Визуализация данных *

Привет, Хабр! Я Дмитрий Клепиков, разработчик в команде Modus BI. Хотя моя основная работа напрямую не связана с аналитикой данных, мне стало интересно: может ли разработчик без профильного опыта пройти весь путь аналитика — от гипотез до BI-дашбордов — используя только LLM и MCP-серверы?

Для проверки я взял открытую статистику ДТП Санкт‑Петербурга за 10 лет, подключил MCP‑серверы и составил Skill‑файлы для Claude Code, чтобы автоматизировать визуализацию. За 4 часа получилось собрать три дашборда, выполнить около 80 SQL-запросов и проверить 15 гипотез. Вот что из этого вышло...

Всем привет! Я пытаюсь реализовать свою систему анализа металлов и сплавов. Занимаюсь своим проектом уже год. В составе системы уже около 15 модулей. И хочу представить один из них. Если кому-то интересно или есть изображения, которые нужно измерить, верифицировать с другими системами я только - за.

Немного теории из мира металловедения, который чем-то схож с миром биологии. Главное различие мира металлов, пластиков и других материалов, что это неживая материя.

Определение чугуна

Чугун представляет собой сплав железа с углеродом, где содержание углерода превышает 2,14% (обычно от 2,5% до 4,5%). Благодаря своей жидкотекучести, малой усадке и относительно низкой стоимости, чугун является одним из основных конструкционных материалов в машиностроении, энергетике и строительстве.

При анализе чугуны разделяют по состоянию углерода и форме графитовых включений, что определяет их физико-механические свойства:

Всем привет!

Я, Колядова Алиса, Senior дизайнер, работающая над B2B-системами внутри «одной из списка компаний, которые нельзя назвать».

В этой статье — мой путь через проектирование таблиц: от первых факапов до системных решений. Не будет чеклистов. Зато будут кейсы, выводы и немного боли. Некоторые мысли и инсайты в статье могут показаться для кого-то банальными. Ну тормоз я значит)

Расскажу какие навыки потребуются, чтобы начать свой карьерный путь в качестве BI-аналитика, и поделюсь ресурсами, которые помогут прокачать эти навыки. Подборка из статьи будет полезна и начинающим специалистам, и профи - для увеличения кругозора.

📊 Хотите стать аналитиком данных, но не знаете, с какой стороны подойти?

Я собрала чек-лист для старта в 2026 году, никакой воды - только то, что реально спросят на собеседовании:
🛠 Что учить: SQL (с оконными функциями), Python (Pandas), BI-системы.
🧠 Важный софт-скилл, о котором молчат курсы — управление ожиданиями заказчика.
🔮 Бонус: что нужно знать про DWH и ML, чтобы выделяться среди других джунов.

Привет, Хабр! Важной составной частью Time Intelligence в DAX являются функции работы со временем, в частности, DATEADD, т.к. она является базовой для других (например, SAMEPERIODLASTYEAR является псевдонимом DATEADD('Date'[Date], -1, YEAR)) и возвращает таблицу (в отличие, например, от EDATE , которая возвращает только скаляр), и также может использоваться в качестве фильтра в CALCULATE.

Информацию о DATEADD приходится собирать из разных источников. Часть описано в официальной документации DATEADD, что-то есть в DAX Guide, что-то есть в материалах SQL BI, поэтому картина составляется по частям, хотя логика функции неочевидна и велики риски ошибок при использовании DATEADD в случае некорректного её использования.

Интересующимся правилами DATEADD для обеспечения Time Intelligence в DAX — добро пожаловать под кат :)

Зачем OpenAI купила базу данных Rockset за $117M и тут же убила её для всех клиентов.
Как устроена архитектура «пять слоёв контекста».
Почему принцип «meaning lives in code» меняет подход к документированию данных.
И что из этого может взять обычная компания уже сейчас без GPT-5 и без $117M.

Делюсь своим опытом и показываю как лучше всего визуализировать данные на картах. Рассказываю про логику цвета и особенности датавиза на нестандартных картах, на примере карты РФ и данным по объявлениям Авито.

Привет, хабр!

Если вы увлечены трейдингом и хотите автоматизировать анализ рынка по концепции Smart Money Concept, то в этом вам может помочь собственноручно написанный индикатор. Написание индикаторов и систем по концепту smart mpney(ict) - часто довольно сложная история.

В этой статье я разберу, как создать такой индикатор в Pine Script версии 6 шаг за шагом. Мы пройдемся по коду, выделяя ключевые фрагменты с объяснениями, чтобы вы могли не только применить его на TradingView, но и понять логику, доработать или даже интегрировать в свои стратегии. Давайте нырнем в детали, начиная с основ.

