Работа с сервисом бизнес-аналитики Yandex DataLens. Учебное пособие

Если в данных указано точное время, также можно округлять данные до часов и минут.

Эти настройки доступны по клику на иконку календаря в секции визарда (рис. 10).

Рис. 10. Настройка показа даты

Дополнительные настройки

Интерфейс настройки чарта имеет достаточно большое количество дополнительных настроек. Например, для настройки отображения оси X и оси Y на чарте можно кликнуть на значок «шестерёнка» в верхнем правом углу экрана, чтобы открыть дополнительные настройки (рис. 11).

Рис. 11. Дополнительные настройки для оси Х и оси Y

61

Сохранение чарта и переходы

Чтобы сохранить созданный чарт, есть специальная жёлтая кнопка в верхнем правом углу экрана. При сохранении чарта можно выбрать нужную папку и дать имя чарту для дальнейшего обращения к нему.

Для того чтобы перейти к другим чартам или другим объектам внутри сервиса DataLens (подключениям, датасетам или дашбордам), нужно будет нажать кнопку «Marketplace».

Выбор вида диаграммы

Каждый вид диаграммы выполняет определённую задачу, поэтому нельзя произвольно выбирать тот или иной тип диаграммы без видимой причины. В различных программах и сервисах для проведения бизнес-аналитики становятся доступными всё большее число различных видов диаграмм. С одной стороны, это обеспечивает разнообразие и отражает богатство выбора диаграмм для визуализации данных. С другой стороны, задача выбора одной диаграммы из большого множества становится всё более сложной, поскольку этот выбор приходится делать осознанно.

В сервисе DataLens в настоящее время доступно 15 видов чартов. Если сгруппировать их по целям использования, получатся следующие группы:

–сравнение категорий;

–соотношение категорий;

–отражение частей целого;

–распределение величины;

–изменение данных во времени;

–изменение данных в пространстве (на местности);

–детализация данных (рис. 12).

Сравнение категорий

В этом виде сравнения данных основная цель – заметить разницу и понять, насколько она велика или мала. Для сравнения категорий используют столбчатые диаграммы в разных вариациях. Столбцы обычно сортируют по убыванию или возрастанию – это упрощает визуальное сравнение.

Столбчатая диаграмма с горизонтальным расположением столбцов (с полосами) позволяет делать довольно подробные подписи к

62

Рис. 12. Основные группы чартов в сервисе DataLens

каждому элементу, располагая их слева от самой полосы (рис. 13). На диаграмме с вертикальными столбцами это сделать практически невозможно, поскольку подписи располагают под столбцом, ширина которого очень мала.

Рис. 13. Столбчатая диаграмма с горизонтальными полосами

Отражение частей целого

Данный вид диаграмм предназначен для визуального представления того, как нечто цельное делится на составные части. При этом должна быть полная уверенность в том, что в сумме отдельные части обязательно составляют целое (100 %).

63

Чаще всего для этих целей используют круговую диаграмму, но также могут быть использованы древовидная диаграмма, нормированная столбчатая или нормированная линейчатая диаграммы.

В круговой диаграмме сегменты показателя (его отдельные части) сортируют от большего к меньшему, чтобы визуально упростить понимание данных (рис. 14).

Рис. 14. Круговая диаграмма

Соотношение

В статистике подобную задачу называют нахождение корреляционной зависимости между двумя показателями. С помощью средств визуализации наличие или отсутствие корреляционной зависимости двух показателей можно увидеть на определённого типа диаграмме. Классический пример – точечная (или пузырьковая) диаграмма, которая помогает визуально по расположению точек в пространстве двух координат определить наличие корреляционной связи двух показателей. Если точки в координатной плоскости располагаются вдоль диагонали (прямой или обратной) – это свидетельствует о наличии прямой или обратной связи между выбранными двумя показателями (рис. 15).

64

Рис. 15. Пример точечной диаграммы (точки расположены вдоль диагонали, есть прямая зависимость между двумя показателями)

Распределение величины

Есть целая серия наблюдений, и нужно наглядно показать, как все данные распределяются между выделенными интервалами или по выделенным группам. Классический пример – столбчатая диаграмма (гистограмма), на которой каждый столбец представляет частотность значения в определённом интервале, т. е. сколько раз то или иное наблюдение встречается в данных в рамках выделенного интервала.

Изменение во времени

Так называемые временные ряды довольно часто используют при проведении динамического анализа. Для отражения динамического ряда чаще всего используют линейный график, также в сервисе DataLens могут быть использованы диаграмма с областями и нормированная диаграмма с областями.

