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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кроме того, запомнилась другая работа (к сожалению, не помню, в чем был ее замысел) как пример еще одного применения всемогущего Excel. Не перестаю удивляться его возможностям и многогранности😄
Ячейки состоят из множества видеотрансляций из Youtube: это стало заметно, когда видео в правом верхнем углу подтормозило. Прошу прощения за качество🙈
Другие отзывы c фотографиями работ можно посмотреть здесь:
🔹 от дата-журналиста Андрея Дорожного в канале "Дата-сторителлинг"
🔹 от дизайнера Надежды Андриановой в канале Designing Numbers
#dataviz #coolstory
Ячейки состоят из множества видеотрансляций из Youtube: это стало заметно, когда видео в правом верхнем углу подтормозило. Прошу прощения за качество🙈
Другие отзывы c фотографиями работ можно посмотреть здесь:
🔹 от дата-журналиста Андрея Дорожного в канале "Дата-сторителлинг"
🔹 от дизайнера Надежды Андриановой в канале Designing Numbers
#dataviz #coolstory
🔥1
Это будет легендарно!
На новогодних каникулах я особенно интенсивно смотрю сериал "Как я встретил вашу маму", и вспомнился вопрос от коллеги про легенду.
Цветовая легенда (легенда цветовых обозначений) — это перечень элементов данных, отображаемых на диаграмме, и соответствующие им цвета.
❓ Как создать легенду для двух показателей?
Рассмотрим это в следующем посте👇
#база
На новогодних каникулах я особенно интенсивно смотрю сериал "Как я встретил вашу маму", и вспомнился вопрос от коллеги про легенду.
Цветовая легенда (легенда цветовых обозначений) — это перечень элементов данных, отображаемых на диаграмме, и соответствующие им цвета.
❓ Как создать легенду для двух показателей?
Рассмотрим это в следующем посте👇
#база
Создание легенды для нескольких мер (показателей)
После добавления нескольких мер в полку оси перетащим TargetName в Color, и тогда появится легенда. В видео кастомизируем ее: переименуем пилюли и поменяем местоположение. (Upd. Начиная с версии 6.0.15 TargetName называется Indicator Name)
Готово! Продолжаем праздники😊
#хак #практика
После добавления нескольких мер в полку оси перетащим TargetName в Color, и тогда появится легенда. В видео кастомизируем ее: переименуем пилюли и поменяем местоположение. (Upd. Начиная с версии 6.0.15 TargetName называется Indicator Name)
Готово! Продолжаем праздники😊
#хак #практика
👍4
Пироги и бары
"Это круговая диаграмма, описывающая мои любимые бары. А это столбиковая диаграмма, демонстрирующая мои любимые пироги."
В продолжение темы сериала "Как я встретил вашу маму", мне было особенно смешно в 22 серии 4 сезона. Это серия, в которой один из героев (Маршалл) увлекся графиками и делал их по любому поводу.
А что вы думаете про пайчарты?
Ставьте 👍, если считаете пайчарты одним из рядовых способов визуализации со своими правилами, и 👎, если считаете их злом.
Посмотрим, кого будет больше!
#fun #пайчарт #барчарт
"Это круговая диаграмма, описывающая мои любимые бары. А это столбиковая диаграмма, демонстрирующая мои любимые пироги."
В продолжение темы сериала "Как я встретил вашу маму", мне было особенно смешно в 22 серии 4 сезона. Это серия, в которой один из героев (Маршалл) увлекся графиками и делал их по любому поводу.
А что вы думаете про пайчарты?
Ставьте 👍, если считаете пайчарты одним из рядовых способов визуализации со своими правилами, и 👎, если считаете их злом.
Посмотрим, кого будет больше!
#fun #пайчарт #барчарт
👍5👎4
Реабилитация пайчартов
Тема круговых диаграмм всегда вызывает живые дискуссии. Пользователи просят их, потому что подсознательно нам нравится круглое. В то же время BI-аналитики зачастую относятся к пайчартам негативно, потому что:
❌ при неправильном использовании они вводят в заблуждение
❌ они занимают много места, а плотность информации низкая
❌ случаи их использования ограничены числом возможных категорий (до 5) — если категорий больше, то выбираем стандартный барчарт
Однако если использовать пайчарты с соблюдением рекомендаций, то может это не абсолютное зло?
