История про отвратительный график в FineBI
В ноябре в датавиз-чатах пронеслась новость о конкурсе отвратительных графиков в телеграм-канале с одноименным названием. На графики в этом канале лучше долго не смотреть, чтобы не тренировать насмотренность в неправильную сторону, но для юмора и прокачки критического взгляда очень любопытно.
Условием конкурса было создать отвратительный график на основе датасета из Kaggle с деталями о породах собак.
В качестве средства пытки над визуализацией я, конечно, выбрала FineBI и честно пыталась сделать ужасный график. Признаюсь, получалось тяжело: мозг упрямо хотел анализировать данные и делать что-то адекватное. Поэтому я пошла с другой стороны и задалась целью сделать бесполезное нечто, и у меня получилось ЭТО на картинке...
продолжение в следующем посте⬇️
#dataviz #coolstory
В ноябре в датавиз-чатах пронеслась новость о конкурсе отвратительных графиков в телеграм-канале с одноименным названием. На графики в этом канале лучше долго не смотреть, чтобы не тренировать насмотренность в неправильную сторону, но для юмора и прокачки критического взгляда очень любопытно.
Условием конкурса было создать отвратительный график на основе датасета из Kaggle с деталями о породах собак.
В качестве средства пытки над визуализацией я, конечно, выбрала FineBI и честно пыталась сделать ужасный график. Признаюсь, получалось тяжело: мозг упрямо хотел анализировать данные и делать что-то адекватное. Поэтому я пошла с другой стороны и задалась целью сделать бесполезное нечто, и у меня получилось ЭТО на картинке...
продолжение в следующем посте⬇️
#dataviz #coolstory
😁1
Продолжение истории
Когда в канале опубликовали работы и проводился опрос, я увлеченно следила за ходом голосования и появлением комментариев.
Во-первых, я впечатлилась разнообразием антишедевров других участников.
Во-вторых, я испытала необычные двойственные ощущения, когда ругают график, но это значит, что мы (участники) молодцы, потому что успешно справились с заданием.
Но больше всего я была рада, когда прочитала вот этот длинный комментарий про свой график, где написано про преступление против здравого смысла, потому что это означало, что я достигла цели!🥳
Для меня отвратительный график — это график, который ничего не значит, несмотря на соблюдение базовых правил и внешнюю милоту.
✍️Мораль: давайте делать содержательные графики!
P.S. Конкурс мне очень понравился. Работы всех участников можно посмотреть в этом посте. Победителем конкурса стала гуру дата-арта и датавиза Наталья Киселева, а я заняла призовое 3 место. И в качестве приза у меня теперь есть эта история☺️
#dataviz #coolstory
Когда в канале опубликовали работы и проводился опрос, я увлеченно следила за ходом голосования и появлением комментариев.
Во-первых, я впечатлилась разнообразием антишедевров других участников.
Во-вторых, я испытала необычные двойственные ощущения, когда ругают график, но это значит, что мы (участники) молодцы, потому что успешно справились с заданием.
Но больше всего я была рада, когда прочитала вот этот длинный комментарий про свой график, где написано про преступление против здравого смысла, потому что это означало, что я достигла цели!🥳
Для меня отвратительный график — это график, который ничего не значит, несмотря на соблюдение базовых правил и внешнюю милоту.
✍️Мораль: давайте делать содержательные графики!
P.S. Конкурс мне очень понравился. Работы всех участников можно посмотреть в этом посте. Победителем конкурса стала гуру дата-арта и датавиза Наталья Киселева, а я заняла призовое 3 место. И в качестве приза у меня теперь есть эта история☺️
#dataviz #coolstory
🆒2❤1
Проявляем числа или чем еще отличается Tableau от FineBI
На картинках представлены два графика с настройками по умолчанию. Один сделан в Tableau, а второй — в FineBI (Upd. Актуально до версии 6.1).
Можно заметить, что Табло автоматически красит большое значение на темном фоне в белый цвет, и поэтому оно легче считывается.
Более того, если в Файне мы захотим выбрать более яркую цветовую палитру вместо Auto, например Deep Sea, то большие значения будут еще менее различимыми.
Что же делать?🤔
#uxui #цвет
На картинках представлены два графика с настройками по умолчанию. Один сделан в Tableau, а второй — в FineBI (Upd. Актуально до версии 6.1).
Можно заметить, что Табло автоматически красит большое значение на темном фоне в белый цвет, и поэтому оно легче считывается.
Более того, если в Файне мы захотим выбрать более яркую цветовую палитру вместо Auto, например Deep Sea, то большие значения будут еще менее различимыми.
Что же делать?🤔
#uxui #цвет
Кастомизируем цвет подписей данных в тепловой карте
Для того чтобы реализовать подобную фичу в FineBI, нужно создать дополнительные вычисления для маленьких и больших значений, а затем добавить их в подписи данных по той же логике, как мы ранее красили изменения KPI.