Изменение на местности

Цель – показать на карте местности изменение выбранного показателя в зависимости от привязки к местности. В сервисе DataLens для этой цели используют карты, на которых отражают либо точки с географическими координатами (населённый пункт, предприятие, магазин и т. п.), либо целые географические слои для отражения информации по замкнутой области (страна, регион, район).

65

Детализация

В сервисе DataLens есть ещё три вида чартов, которые нельзя назвать графиками или диаграммами. Это индикаторы и два вида таблиц. Это также очень полезные виды представления данных, хотя они и не относятся к средствам визуализации в исходном смысле слова.

Таблицы удобно использовать для сравнения конкретных значений, их структура позволяет быстро перемещаться от одной строки к другой, особенно при наличии сортировки.

Индикаторы – очень востребованный способ представления так называемых ключевых показателей (KPI), но их следует использовать с учётом контекста или вместе с другими средствами визуализации данных.

Дашборды

При анализе данных, особенно больших данных, всё более острой становится проблема отделения полезных данных от так называемого «шума». Если на основе анализа данных будут приниматься решения, то вопрос качества данных выходит на первый план. Любые данные сами по себе не могут являться сигналом для принятия тех или иных решений. Часть данных могут быть просто бесполезными для решения бизнес-задачи, какие-то данные без специальной обработки могут даже принести вред, а не пользу.

Человек по своим возможностям восприятия, хранения, понимания информации, получаемой из окружающей среды, за тысячи лет мало изменился. А поток информации, который стал доступен человеку, особенно в последние несколько десятков лет, – увеличился многократно. Отсюда обращение к различным способам визуализации данных, поскольку из трёх основных форм подачи информации (данных) – текстовой, табличной (цифровой) и визуальной (диаграммы, графики) – по мнению многих учёных, именно визуализация данных наилучшим образом позволяет справляться с этой проблемой.

Дашборд – аналитическая интерактивная панель, которая включает чарты и другие элементы для представления и анализа данных, сгруппированные для лучшего восприятия и понимания информации на одном экране.

Дашборд – это не просто экран с различными визуализациями данных, это прежде всего средство коммуникации. Дашборд пред-

66

ставляет ценность, если показывает данные правильными и наглядными средствами, формирует адекватное понимание ситуации, помогает формированию выводов и принятию решений.

Всервисе DataLens дашборд формируется на основе виджетов.

Квиджетам относят: чарты (визуализации), селекторы (фильтры), заголовок дашборда и блок с дополнительным текстом (при необходимости).

На экране дашборда может быть расположено несколько чартов, связанных друг с другом общей задачей представления и анализа данных. Селекторы (фильтры) – это инструменты интерактивного взаимодействия с дашбордом. При каждом новом выборе предлагаемых фильтров практически мгновенно происходит изменение информации, представленной на чартах.

Выбор заголовка для дашборда также не является простой задачей. В самой формулировке заголовка дашборда должен быть отражён тот круг задач, которые могут быть решены при помощи выбранных форм визуализации данных. Это особенно важно в тех случаях, когда с дашбордом будет взаимодействовать в первую очередь не его разработчик, а сторонний пользователь. Блок с дополнительным текстом в этом случае поможет быстрее понять возможности, которые предоставляет данный дашборд.

Создание дашборда

Чтобы создать дашборд, нужно на домашнем экране сервиса нажать кнопку «Создать дашборд». В верхней части окна создания дашборда будут доступны элементы для его наполнения и настройки – установка связей, организация вкладок и добавление виджетов: чартов, селекторов, блоков с текстом.

Начинайте проектирование дашборда и работу с данными с чёткого понимания вашей задачи. От этого будет зависеть как выбор чартов, так и итоговая композиция дашборда.

Ключевое правило, которое работает не только на любых типах дашбордов, но и вообще на любом продукте, использующем визуализации, – это учёт визуальных точек притяжения человеческого внимания.

По результатам исследований специалистов больше всего внимания человек инстинктивно уделяет информации, расположенной в верхнем левому углу экрана (листа, интерактивной доски и т. п.).

67

Это происходит потому, что с детства большинство из нас привыкли читать (получать информацию) слева направо и сверху вниз. Для людей из стран, где именно таким образом устроена подача текста, это один из базовых паттернов поведения. Чем ближе информация на дашборде располагается к левому верхнему углу, тем больше она привлекает внимания и воспринимается как более важная. Если же информация располагается на экране дашборда ниже и правее, то ей уделяется всё меньше внимания, часть информации может быть пропущена или даже вовсе не замечена.

