Визуализация данных *

Причины написания статьи, общие правила использования handlebars в superset и советы содержатся в первой статье, поэтому сразу опишу следующие шаблоны.

Вот вам карты «возможного» местоположения разработчиков Telegram и React для затравки.

Telegram Desktop. Всего 205 человек. Из них 3 основные. Из них два (работают с 2014 и 2019) в районе Самара-Кавказ (Армения, Грузия, Азербайджан) и один (работает с 2018) вероятно в Турции.

ReactJS. Всего 1854 человек. Основной состав: 14 работает, 26 уволилось. Примерно 50/50 сидят на восточном и западном побережье США.

Если вам важна высокая стабильность и скорость сети на ваших серверах, тогда вам надо отвественнее подойти к выбору провайдера. В данной статье я показываю, как добавить метрики и дешборды в Grafana для оценки скорости сети с помощью speedtest-exporter.

Сейчас нейросети – это хайп, который, кажется, прошёл свой пик завышенных ожиданий на кривой Гартнера, и внутри компании мы периодически спорим о полезности нейросетей и об их будущем. Один из споров даже вышел за пределы компании на Форум Data&AI с темой "AI мифы, хайп и реальность".

В статье мы расскажем, как по запросу одного из клиентов развили нашу платформу в части интеграции с нейросетевой моделью GigaChat.

Большинство российских BI-решений к 2024 году уже достигли необходимого уровня развития, чтобы заменить зарубежные продукты. Но требования клиентов к BI-системам сильно отличаются. Кому-то необходимы простые и понятные дашборды, другим — возможность настройки по специфическим требованиям, а также включение технологического решения в реестр российского ПО. 

Мы уже рассказывали, как перейти на российские BI-решения без потери эффективности (запись открыта по ссылке, подключайтесь). А сегодня подробнее разберем, что могут предложить Analytic Workspace, Glarus BI, Modus BI и LuxMS BI.

В арифметике известны элементарные действия с числами (+), (–), (×), (/) и др., использование которых при заданных исходных данных дает нам возможность получать определенные результаты: сумму, разность, произведение, частное. Обратное действие с результатами в качестве исходных данных возможно далеко не всегда. Например, возведение в третью степень числа 7 ³ = 343, обратным действием имеет извлечение из результата корня третьей степени (343)^1/3= 7. При заданных результатах определить какими были исходные данные не всегда возможно.  Для суммы даже двух слагаемых 7 + 6 = 13 такого единственного обратного действия нет. Для числа 13 мы можем получить очень разные исходные 13 = 1+12 = 2+11 = 3+10 = 4 +9 = 5 + 8 = 6+7.

С умножением в качестве исходных составных чисел картина похожая, но если исходными сомножителями взяты простые числа, то обратной операцией для произведения является действие, называемое факторизацией числа – результата умножения. К сожалению, на сегодняшний день действие факторизации не может быть задано какими-то простыми вычислениями, а очень большие числа – результаты (сотни цифр в описании) вообще не могут быть факторизованы. Как выполнить поиск простых делителей результата-произведения мы сегодня не знаем.

Такие делители, вообще говоря, как-то распределены в числовых рядах. Например, в натуральном ряде чисел (НРЧ) или в последовательности нечетных чисел (ПНЧ) простые числа-делители и их кратные имеют достаточно регулярные распределения, каждое со своим шагом.

Задавая произведение простых чисел N = p˖q˖h˖s, мы понимаем, что каждое из p, q, h, s меньше самого N. Если ограничить начальный фрагмент НРЧ или ПНЧ значением N, то в пределах выделенного фрагмента будут присутствовать кратные делителей с возрастающими от 1 коэффициентами (для ПНЧ коэффициенты будут нечетными). Сможем ли мы увидеть и выделить такие кратные делителей N? Они ведь нам неизвестны.

Сегодня ответ на этот вопрос положителен. В 2014 году мной на Хабре был опубликован закон распределения делителей (ЗРД) натурального числа N в НРЧ. Применение закона позволяет получать для заданного натурального N его простые делители и их кратные в НРЧ. Ниже я кратко повторю публикацию 2014 года и приведу расширенную версию ЗРД на ряд целых чисел N.

Apache Superset всё чаще становится выбором для визуализации данных благодаря открытому коду. Но, увы, столкнувшись с его ограничениями и тонкостями, даже самые опытные пользователи могут столкнуться с трудностями. Есть много ограничений, которые требуют обращения за доработками к разработчикам, но с помощью шаблона Handlebars в сочетании с шаблонизацией jinja некоторые трудности можно обойти.

С его помощью можно внедрить web-верстку прямо в ваши дашборды, обходя множество подводных камней. Готовых шаблонов для handlebars (superset) мало, так как это довольно трудоемкая задача, часто выходящая за рамки работы с готовыми BI-системами.

Всем привет, меня зовут Алиса Ручкина и я разработала больше 50 дашбордов в FineBI. Я все еще верю в функциональность и минимализм графиков для бизнес-пользователей, несмотря на то, что яркие и нагроможденные визуализации вызывают больше эмоций. О том, как применять теорию по визуализации данных на практике с учетом возможностей китайской BI-системы я рассказываю в своем Telegram-канале «Красиво в FineBI».

