Обновить
102.33

Визуализация данных *

Облекаем данные в красивую оболочку

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Культура принятия решений: кейс Sminex на конференции Process Mining

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели5.9K

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.

Читать далее

Новости

Мутация «Графини»: новый модуль PCM, трансформация данных и ближайший roadmap

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели7.9K

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.

Читать далее

Собрать данные с автосимулятора: как Assetto Corsa стала живым датасетом

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.6K

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.

Читать далее

Только 12,5% игр в «Стиме» получают пользовательский отклик

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели6.8K

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).

Читать далее

Детские книги про данные, логику и визуализацию

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.9K

Мне пришлось изучать мир детских книг по работе с данными, когда мы с товарищем начали писать свою книжку. На удивление, на русском языке подобных книг не так много. Но как прекрасно, что часть зарубежных уже переведена на русский! Жаль, что не все!

Давайте покажу вам самые занятные мои находки, сгруппирую их по темам и отсортирую по рекомендуемым возрастам.

Читать далее

Понимание бизнес-потребностей: как команде по данным оставаться востребованной

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели4.1K

Почему data-команды так часто увлекаются модными инструментами и забывают про реальные задачи бизнеса? Автор разбирает, как переход от роли исполнителей к роли партнёров влияет на доверие, устойчивость команды и результат, а заодно — что с этим делать на практике.

Читать далее

Время выполнения заданий в немодерируемых UX-тестах: как измерить и проверить?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели5.7K

Всем привет! Меня зовут Ульяна Айкович, я исследователь. И мы продолжаем цикл статей в блоге от продуктовой команды «БКС Мир инвестиций». Сегодня я расскажу, как мы можем глубже анализировать время выполнения заданий, а также, как измерить группы респондентов в немодерируемых UX-тестах. В данной статье я разберу не только медиану и процентили для оценки времени, но и критерий Манна–Уитни — простой способ статистически сравнить две группы респондентов.

Статья будет полезна вам, если вы хотите принимать более обоснованные решения в дизайне и интерфейсе цифрового продукта.

Читать далее

Бинарная классификация: как работает логистическая регрессия

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели6.3K

Недавно мне предстояло написать реализацию LogisiticRegression для одного проекта в Школе 21, так что было необходимо разложить всё по полочкам и разобраться в бинарной классификации в целом. Хочу поделиться также этой информацией здесь, потому что не нашла статьи, которая была бы понятна и обширна лично в моём случае.

Читать далее

Визуализация 2+1D в Виртуальной Вселенной

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение49 мин
Охват и читатели6.1K

Предыдущие части:

«Геометрическая головоломка на выходные»,
«Электродинамика виртуальной Вселенной»,
«Механика виртуальной Вселенной»,
«Квантовая механика виртуальной Вселенной (Часть I)»,
«Квантовая механика виртуальной Вселенной (Часть II)»
«Релятивизм виртуальной Вселенной»
«Космология виртуальной Вселенной (Часть I)»
«Космология виртуальной Вселенной (Часть II)»
«Электричество, проводимость и сверхпроводимость в виртуальной Вселенной»
«Атом в Виртуальной Вселенной (Часть I)»
«Атом в Виртуальной Вселенной (Часть II)»
«Атом в Виртуальной Вселенной (Часть III) [Химия]»

Здравствуйте, мои уважаемые читатели.

Следующим шагом я хотел приступить к описанию ядра атома в рамках описанной ранее теории. Но по комментариям и при личном обсуждении, пришёл к выводу, что теория хоть и является минималистичной, но всё-же, интуитивному её пониманию сильно мешает то, что всё обсуждение строится в 3+1 геометрических измерениях. С одной стороны — их не 11, как в теории суперструн, но и 4 — это сложно для понимания для неподготовленного человека. Да и, кого я обманываю — даже подготовленному проще оперировать формулами, чем образами в пространствах, размерностью выше трёх. Но в этой модели очень важно понимать её онтологию, суть процесса. Формулы являются лишь языком, позволяющим (вот тут будет тавтология) описать формализм системы и дать возможность оценить её качественно и количественно.

Эти размышления привели меня к мысли о необходимости дать расширенное визуальное описание системы. Я не придумал ничего лучше, чем понизить размерность. Исходно, у нас система представляет собой трёхмерную сферу S3. А давайте рассмотрим такую же модель, но на сфере S2. Да, удастся показать не всё — например, спин 1/2 здесь показать не выйдет. Но кое что должно проявиться и дать интуицию.

Читать далее

Метрика «Северная звезда»: как связать рост, аналитику и решения команд

Время на прочтение15 мин
Охват и читатели4.6K

Разбор метрики «Северная звезда» как инструмента продуктового и бизнес-роста. В статье объясняется, почему одной ключевой метрики недостаточно, как деревья метрик связывают стратегию с повседневными решениями команд и какую роль продуктовая аналитика играет в поддержании этого подхода на практике.

Читать далее

Как менялся сон моих детей: анализ 5 лет данных о сне

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Охват и читатели11K

Как менялся сон моих детей: анализ 5 лет накопленных данных

За 5 лет жена скрупулезно записывала сон наших дочерей. Я взял эти данные и проанализировал: как меняется сон с возрастом, сколько спят дети на самом деле, и правда ли нормы ВОЗ работают.

Оказалось, что наши дети спят по-разному, но оба — в пределах нормы. И даже в одинаковом возрасте их паттерны сна удивительно похожи!

В статье: 📈 графики, 📊 статистика и главный вывод для родителей.

