В сфере визуализации данных есть понятие «Дата-Сторителлинг». Буквально оно означает – рассказывание историй на основе данных.
Но дальше оно разделяется на два схожих, но при этом разных направления, назовем их: Дата-журналистика и Дата-презнетация.
Всем привет! Сегодня поговорим про дашборды — что это за инструмент такой и как с помощью него взаимодействовать с бизнесом.
Меня зовут Дарья Еськова, я аналитик данных в компании билайн. Если быть точнее, то в команде CLTV, лидирую направление автоматизации визуализации данных. Хочу поделиться с вами своим опытом и наработками.
Поговорим в основном про дашборды с точки зрения бизнеса. Есть технические дашборды, но акцент в посте будет на бизнес-дашбордах — на тех, которые смотрят наши руководители, менеджеры, бизнес-юниты.
Исходно дашбордом называли доску между кучером и лошадью, которая служила преградой для летящей из-под копыт грязи. Но, понятное дело, сейчас мы пользуемся этим словом совершенно для другого. Это информационная панель, которая отображает наши метрики. Как раз этот инструмент, который позволяет донести нужные цифры в нужное время для нужных людей.
Например, наш аналитик, я, кто-то из вас может сказать, что наши продажи выросли, и будет здорово, если бизнесу такой информации достаточно. Но зачастую происходит так, что бизнес просит подтвердить эти факты какими-то данными, которым мы доверяем. И вот как раз визуализация — это очень удобный инструмент, это интерфейс доступа к данным.
Когда вы заказываете товары на сайте и в приложении, сервис доставки привозит их из магазинов «Магнит». Раньше для сборки заказов выбирался ближайший к покупателю магазин. Причём ближайший в буквальном смысле — по прямой. Это позволяло экономить на курьерах, но во всех магазинах разное количество сотрудников и ассортимент: где-то заказы собирали дольше, а где-то, из-за отсутствия определенных товаров, позиции в заказе меняли на аналоги. Поэтому мы решили поменять логику выбора магазинов, провели в нескольких городах пилотный проект и делимся первыми результатами.
Всем привет! Меня зовут Татьяна Онофрюк, я аналитик в команде персонализации HiFi-стриминга Звук, и сегодня я расскажу про работу нашей команды с рекомендательными системами и кластеризацией по исполнителям и жанрам стриминга.
Бывают пет-проекты, а у нас получился проект с наработками, которые вроде бы могут быть полезны например студентам технических специальностей и просто всем кому интересно поразбираться с возможностями визуализации на C# + WPF, например, или с системой избыточного кодирования.
Мы со студентами сделали приложение для анализа характеристик LDPC кодов изначально на Java (Java код тоже присутствует в репозитории) потом я переписал его в виде проекта C# + WPF, чтобы добавить возможность конфигурации статистических экспериментов через визуальный интерфейс, а главное чтобы иметь возможность визуализации результатов экспериментов в виде графиков (обычных, в X, Y осях). Я как раз для работы сделал библиотеку для рисования обычных математических графиков по массивам значений с возможностью масштабирования области просмотра мышкой.
Думаю студентам любых технических направлений может пригодиться такая библиотека при том, что весь ее достаточно компактный исходный код (5-7 файлов) локализован в проекте и доступен как для изучения так и для любых изменений и доработок.
Под катом ссылка на Гит-репозиторий с исходным кодом и обзор реализованной функциональности со скриншотами.
Что такое Substack?
Substack — это платформа для рассылки писем, ориентированная на блогеров, журналистов и экспертов. Если вы видели на сайтах и в блогах экспертов предложения подписаться на их рассылку, то это оно и есть, но субстак становится одной из самых популярных платформ этого направления
Главное отличие Substack — он бесплатный и очень удобный в использовании. Оформлять письма примерно так же просто, как статьи в Медиум (и даже проще, чем на хабре). При этом, там есть элементы соц-сетей... В общем, непростая платформа, но интересная! Так что хочу вам рассказать о своем опыте исследования этой платформы.
Привет, Хабр!
Сегодня я хотел бы поговорить подробнее о языке DAX, который активно применяется продвинутыми аналитиками во всем мире. Но я уверен, что сфера использования этого мощного инструмента охватывает не только суперпрофессионалов. Именно DAX делает аналитику доступнее для бизнес-пользователей, которые могут сделать сложные расчеты без познаний в программировании вообще. В этой статье мы рассмотрим три примера, в которых DAX помогает гораздо проще и быстрее решить типовые задачи, с которыми сталкиваются аналитики. Использовали ли Вы DAX раньше — неважно! Тех, кто впервые слышит о DAX, я постараюсь порадовать примерами, а опытных пользователей приглашаю к дискуссии.
Команда Business Intelligence GlowByte приветствует всех читателей сегодняшнего гайда по обработке данных в FineBI 6 версии. Меня зовут Александр Ларин, руководитель центра поддержки и обучения BI-решений в GlowByte, и в этой статье я поделюсь полезными функциями, которые облегчат вашу работу по подготовке данных для их последующего анализа. С первой частью вы можете ознакомиться по ссылке.
Гайд включает в себя 5 уроков, которые помогут вам ближе познакомиться с инструментами подготовки данных в FineBI. Этот материал будет полезен начинающим BI-разработчикам. Если после прочтения вы захотите разобраться со всеми особенностями платформы, закрепить базовые знания и прокачать навыки создания сложных визуализаций, приглашаю на наши курсы.