В этой статье мы рассмотрим настройки FineBI с точки зрения визуализации данных и узнаем, какие из них лучше использовать, а про какие забыть. При создании примеров для статьи я использовала бесплатную версию 6.0.16, скачанную с сайта вендора.

Привет, Хабр! С Вами Георгий, автор книги "Оптимизируй ЭТО Немедленно". И сегодня я расскажу о том, как родился перевод термина "Data-Literacy".

В [теперь уже] далеком 2019 году мы разрабатывали новую стратегию по продвижению Бизнес-Аналитики в России: мы верили в продукт и считали рынок сильно недооценённым, но продавать было некому: мы уже и так хорошо прошлись по рынку, имя "Qlik" было всем хорошо известно и у нас уже была хорошая клиентская база. Но мы хотели большего...

Дело в том, что количество потребителей бизнес-аналитики довольно невелико - это или непосредственно бизнес-аналитики, или руководство, для которых данные аналитики готовят отчеты. Руководства в компании счетное количество, да и аналитиков тоже: ну, сколько может быть бизнес-аналитиков в коммерческом отделе или отделе маркетинга? 5, 10? Ну - 40, и это - в очень крупной компании. Ну плюс финансы. Плюс логистика. Кадрам еще пару лицензий. И все - на огромную торговую сеть покупается 100 лицензий, и этого хватает. Конечно, первая идея, как увеличить использование аналитических инструментов - это опустить их на уровень ниже (а лучше - на 2-3 уровня), сделать аналитические инструменты доступными для более широкого круга сотрудников, желательно - не просто для всех желающих, а для всех сотрудников, кто работает с информацией.

Что, если я скажу вам, что существует метод HR-анализа, который способен спрогнозировать вероятность увольнения сотрудника на испытательном сроке? Мало того, этот метод позволит вам оценить качество разных источников кандидатов, а ещё выявит проблемные места в процессе адаптации, оценит эффективность подбора и даст много других выводов о жизненном цикле сотрудника в компании. И для его использования вам необязательно иметь степень по математике или разбираться в анализе данных. Он доступен всем и каждому.

Меня зовут Евгений Кириёк, я — наставник на курсе по HR-аналитике в Яндекс Практикуме, автор книги «HR-аналитика. Путеводитель по анализу персонала» и канала «Аналитика в HR». 

Для фронта MES у нас на заводе используются мнемосхемы производственных цехов. Мы очень любим их проектировать.

Допустим, надо отследить позиционирование ковша. Оператор может посмотреть детали, кликнув на нужный ковш, чтобы сразу увидеть его начальное, конечное и текущее положения в производственной цепочке. Или он может быстро просмотреть весь процесс в большом цехе размером с пару стадионов, и сразу отреагировать, если что-то пойдет не так.

Ещё лет пять назад было бы трудно поверить, что такое возможно. У нас был Oracle, для отображения состояния оборудования и процессов применялись таблицы, графики, диаграммы, были даже текстовые описания. Это было низкоэффективно, требовало изрядно времени и усилий для обработки. Потом пришёл MES и понемногу всё закрутилось. Для MES-интерфейсов потребовался новый подход, т.к. в мире нет унифицированных решений для их разработки.

Чтобы внедрить мнемосхемы на производстве, пришлось изрядно поработать. Но задача была вдохновляющая, и оно того стоило.

• Из чего состоят QR-коды.
• Как декодировать QR-коды вручную (используя нашу шпаргалку).

В этой статье мы рассмотрим 14 крутых инструментов, которые помогают превращать код в красивые картинки. Каждый из них имеет свои фишки и подойдёт для разных задач. Кто-то любит минимализм, кому-то важна возможность кастомизации, а кто-то вообще хочет делать анимации с кодом — для всех найдётся свой вариант. Эта подборка точно поможет вам найти инструмент, который сделает ваши фрагменты кода не только понятными, но и визуально привлекательными.

Привет, друзья! Если вы имеете отношение к BI или подготовке отчетности и территориально находитесь в Санкт-Петербурге, этот пост — для вас! Visiology и Conteq организуют 15 октября уникальную по своему формату вечернюю конференцию в культурной столице. На мероприятии можно будет вживую познакомиться с новейшей версией платформы, а также заявить свой кейс на бесплатный пилотный проект. Подробности о том, кому имеет смысл  спланировать свой вечер 15 октября в Санкт-Петербурге вместе с нами, — под катом.

В наше время цифровизация процессов и событий вокруг нас имеет всё большую и большую востребованность. По этой причине важно понимать не только плановые и фактические показатели, но также и динамику их изменений. В этой статье я расскажу, как мы реализовали систему мониторинга востребованности дашбордов. Разработчики называют это визуализацией над визуализацией. Под катом подробный рассказ с примером кода, так что все желающие смогут повторить подобное на своей BI системе, если вы также выбрали гибкую платформу для своих задач.

Однажды я задался целью создать устройство, которое измеряло бы качество воздуха — не просто как-то, а с высокой точностью. Проект по разработке устройства привел к созданию NeboAir — недорогого датчика, который претендует на высокую точность. В этом материале я расскажу об испытаниях в реальных условиях и о том, что получилось в итоге.

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.