Если интересно глубже погрузиться в тему, рекомендую посмотреть это выступление Надежды Андриановой, в котором она реабилитировала круговые диаграммы по следующим причинам:
1️⃣ Выбор пайчарта или барчарта определяется нашей личной способностью воспринимать визуализацию.
2️⃣ Пайчарт круглый, значит есть гарантия, что ничего не отрезано. На уровне подсознания нам понятно, что отображен весь массив информации.
3️⃣ Его хорошо воспринимают, потому что часто используют.
4️⃣ Проблемы, которые есть для пайчартов, есть в том числе для других видов визуализации частей целого (барчартов и тримапов): трехмерность, большое количество секторов. Все это так же требует доработки, как в пайчартах.
5️⃣ Главная проблема возникает тогда, когда мы говорим о сравнении секторов между собой. На самом деле, роль пайчарта заключается в сравнении сектора с целым, и в таком случае этот способ донесения информации более правильный.
6️⃣ Пайчарт эффектный и убедительный.
Все эти преимущества можно использовать, применяя определенные правила:
✅ Сумма должна быть равна 100%.
Добавлю, что это правило особенно актуально для 6 версии FineBI, когда в пайчарте стало технически возможно расположить несколько мер накопительно (документация), но это может быть логически неверно.
✅ Нужна правильная компоновка: сортировка по убыванию по часовой стрелке начиная с 12 часов.
✅ Не нужно использовать одинаковые цвета для разных категорий. Выбираем одного или двух-трех "персонажей", чтобы показать основную идею.
✅ В пайчарте допустимо использовать любое количество секторов, но важно их организовать в группы так, чтобы он рассказывал историю.
Примеряя эти рекомендации к FineBI, рассмотрим в следующем посте, как быстро и просто улучшить пайчарт⬇️
#пайчарт #теория
Тема круговых диаграмм всегда вызывает живые дискуссии. Пользователи просят их, потому что подсознательно нам нравится круглое. В то же время BI-аналитики зачастую относятся к пайчартам негативно, потому что:
❌ при неправильном использовании они вводят в заблуждение
❌ они занимают много места, а плотность информации низкая
❌ случаи их использования ограничены числом возможных категорий (до 5) — если категорий больше, то выбираем стандартный барчарт
Однако если использовать пайчарты с соблюдением рекомендаций, то может это не абсолютное зло?
Если интересно глубже погрузиться в тему, рекомендую посмотреть это выступление Надежды Андриановой, в котором она реабилитировала круговые диаграммы по следующим причинам:
1️⃣ Выбор пайчарта или барчарта определяется нашей личной способностью воспринимать визуализацию.
2️⃣ Пайчарт круглый, значит есть гарантия, что ничего не отрезано. На уровне подсознания нам понятно, что отображен весь массив информации.
3️⃣ Его хорошо воспринимают, потому что часто используют.
4️⃣ Проблемы, которые есть для пайчартов, есть в том числе для других видов визуализации частей целого (барчартов и тримапов): трехмерность, большое количество секторов. Все это так же требует доработки, как в пайчартах.
5️⃣ Главная проблема возникает тогда, когда мы говорим о сравнении секторов между собой. На самом деле, роль пайчарта заключается в сравнении сектора с целым, и в таком случае этот способ донесения информации более правильный.
6️⃣ Пайчарт эффектный и убедительный.
Все эти преимущества можно использовать, применяя определенные правила:
✅ Сумма должна быть равна 100%.
Добавлю, что это правило особенно актуально для 6 версии FineBI, когда в пайчарте стало технически возможно расположить несколько мер накопительно (документация), но это может быть логически неверно.
✅ Нужна правильная компоновка: сортировка по убыванию по часовой стрелке начиная с 12 часов.
✅ Не нужно использовать одинаковые цвета для разных категорий. Выбираем одного или двух-трех "персонажей", чтобы показать основную идею.
✅ В пайчарте допустимо использовать любое количество секторов, но важно их организовать в группы так, чтобы он рассказывал историю.
Примеряя эти рекомендации к FineBI, рассмотрим в следующем посте, как быстро и просто улучшить пайчарт⬇️
#пайчарт #теория
🔥3