#анализданных #родительство #детскийсон #python #датасаенс

Читать далее

Мониторинг рынка аренды Санкт-Петербург

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение1 мин
Охват и читатели8.8K

Решил немного изучить рынок аренды жилья в городе Санкт-Петербург.
Что сейчас по ценам, где и какие квартиры дешевле или дороже?

Данные: ЦИАН, 7 038 объявлений (цены предложения, не сделки). База - медиана, чтобы не искажаться хвостом.

В итоге собрал вот такой PDF-отчет за январь 2026 (яндекс диск).

Читать далее

Реализация MCP в Open WebUI. Часть 1. Интеграция c Open WebUI

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели6.6K

В момент выхода протокола MCP нас очень заинтересовали его возможности. Нам хотелось использовать этот протокол для того, чтобы внутренние пользователи могли обращаться к базе данных в свободной форме и получать данные в течение нескольких минут. MCP для этого выглядел очень хорошо: пользователь может сформировать запрос на удобном для него языке, а LLM поймет, что нужно сделать и сделает это.

На первый взгляд MCP в связке с LLM полностью закрывал данные проблемы, однако с ростом объема данных стало заметно, что LLM не удается обрабатывать их быстро и качественно, а написание SQL запросов для нее не всегда легкая задача (даже если примеры этих запросов у нее есть в промпте). В итоге мы получили потерю контроля над контекстом модели и непредсказуемый результат.

В этой части я расскажу про интеграцию с Open WebUI и какая архитектура модели позволила победить вышеуказанные проблемы. Следующие статьи расскажут о реализации MCP таким, каким он позволяет выполнять наши задачи (но не финальной версии). Эта статья может быть полезна всем, кто строит свои модели на основе Open WebUI или еще только выбирает фреймворк, на котором предстоит строить будущую модель

К интеграции с Open WebUI

Ближайшие события

MDM: как навести порядок в НСИ и перестать чинить интеграции

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение36 мин
Охват и читатели7.8K

В любой компании справочники НСИ сначала выглядят как “ну это же просто таблицы”. Контрагенты, номенклатура, адреса, подразделения, единицы измерения, статусы. Пока людей и систем мало - всё держится на внимательности пары сотрудников и привычке “если что, поправим руками”.

Читать далее

Как мы случайно сделали Semantic Wiki в Gramax

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.8K

Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax — базу знаний для it-команд. В этой статье я расскажу, как мы решали довольно очевидную проблему связи знаний и случайно сделали штуку, у которой даже есть отдельное название.

Когда говорят «Semantic Wiki», обычно представляют что-то сложное: онтологии, RDF, графы и так далее. Но можно ли это сделать как-то проще и для людей? В этой статье разберем:

Что делает вики «семантической».

Как свойства и представления в Gramax решают эти задачи.

Как быстро создать семантическую структуру, связать с ее помощью статьи и посмотреть по ним отчеты.

Эта статья для тех, кого волнуют вопросы: качественного ведения базы знаний, создания единого источника правды, построения полезных связей между знаниями (а не банальной линковки, которая побьется через пару релизов).

Поехали!

«Атлас Telegram» — как создавалась интерактивная карта с 500 000 каналами

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Охват и читатели16K

Мы привыкли видеть Telegram как список чатов и каналов на своём устройстве. Но это лишь малая часть большой экосистемы, ограниченная подписками каждого пользователя. А как выглядит вся экосистема целиком? Эта статья — о том, как мы провели масштабное исследование контента Telegram и разработали интерактивную карту с 500 000 каналами.

Читать далее

Визуализация данных в Python с помощью библиотеки Plotly: база для новичков

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели10K

Plotly — библиотека для интерактивной визуализации данных в Python. Она подходит для задач, где статичного графика недостаточно и важно исследовать данные прямо в процессе анализа.

В статье разбираем базовые возможности Plotly и основные типы графиков.

Читать далее

5 способов соврать с помощью графика: как нас обманывают цифры

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели14K

Говорят, что цифры не лгут, но графики — совсем другое дело. Мы привыкли доверять красивым дашбордам, но наш мозг считывает картинку быстрее, чем успевает включиться логика. Этим охотно пользуются маркетологи, политики и стартаперы. В этой статье разберем 5 классических приемов визуального обмана: от «откушенных» осей до коварных 3D-пирогов, которые превращают стагнацию в триумф прямо у вас на глазах.

Читать далее

Правила выживания дизайнера на заводе: от Figma к ГОСТам

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели15K

Пока вы спорите о скруглении углов в новой дизайн-системе и попиваете лавандовый раф, где-то в Челябинске ослепленный бликами от раскаленной стали оператор пытается разглядеть ваш элегантный серый шрифт на мониторе 2012 года выпуска. Спойлер: у него не получается.

Дизайнеры, приходящие из разных сфер в Heavy Digital, совершают одни и те же ошибки. Они становятся очевидными только тогда, когда ты снимаешь белые кроссовки, надеваешь каску, проходишь инструктаж по технике безопасности и заходишь в реальный цех.

С 2020 года я адаптирую стерильную эстетику Figma под суровую реальность промышленных мониторов.

Добро пожаловать в цех! Давайте разберем, как не провалить проект на этапе компонентов.

Читать далее

Как я делала pet-дашборд для портфолио: кейс аналитики путешествий

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели6.9K

Pet-проекты — один из самых удобных форматов для демонстрации подхода к аналитике и работе с данными, особенно когда рабочие кейсы нельзя показывать из-за NDA. В этой статье я разбираю pet-проект аналитического дашборда для выбора курорта и отеля: как подбирала данные, формировала аналитические сценарии и проектировала интерфейс, ориентированный на принятие решений, а не на демонстрацию метрик.

Читать далее
1
23 ...