение к csv-файлу (Рис. 2).

Рисунок 1 - Подключение к csv-файлу

Затем на основе этого подключения надо создать датасет. После загрузки таблицы в DataLens и создания датасета нужно проставить все необходимые агрегации. Просуммируем все числовые показатели (Рис. 3).

Рисунок 3 – Экран настройки датасета

Теперь найдём ответы на следующие вопросы с помощью визуализации DataLens:

1. Сколько часов вы говорите по телефону? Сколько в среднем занимает у вас один разговор? (Рис. 4-5)

Рисунок 4 - Столбчатая диаграмма

Рисунок 5 - Столбчатая диаграмма

2. С кем вы разговариваете дольше всего и чаще всего? И кто звонит больше – вы или вам?

Рисунок 6 - Круговая диаграмма

3. Также рассмотрим территориальную часть. (Рис. 7).

Рисунок 7 - Кольцевая диаграмма

4. Хватает ли вам текущего пакета минут – иными словами, выгодно ли вам было бы перейти на новый тариф?

Рисунок 8 - Кольцевая диаграмма

Согласно кольцевой диаграмме на рисунке 8 стоимость тарифа в месяц 397 рублей, таким образом тариф остается выгодным.

Вывод

По итогу завершения первого дня марафона было создано и настроено подключение csv файла к DataLense, а также выполнено несколько визуализаций истории звонков оператора Мегафон.