Визуализация данных *

В разных областях деятельности приходится строить графики. Построить график на компьютере можно десятками если не сотнями способов. В этот тексте я показал как строить графики при помощи интерпретируемого языка программирования Python.

Все требования к программным продуктом можно разделить на две группы. Это функциональные и нефункциональные требования (НФТ). Первые описывают «что» нужно сделать, вторые — «как» должна работать система. Это условия, при которых продукт должен работать, и качества, которыми он должен обладать (например, производительность, надежность, масштабируемость). Они имеют большое значение, хотя напрямую и не описывают основные функции системы. От них зависит пользовательский опыт. Сегодня расскажем о трех интересных задачах из нашей практики, в которых НФТ играли решающую роль. Будем рады обсудить ваши задачи в комментариях. Увидимся под катом!

Всем привет!

Меня зовут Антон Башарин, я технический директор Swordfish Security, занимаюсь внедрением ИБ-практик в DevOps, построением и автоматизацией процессов безопасной разработки. В предыдущей статье мы с вами поговорили о роли инструмента класса ASOC в оптимизации работы с уязвимостями, а также проанализировали результативность его решений с помощью дашбордов, разработанных нами для модуля визуализации метрик DevSecOps в рамках развития платформы AppSec.Hub. Мы обещали вам продолжение: на этот раз покажем и расскажем, как наши графики позволяют оценить уровень зрелости подхода Shift Left и его эффективность с точки зрения информационной безопасности. Поехали!

Незаметная жизнь Bluetooth: как ваши устройства могут стать незаметными маячками для трекинга. Как собрать данные окружающих Bluetooth-устройств без кода на коленке прямо на телефоне, как обработать данные, и как это можно использовать не только в коммерческих целях, но и для слежки. Эксперимент и результат.

Обычно мы подключаем сбор метрик в prometheus к нашим web‑приложениям с помощью каких‑то клиентских библиотек, которые отдают метрики на /metrics. В этой статье я хочу рассказать как визуализировать Latency с помощью Histogram метрики.

Будет полезно тем, кто еще не строил метрики из Prometheus, а так же тем, кто хочет понять как их интерпретировать.

Мы в beeline cloud постоянно изучаем тренды рынка BI: как он меняется с развитием ИИ и ростом спроса на отечественный софт. А сегодня хотим рассказать о том, кто и зачем использует системы бизнес-аналитики, а также посмотреть на возможности ключевых игроков, представленных в России.

В последнее время в работе часто сталкиваюсь с вопросом про подключение FineBI V6.0 к ClickHouse - столбцовой системе управления базами данных (СУБД) для онлайн обработки аналитических запросов (OLAP). Ловите пошаговую инструкцию.

Эта статья — исполнение обязательства в отношении всех людей, принявших участие в маркетинговом исследовании студентов MBA Экономического факультета МГУ. Исследование было частью студенческого проекта в рамках задания по стратегическому маркетингу, то есть было не коммерческим. Единственное, что мы могли предложить участникам — поделиться с ними результатами. Поэтому вы и читаете эту статью.

И вот вам первый результат: каждый четвертый участник попросил выслать ему то, что получится. В качестве признательности я пишу эту статью. Если вам не интересны готовые выводы, вы можете сразу открыть ссылку на сырые данные (все, кроме адресов электронной почты). Если увидите в данных что‑то интересное — пишите в комментариях.

Если вам интересны не только данные, но и выводы, — прошу под кат. Я расскажу: почему и как проводилось исследование, раскрою пару серкетов, которым научился на курсе и, конечно же, покажу интерпретацию результатов.

Привет! Меня зовут Роман Бунин, я BI-евангелист Yandex DataLens. При росте объёма данных, что неизбежно для любой компании, загрузка дашбордов может замедляться до десятков секунд. И чем больше появляется данных, тем медленнее становятся дашборды, особенно если вы хотите строить их по детализированным таблицам.Связка базы данных ClickHouse и BI-системы Yandex DataLens — популярное решение для анализа данных: эти инструменты нативно интегрируются и быстро работают вместе. В этой статье вместе с моим коллегой, архитектором Yandex Cloud Игорем Путятиным, покажем, как на основе таблицы из 150 миллионов строк построить максимально быстрый дашборд, и расскажем о технических ограничениях.

Создаем красивый отчет или веб приложение на Python при помощи Streamlit и делимся им через облачный сервис с развертыванием через GIT.

Меня зовут Александр Дорофеев, я директор по данным в МКБ. В этом посте я еще раз затрону тему импортозамещения софта на примере программ для визуализации данных. Раньше мы (думаю, как и многие из вас) использовали Tableau, но так как компания покинула российский рынок, мы вынуждены были выбрать новое решение.