Создаем интерактивную и обновляемую карту погоды по регионам России: данные собираются через API OpenWeatherMap с помощью R, обрабатываются и автоматически передаются в Datawrapper для визуализации в виде плиточной карты с температурой и погодными условиями.

Привет, Хабр! Предположим, у вас есть база в Airtable, где живет маркетинг, рекрутинг, операционка или любой другой ключевой рабочий процесс. После того как компания объявила о прекращении доступа к ним из России, нужно как можно быстрее и безболезненнее перенести данные, профили пользователей, систему доступов, вложения, сценарии автоматизации. 

Меня зовут Артем Михеенко, я продакт-оунер MWS Tables. Ниже по шагам расскажу, как можно оперативно мигрировать из одной системы в другую и восстановить рабочие процессы.

Показываю ряд полезных советов для визуализации данных в дашбордах и инфографике, они помогут быстрее считывать данные и делать на основе них правильные выводы

Сегодня займёмся реализацией моей довольной старой идеи. Покажу свой доработанный проект по очень интересный гипотезе. Здесь основными триггерами для торгового робота будут выступать две вещи: рыночная структура и использование уровней фибоначчи в комбинации с трейлинг стопом.

Разберём полный цикл разработки торговой системы: от формализации идеи до запуска реального бота на фьючерсной бирже. Проект состоит из двух частей: скрипта бэктеста (Back.py), realtime-бота (Realtime.py).

Цель статьи — показать не только торговую идею, но и инженерную реализацию: архитектуру, контроль состояния, обработку данных, синхронизацию, и различие между backtest-движком и real-time исполнением.

Итоговой результат бектеста - 25000$ прибыли на активе стоимость в 2000$ за 6 лет. Этот результат действительно реален. Отрисовали кривую капитала и посмотрели статистику и основные данные. Подробнее об этом и ньюансах читайте в статье!

Как люди достигали понимания задолго до появления продуктовых команд? Картинки. Это первое, что использовали для объяснения, — образы и примитивные рисунки. Современные тренды в коммуникации возвращают нас к этой практике — к визуализации смыслов. В статье расскажу про три техники визуализации информации.

Цифры обладают опасной аурой объективности. «Цифры не врут», — говорит нам внутренний голос. «Против математики не попрешь», — вторит ему здравый смысл. Но правда в том, что статистика — это не просто математика, это искусство интерпретации. И в умелых руках аналитика или маркетолога одни и те же сырые данные могут рассказать две совершенно разные истории.

Задаче создания компьютерной имитации мозга сейчас посвящен проект the China Brain Project. Ранее этой задачей занималась японской команды RIKEN, «Human Brain Project» и «Blue Brain».

Как культурная среда в компании влияет на принятие решений и зачем девелоперу внедрять процессную аналитику — обсудили на ежегодной открытой конференции Сбера по Process Mining. Николай Бажанов, руководитель отдела бизнес-процессов в Sminex, выступил в качестве спикера и принял участие в панельной дискуссии о новых возможностях, которые даёт ИИ.

Подход Sminex: здравый смысл важнее регламентов

Николай рассказал о культуре Sminex — основе для эффективного использования процессной аналитики. Цель её внедрения — получить объективную картину выполнения процессов в строительстве.

Привет, Хабр!

Cегодня мы поговорим об очередном этапе развития нашего продукта — о его эволюции и мутации.

В последний рабочий день декабря мы решили выпустить новую версию 2025H2 «Приём», преумножив шутку про релиз в пятницу. Главными обновлениями стали появление модуля «Ресурсно-сервисная модель (PCM)» и трансформации данных. Под катом рассказываем подробнее и делимся скриншотами.

TL;DR Раздаем «Графиню» и отвечаем на вопросы в TG-сообществе.

229 заездов, 140 пилотов, 28 часов работы — столько данных мы собрали из Assetto Corsa за три дня SOC Forum 2025.

Мы превратили обычный гоночный симулятор в источник телеметрии: забирали данные из игры, строили дашборды в реальном времени и даже придумали ачивки для самых отчаянных пилотов.

Рассказываю, как устроен сбор данных из игровых симуляторов, что можно из них вытянуть и зачем это бизнесу.

Data-driven разбор рынка Steam 2021–2025

Каждый год десятки тысяч разработчиков выходят в Steam с надеждой, что их игра «найдет аудиторию». Платформа кажется демократичной: опубликуй игру, заплати сбор — и ты рядом с хитами. Но так ли хорошо у них дела? Данные говорят, что на деле Steam — это жесточайший рынок за внимание игроков, где либо ты привлек игроков на старте, либо тебя, вероятнее всего,  ждет забвение… 

Представляю результат анализа данных из Steam за 2021–2025 годы (≈65 000 игр).