Общие правила создания дашборда

Проектирование и создание хорошего дашборда носит итерационный характер. Нужно продумать контекст и то, как будут выглядеть все базовые элементы дашборда.

Правильный заголовок вовлекает пользователя в диалог и ориентирует его уже на самых ранних этапах анализа данных.

При разработке дашборда нужно включать только те данные и построенные на их основе чарты, которые поддерживают цели конечного пользователя.

Также нужно настроить элементы дашборда под нужный размер и правильное композиционное расположение, чтобы дать понять пользователю, что является наиболее важным.

Все цифры на дашборде должны иметь контекст, для этого можно использовать пояснения в текстовых блоках. Также следует проверить округление своих цифр, излишнее количество знаков после запятой может исказить правильное восприятие данных.

Нужно обеспечить лёгкий визуальный поиск ключевых показателей и метрик, они должны быть на виду.

Технические советы по работе с дашбордами

Заголовок всегда должен располагаться в верхнем левом углу дашборда. При открытии дашборда пользователю важно как можно быстрее понять, на что он сейчас смотрит. Правильный заголовок в левом верхнем углу экрана как раз этому и способствует.

Глобальные фильтры-селекторы также должны располагаться в верхней части дашборда. Это будет означать, что они влияют на все чарты дашборда. А если селектор относится к конкретному чарту, то он должен располагаться рядом с ним.

68

Текстовый блок внизу дашборда поможет пользователю сориентироваться в контексте. А в справочном текстовом блоке можно расшифровать аббревиатуры, дать информацию по источникам данных и дате создания дашборда.

Селекторы и связи

Каким образом пользователи могут взаимодействовать с данными в чартах? Это достигается при помощи селекторов. Селектор – это фильтр, который влияет на результаты запросов на связанных с ним виджетах. Иными словами, выбранное в селекторах значение применяется в качестве фильтра к тем визуализациям, с которыми он связан. Селекторы могут фильтровать текстовые значения категорий и диапазон дат.

Селектор может быть связан с чартом, и тогда он фильтрует данные на данном чарте. Или же он может быть связан с другим селектором, образуя несколько вложенных фильтров.

Связь определяет влияние селектора на один или несколько чартов, а также на другие селекторы. По умолчанию селекторы связаны с чартами, которые созданы в рамках одного датасета. Селекторы и чарты, которые созданы на базе разных датасетов, также могут быть связаны.

В качестве связи можно выбрать существующее поле датасета или создать собственное поле, в котором задать значение селектора.

По умолчанию все селекторы в рамках одного датасета друг с другом взаимосвязаны, т. е. выбор значений в одном селекторе обновит список значений в остальных селекторах и повлияет на чарты.

Существуют следующие типы связей для пары виджетов:

–связь – двухстороннее влияние виджетов друг на друга;

–входящая связь – входящее влияние;

–исходящая связь – исходящее влияние;

–игнорирование – двухстороннее игнорирование виджетами друг друга;

–нет связи – отсутствие связи между виджетами из разных датасетов или виджетами, между которыми связь невозможна.

Объединение данных в сервисе DataLens

Сервис DataLens использует подключение, чтобы получить данные из источника (базы данных, файлы CSV и др.). На основе предоставленных подключением данных можно создавать датасеты, чарты и селекто-

69

ры. Если в источнике доступно несколько таблиц, можно объединять их для получения необходимого набора данных. Связать данные из разных датасетов можно на уровне чарта или через связь селекторов.

Способы объединения данных

Можно выбрать один или несколько вариантов объединения данных:

–на уровне датасета;

–добавление таблиц;

–добавление подключения;

–SQL-запрос;

–на уровне чарта;

–QL-чарт;

–мультидатасетные чарты;

–на уровне связей селекторов.

На уровне датасета

Чтобы объединить данные на уровне датасета, можно добавить таблицы на рабочую область или написать SQL-запрос. Также можно объединить данные на основе нескольких CSV-подключений в одном датасете.

Добавление таблиц

В интерфейсе создания датасета можно объединять данные, перетаскивая таблицы на рабочую область и настраивая связи между ними через оператор JOIN.

Добавление подключения

В интерфейсе создания датасета можно объединить данные на основе двух и более CSV-подключений. Таблицы из разных источников можно перетаскивать на рабочую область и настраивать связи между ними через оператор JOIN. Кроме CSV, для всех других типов подключений нельзя объединить данные из разных источников на уровне одного датасета.

SQL-запрос

В датасете можно добавить произвольный SQL-запрос к источнику данных. Текст запроса при обращении к источнику исполня-

70