По шагам:
1. Рассчитываем максимальное значение
2. Cоздаем два вычисляемых индикатора. Коэффициент 0.7 кажется наиболее оптимальным, но он может быть другим:
3. Перетаскиваем созданные индикаторы в Label и красим их соответствующим цветом, причем вместо белого лучше использовать светло-серый оттенок
Несмотря на то, что белый цвет создает максимально возможную контрастность, важно помнить, что при чрезвычайно высоких контрастах текст будет расплываться (эффект халяции)
#uxui #цвет #график #хитмап #практика
Для того чтобы реализовать подобную фичу в FineBI, нужно создать дополнительные вычисления для маленьких и больших значений, а затем добавить их в подписи данных по той же логике, как мы ранее красили изменения KPI.
По шагам:
1. Рассчитываем максимальное значение
MAX SUM Sales: TOTAL(SUM_AGG(${Sales}), 0, "max")2. Cоздаем два вычисляемых индикатора. Коэффициент 0.7 кажется наиболее оптимальным, но он может быть другим:
black для небольших значений: IF(SUM_AGG(${Sales})/${MAX SUM Sales} < 0.7, SUM_AGG(${Sales}), null)
и white для больших: IF(SUM_AGG(${Sales})/${MAX SUM Sales} >= 0.7, SUM_AGG(${Sales}), null)3. Перетаскиваем созданные индикаторы в Label и красим их соответствующим цветом, причем вместо белого лучше использовать светло-серый оттенок
Несмотря на то, что белый цвет создает максимально возможную контрастность, важно помнить, что при чрезвычайно высоких контрастах текст будет расплываться (эффект халяции)
#uxui #цвет #график #хитмап #практика
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Быстрое ограничение выборки
Интерактивное перестраивание визуализаций — одно из неотъемлемых преимуществ BI-инструментов, поэтому особенно важно использовать фильтры и параметры, чтобы наиболее полно использовать возможности BI. Для этой темы я буду использовать хештэг #интерактивность.
В сегодняшней серии постов я поделюсь тем, как реализовала переключатели с быстрым ограничением выборки типа "Вся выборка/Исключить одну группу" или "Вся выборка/Оставить одну группу", которые показаны в видео.
Они выглядят лаконично и пригодятся, если используется подобный сценарий анализа данных, а фильтр в виде обычного выпадающего списка является избыточным.
Алгоритм создания такой интерактивности дальше ⬇️
#практика
Датавиз в BI • Алиса Ручкина
Интерактивное перестраивание визуализаций — одно из неотъемлемых преимуществ BI-инструментов, поэтому особенно важно использовать фильтры и параметры, чтобы наиболее полно использовать возможности BI. Для этой темы я буду использовать хештэг #интерактивность.
В сегодняшней серии постов я поделюсь тем, как реализовала переключатели с быстрым ограничением выборки типа "Вся выборка/Исключить одну группу" или "Вся выборка/Оставить одну группу", которые показаны в видео.
Они выглядят лаконично и пригодятся, если используется подобный сценарий анализа данных, а фильтр в виде обычного выпадающего списка является избыточным.
Алгоритм создания такой интерактивности дальше ⬇️
#практика
Датавиз в BI • Алиса Ручкина
👍2
Алгоритм для быстрого ограничения выборки
Посмотреть результат в предыдущем посте
1. На дашборде создаем текстовый фильтр с одиночным выбором и с кастомными значениями, которые записываем в Custom Value List
2. В компоненте создаем параметр и вычисляемое поле Calculation Indicator с применением параметра. Затем кладем созданный индикатор в Result Filter и выбираем 1.
Логику отнесения к нужной выборке можно создать двумя способами:
🔹 прописать в формуле создаваемого индикатора
или 🔹 назначить группу в self-service dataset при подготовке данных во вкладке Data
Второй вариант бесспорно оптимален для 5 версии, где вычисляемые поля создаются раздельно для каждого компонента. Несмотря на то, что я использую 6 версию, предпочитаю второй способ, потому что бизнес-логика указывается отдельно от логики разработки визуализации, и поэтому мне легче корректировать и поддерживать дашборд.
3. Возвращаемся на дашборд и привязываем параметр к фильтру: в шестеренке Bind Parameter галочкой выбираем соответствующий параметр.
#интерактивность #практика
Датавиз в BI • Алиса Ручкина
Посмотреть результат в предыдущем посте
1. На дашборде создаем текстовый фильтр с одиночным выбором и с кастомными значениями, которые записываем в Custom Value List
2. В компоненте создаем параметр и вычисляемое поле Calculation Indicator с применением параметра. Затем кладем созданный индикатор в Result Filter и выбираем 1.