На связи Анна Астахова, директор по развитию ИТ-интегратора «Белый код». По своему опыту знаю, что принимать решения в бизнесе без цифр, на глаз, сложно. Увидеть всю картину: что на складе, что с остатками и даже как работают продавцы — помогает бизнес-аналитика. Один из наших недавних кейсов: у компании более 100 магазинов и разные учётные системы.
Ко мне на тест попали интересные устройства — Bluetooth‑маяки. Поскольку моя деятельность связана с внедрением таких технологий в бизнес, то далее попробую описать все плюсы и минусы подобных устройств, а так же почему их внедрение нигде не наблюдается до сих пор.
Как не потеряться в данных для аналитики?
Когда количество их источников ограничено, а аналитикой занимается пара человек, в целом всё понятно: обеспечить прозрачность вполне можно на уровне ведения документации (если заниматься этим ответственно).
Но что, если данных в компании много, они отличаются сложной структурой и поступают из разных источников? Едут и из MongoDB, и из PostgresSQL, и из MS SQL; при этом постоянно появляются новые продукты и направления, данных становится ещё больше. Документация по ним устаревает примерно в тот момент, когда заканчиваешь её писать.
Попутно растёт команда аналитиков — новым людям нужно рассказывать, что где лежит, откуда прилетает, какие есть особенности.
Упростить жизнь в такой ситуации призван Data Catalog, и в Сравни мы выбрали популярный вариант — DataHub. Под катом рассказываем, как меняется работа с данными для аналитики, когда в твоей жизни появляется визуализация потоков данных.
«План продаж» — то, что пугает продавцов и заставляет вздыхать управляющих. Что мешает его выполнить? На примере трех крупных компаний показываю, как влияет подход к контролю качества на цифры.
Привет, Хабр! На связи Business Intelligence GlowByte.
В данной статье разберем основы интеграции FineBI c внешними системами. С помощью публичных методов API можно использовать интерфейс, управлять системой удаленно и автоматизировать бизнес-процессы. Существует несколько способов интеграции публичных API в FineBI, и в зависимости от поставленных задач разработчики должны выбрать, какой способ им более подходит, или комбинировать их между собой. Далее рассмотрим доступные варианты, разберем их отличия и особенности и протестируем некоторые методы в http-клиенте Postman.
Дан набор данных, в нем — информация об отделе, эффективности, длительности работы, количестве отгулов, о рабочих часах нескольких сотрудников.
Чтобы увидеть проблемы с эффективностью нам нужно показать взаимосвязь между двумя числовыми переменными. Легко! Скаттерплот (он же график рассеяния) нам решит эту задачку на раз-два.
Но! Нам нужно не просто построить диаграмму, но и оформить ее таким образом, чтобы вывод был ясен. Вот с этим у нас и возникнут проблемы в самых разных инструментах…
Привет, Хабр!
Я работаю в сфере BI уже несколько лет, и за это время успела познакомиться со множеством инструментов и платформ для анализа и визуализации данных.
Однажды мне предложили поучаствовать в проекте: нужно было перенести приложение, разработанное на основе продуктов Microsoft, таких как Power Apps, на платформу Appsmith. Оно взаимодействовало с базой данных и позволяло фильтровать данные, управлять элементами интерфейса и выполнять различные операции.
Хочу написать про то, как мы презентуем данные другим. Технические специалисты часто сталкиваются с необходимостью доносить результаты своей работы до людей, которые не так глубоко погружены в тему. Однако, даже самые ценные выводы могут остаться непонятыми, если их неправильно представить. В этой статье я рассмотрю пять типичных ошибок, которые инженеры совершают при подготовке презентаций, и предложу способы их исправления.
Процесс создания дата-арта на основе Мезенской северной росписи
Сфера дата-арта - достаточно новое направление в работе с данными. Для создания этого проекта взяты данные из моего семейного дерева. Для визуализации использовались узоры и символы из мезенской росписи.
О процессе создания проекта читайте в статье.
Всем привет! Мы рассмотрим библиотеку для построения карт OpenLayers (версии 8.2.х). Вы узнаете о том, какие возможности она предоставляет, как ей пользоваться и почему в команде НСПД мы выбрали именно её. В статье будет много примеров кода, которые также доступны на GitHub и StackBlitz.
Для чтения статьи необходимо иметь хотя бы базовые знания HTML, CSS и JavaScript; иметь представление о сборщиках кода (в примерах использую Vite).
Приятного чтения! 🙂
Привет, Хабр! На связи Александр Чебанов, product owner Modus. Вопросы «переезда» из одной СУБД в другую всплывают регулярно, особенно актуальны они для растущих компаний. Поэтому начнем говорить о миграции и о том, как этот процесс проходит для наших пользователей. Первая статья будет довольно простая и для тех, кто только "смотрит" в сторону смены БД. Поехали!
Привет, Хабр! Я Максим Еремин, руководитель направления развития PaaS и Big Data в beeline cloud. Расскажу, как эффективно использовать корпоративные данные: какие сложности с хранением и обработкой данных мы наблюдаем на примере наших клиентов и какие технологические решения предлагаем им для построения платформы данных.
