Идея этого проекта появилась в момент, когда я готовилась к поиску работы и обновляла портфолио. Мне хотелось сделать не просто очередной учебный дашборд, а кейс, который показал бы мой подход к аналитике, визуализации и проектированию пользовательских сценариев.
В этот период я вдохновлялась работами с Dribbble — аккуратными и продуманными интерфейсами, которые выглядят как полноценные продукты, а не наборы графиков. Параллельно я мечтала об отпуске, просматривала отели и курорты на Booking и в какой-то момент поняла, что хочу совместить приятное с полезным: мечты о путешествиях, эстетику продуктового дизайна и аналитическое мышление.
Так появился pet-проект аналитического дашборда для выбора курорта и отеля.
Важно сразу обозначить рамки: данные в проекте используются исключительно в демонстрационных целях. Часть показателей агрегирована, часть — синтетически сгенерирована, чтобы показать возможные аналитические сценарии и логику работы с данными.
Цель этого дашборда — не бронирование и не прогнозирование цен, а помощь в принятии решений:
понять относительный диапазон стоимости на курортах
оценить сезонность
выбрать оптимальный вариант по соотношению цена–качество
В статье я делюсь тем, как я работала над этим проектом: от идеи и выбора данных до сценариев использования и визуальных решений. Надеюсь, этот кейс будет полезен тем, кто делает pet-проекты или собирает портфолио в аналитике.
Почему я выбрала формат pet-проекта
Я изначально делала этот дашборд именно как pet-проект. Такие кейсы удобно обсуждать на собеседованиях: в отличие от рабочих дашбордов под NDA, их можно открыто показывать, разбирать и критиковать.
Для меня этот проект — не попытка воссоздать реальный туристический сервис, а способ наглядно продемонстрировать:
как я работаю с данными
как принимаю продуктовые и визуальные решения
как думаю о пользователе и его сценариях
Pet-проекты хорошо работают и на этапе отклика. Когда резюме сопровождается портфолио и ссылкой на понятный кейс, у рекрутера появляется не абстрактный список навыков, а конкретный пример того, как кандидат мыслит и оформляет результат своей работы.
Идея проекта и пользовательская задача
Прежде чем переходить к данным и визуализациям, я сформулировала ключевой вопрос проекта:
как помочь пользователю выбрать курорт и отель, не погружаясь в сложную аналитику?
В реальной жизни человек, планирующий отпуск, редко анализирует десятки графиков. Чаще он:
сначала выбирает направление,
затем оценивает примерный бюджет и сезонность,
и только потом сравнивает конкретные отели.
Именно эту логику — от общего к частному — я и заложила в основу дашборда.
Данные и их подготовка
В процессе поиска источника данных я нашла сервис Amadeus Hotel Search API, который отдает достаточно богатые и структурированные данные об отелях. В них уже были цены, рейтинги, география и дополнительные атрибуты, что позволяло работать не только со списком объектов, но и с их сравнением и обобщением.
На этом этапе я сознательно не думала о визуальном оформлении дашборда. Мне было важно сначала понять, какие вопросы в принципе можно задать этим данным и какие выводы пользователь потенциально сможет из них сделать.
Выбор метрик и аналитических сценариев
Следующим шагом стало формирование набора метрик и показателей для дашборда. Я исходила из логики пользователя и фокусировалась только на тех показателях, которые действительно помогают принять решение:
оценить примерный бюджет,
понять диапазон цен,
сравнить отели между собой,
выбрать идеальное время для отпуска.
Когда базовая структура показателей уже сложилась, я дополнила данные вспомогательной информацией: погодой, сезонными изменениями и визуальным контекстом. Часть этих данных была синтетически сгенерирована.
На основе этих показателей я сформулировала несколько базовых аналитических сценариев, под которые затем и проектировался дашборд.
Пример сценариев использования:
Пользователь выбирает курорт и смотрит общий уровень цен, чтобы понять, укладывается ли направление в его бюджет.
Сравнивает отели внутри одного курорта, оценивая соотношение цены, рейтинга и расположения.
Анализирует сезонность: в какие месяцы цены ниже, а погодные условия остаются комфортными.
Отсекает варианты с высокой ценой, которые не дают заметного прироста по качеству или рейтингу.
Переход от аналитики к дизайну
После подготовки данных я загрузила их в Power BI и собрала модель данных, достаточную для реализации задуманных сценариев. На этом этапе были созданы меры и расчётные показатели, которые использовались для фильтрации, сортировки и отображения информации.
Когда аналитическая база была готова, фокус сместился на дизайн и пользовательский опыт. Дашборд начал формироваться не как отчёт, а как интерфейс, в котором важно не количество графиков, а логика взаимодействия.
Визуальная часть интерфейса была подготовлена в Figma: подложки, иконки и вспомогательные элементы.
Структура дашборда и пользовательский опыт
Вся структура дашборда построена по принципу «от общего к частному». Сначала пользователь видит фильтры и краткую сводку, затем — карту и список объектов, и только после этого переходит к детальному просмотру отелей.
Фильтры в этом дашборде играют роль не вспомогательного инструмента, а полноценной части интерфейса. Я старалась оформить их так, чтобы они воспринимались как элементы формы или сервиса, а не как стандартные BI-контролы.
Основной экран с отелями я сознательно сделала максимально простым и визуальным. Вместо сложных графиков здесь используется список объектов с ключевой информацией, который работает как витрина вариантов.
Карта в этом дашборде выполняет вспомогательную роль. Её задача — дать пространственный контекст и помочь пользователю лучше представить расположение курорта и отелей.
Такой подход к дизайну позволил сместить акцент с анализа данных на пользовательский опыт. Вместо того чтобы заставлять пользователя разбираться в цифрах, дашборд помогает ему ориентироваться в вариантах и принимать решения более естественно.
Как я рассказываю об этом проекте на собеседовании
На собеседованиях я рассказываю об этом проекте не через перечисление инструментов, а через задачу и ход мыслей.
Обычно я начинаю с контекста: объясняю, что это pet-проект для портфолио, цель которого - показать подход к данным, дизайну и пользовательским сценариям.
Дальше я кратко описываю исходную точку. Я нашла датасет по отелям, на основе которого можно было что-то агрегировать и сравнивать, и решила построить дашборд вокруг процесса выбора отдыха, а не вокруг отдельных показателей. Это сразу задаёт рамку: проект про поддержку принятия решений.
Затем я рассказываю про пользовательскую логику. Я объясняю, что дашборд построен по принципу «от общего к частному»: сначала пользователь выбирает курорт, затем оценивает общий уровень цен и сезонность, и только после этого переходит к выбору отеля. Такой сценарий хорошо отражает реальное поведение пользователей и помогает не перегружать интерфейс.
Заключение
Этот pet-проект стал для меня способом показать, что я думаю о дашбордах как о продукте, а не только как о визуализации данных. Он помог мне структурировать собственный подход к аналитике, дизайну и пользовательским сценариям и стал удобным кейсом для обсуждения на собеседованиях.
Надеюсь, этот проект и описание процесса его создания будут полезны тем, кто работает над собственными pet-проектами или портфолио и ищет формат, в котором можно показать не только результат, но и ход мыслей.
Больше материала про анализ данных и BI я публикую в своём телеграм-канале. Буду рада вашей подписке :)