Логику отнесения к нужной выборке можно создать двумя способами:
🔹 прописать в формуле создаваемого индикатора
или 🔹 назначить группу в self-service dataset при подготовке данных во вкладке Data
Второй вариант бесспорно оптимален для 5 версии, где вычисляемые поля создаются раздельно для каждого компонента. Несмотря на то, что я использую 6 версию, предпочитаю второй способ, потому что бизнес-логика указывается отдельно от логики разработки визуализации, и поэтому мне легче корректировать и поддерживать дашборд.
3. Возвращаемся на дашборд и привязываем параметр к фильтру: в шестеренке Bind Parameter галочкой выбираем соответствующий параметр.
#интерактивность #практика
Датавиз в BI • Алиса Ручкина
🔥4
Почему это работает
Ответ — в схемах🕵️
Устанавливая в компоненте фильтр со значением "1", мы оставляем только необходимые результаты из логической развилки.
#интерактивность #теория
Датавиз в BI • Алиса Ручкина
Ответ — в схемах🕵️
Устанавливая в компоненте фильтр со значением "1", мы оставляем только необходимые результаты из логической развилки.
#интерактивность #теория
Датавиз в BI • Алиса Ручкина
🔥3
Сортировка по мере, которая не отображена на графике
❓Как отсортировать график по одной мере, если в графике нужно отобразить другую?
Прежде всего, обратим внимание, что настройка сортировки есть только у измерений (dimensions) — их можно узнать по синему цвету. Итак, если мы зайдем в настройки синей пилюли, то сначала не увидим ту другую меру, по которой нам требуется сортировка.
Чтобы она появилась, нужно перетащить пилюлю в рабочую область, например, в Prompt или Label. К рабочей области относятся настройки Graphic (Table для таблиц) Property или фильтр в компоненте Result Filter (Upd. Начиная с v.6.0.17 в Result Filter может не работать)
#база #практика
❓Как отсортировать график по одной мере, если в графике нужно отобразить другую?
Прежде всего, обратим внимание, что настройка сортировки есть только у измерений (dimensions) — их можно узнать по синему цвету. Итак, если мы зайдем в настройки синей пилюли, то сначала не увидим ту другую меру, по которой нам требуется сортировка.
Чтобы она появилась, нужно перетащить пилюлю в рабочую область, например, в Prompt или Label. К рабочей области относятся настройки Graphic (Table для таблиц) Property или фильтр в компоненте Result Filter (Upd. Начиная с v.6.0.17 в Result Filter может не работать)
#база #практика
🔥1
Сортировка по столбцу с типом «Число» (Value)
Числовой тип можно опознать по значку решетки #. Если мы захотим отсортировать график по такому столбцу (например, по идентификатору), то не найдем его в выпадающем списке в настройках измерения, потому что числа воспринимаются Файном по умолчанию как индикаторы, которые нужно агрегировать.
Чтобы нужный столбец появился в настройках сортировки, его следует превратить в измерение: Convert to Dimension.
#база #практика
Числовой тип можно опознать по значку решетки #. Если мы захотим отсортировать график по такому столбцу (например, по идентификатору), то не найдем его в выпадающем списке в настройках измерения, потому что числа воспринимаются Файном по умолчанию как индикаторы, которые нужно агрегировать.
Чтобы нужный столбец появился в настройках сортировки, его следует превратить в измерение: Convert to Dimension.
#база #практика
🙏2
Мое событие года в визуализации данных
В конце года принято подводить итоги. Я не буду исключением и вспомню свое самое запомнившееся датавизуальное событие в этом году.
Летом в Москве на двух площадках проходила выставка "Telling Stories. Большие данные". Она была посвящена отношению xудожников к современным способам использования, обработки и визуального представления информационных потоков. Авторами стали студенты, выпускники и преподаватели Школы дизайна и факультета креативных индустрий НИУ ВШЭ.
Я посетила обе площадки и была в восторге от разнообразия художественных подходов к теме больших данных и ИИ. Как любитель современного искусства я получила большое удовольствие от креативности концепций и профессионального уровня работ. А как приземленный BI-аналитик из корпорации я выделила гистограмму, состоящую из фотографий с лицами — метафору того, что абстрактные столбики состоят из ответов реальных людей.
#dataviz #coolstory
В конце года принято подводить итоги. Я не буду исключением и вспомню свое самое запомнившееся датавизуальное событие в этом году.
Летом в Москве на двух площадках проходила выставка "Telling Stories. Большие данные". Она была посвящена отношению xудожников к современным способам использования, обработки и визуального представления информационных потоков. Авторами стали студенты, выпускники и преподаватели Школы дизайна и факультета креативных индустрий НИУ ВШЭ.
Я посетила обе площадки и была в восторге от разнообразия художественных подходов к теме больших данных и ИИ. Как любитель современного искусства я получила большое удовольствие от креативности концепций и профессионального уровня работ. А как приземленный BI-аналитик из корпорации я выделила гистограмму, состоящую из фотографий с лицами — метафору того, что абстрактные столбики состоят из ответов реальных людей.
#dataviz #coolstory
👍6