О том, какие у нас были критерии выбора и что же мы в итоге выбрали — под катом. Возможно, вам пригодится наш опыт, если вы тоже стоит перед выбором нового BI‑софта.

Всем привет! Сегодня у нас интересный кейс от нашего друга @ialavrikov.

Илья – старший аналитик "Альфа-Лизинга" и активный участник сообщества FineBI GlowByte. Он был одним из первых, кто протестировал масштабное обновление китайской платформы бизнес-аналитики FineBI, прочувствовав все тонкости во время миграции с другого технологического решения. Под катом дальше – история о его пути сквозь тернии к звездам.

В статье будет рассмотрено решение задачи анализа открытых метеорологических данных сервиса meteo.ru Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. Анализ будет произведен в Jupyter Notebook при помощи Python библиотеки Pandas, а также будут сделаны выводы относительно того какие изменения произошли в климате за последние 50 лет в нашей стране. Вы узнаете еще одну страшную правду о глобальном потеплении…

Являясь сторонником решений с открытым исходным кодом в области бизнес-аналитики (BI), я был рад принять участие в онлайн-вебинаре Visiology в прошлый четверг. Я присоединился к увлекательной дискуссии не только для того, чтобы предаться интеллектуальному спору, но и для того, чтобы продемонстрировать практичность технологий с открытым исходным кодом на конкретных примерах.

Ландшафт BI меняется, и недоступность традиционных коммерческих решений заставила многие российские компании пересмотреть свои стратегии. Я продемонстрировал потенциал решений с открытым исходным кодом, объясняя, почему они могут быть прагматичным выбором для компаний, стремящихся к экономичности, свободе технической разработки и свободе от привязки к поставщику (вендор-лок).

Однако эта дискуссия не была односторонней. Мне противостоял Евгений Скребанов, опытный профессионал, который твердо поддерживает проприетарное программное обеспечение BI. Евгений, обладающий обширными знаниями в области аналитических систем и не понаслышке знакомый с западным и российским рынками BI, представил иную точку зрения.

Хотя мы понимаем, что в этой дискуссии нет однозначного "победителя" - разные платформы и системы подходят для разных ситуаций, - наша цель - дать вам полное представление об обоих подходах.

Выражаю благодарность всем участникам данного батла за то, что потратили вечернее время на в увлекательную дискуссию о будущем BI-технологий и были активны в чате.

В данной статье, я открою материалы встречи и отвечу на вопросы, которые задавались в чате вебинара (это был самый активный чат из всех последних вебинаров). Если у вас есть вопросы по теме выбора BI или своя точка зрения, буду рад увидеть ее и ответить в комментариях под постом.

Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать о нашем новом чат-боте ViTalk GPT. Он использует ИИ для генерации запросов на языке DAX, которые можно использовать в Visiology 3, причем учитывает не только особенности нашей платформы, но и контекст ваших запросов. О том как это работает, почему ViTalk GPT помогает переносить экспертизу не только из Power BI, в чем секрет создания “готовых” скриптов, которые можно просто вставлять в нужное поле в Visiology 3, и зачем вообще это нужно — читайте под катом.

Привет, Habr! Совсем недавно я опубликовал статью про Self-Service BI: что же это такое и зачем он нужен крупным компаниям. Но теперь хочется немного отойти непосредственно от Self-Service и вернуться в целом к построению BI-систем. В 2021 году я выступал на Analyst Days с одноименным докладом. Запись выступления ниже (казалось бы, причем тут автомобили?):

Вот уже больше года, мы в BI Consult работаем с китайской платформой self service BI-анализа – Fine BI. Работаем, изучаем, интегрируем и рассказываем. На этот раз хотим сделать акцент на интересном и актуальном вопросе - Плагины.

Расскажем про магазин плагинов, составим для вас список полезных плагинов, покажем как устанавливаются плагины без смс, регистрации и одноразовых SIM карт.

В конце статьи вы найдете список всех плагинов, поддерживающих английский язык с описанием, которые подтверждены вендором и готовы к работе.

О чем стоит подумать в понедельник? Например, можно о том, чтобы поучаствовать в холиваре через три дня в четверг! Мы как раз готовимся провести онлайн-вебинар, посвященный решению задач Business Intelligence на базе OpenSource-технологий и проприетарного ПО. Но не просто так ради холивара, а на примере решения нескольких реальных кейсов. В мероприятии будут участвовать два эксперта, каждый из которых — убежденный сторонник своего подхода. Если тема BI вам близка, если любите похоливарить или просто хочется занять вечер четверга чем-то интересным, подключайтесь! Все подробности ивента — под катом.

Автор статьи: Артем Михайлов