🛠 Как динамически менять меры в Fine BI с помощью параметров

В сегодняшнем видео показываем, как реализовать гибкое управление отображением данных, используя параметры. Делаем дашборд интерактивнее и освобождаем место для других графиков👌

Шаги:
1️⃣Создаем текстовый параметр Value.
2️⃣Создаем калькулируемое поле, использующее параметр.
Способ 1. С функцией IF:

IF(Value="сумма", SUM_AGG(Sales),
Value="среднее", AVG_AGG(Sales),
MEDIAN_AGG(Sales))

Способ 2. С функцией SWITCH:

SWITCH(Value,"сумма", SUM_AGG(Sales),"среднее", AVG_AGG(Sales),"медиана", MEDIAN_AGG(Sales))

3️⃣Добавляем калькулируемое поле на визуализацию.
4️⃣Переходим на дашборд, добавляем на дашборд компонент и текстовый фильтр компонент.
5️⃣Привязываем параметр к фильтр компоненту. Задаем кастомный лист значений (сумма, среднее, медиана) с единичным выбором.
6️⃣Проверяем привязку фильтр компонента к компоненту.

#параметр #вычисления

Всем 你 好! А у нас для вас новое видео из полезного цикла Предобработка данных

🔥 Сегментация и Условие (Assignment Column и Condition Label Column)

Учимся добавлять в отчеты новые столбцы без изменения исходных данных. Какие инструменты используем?
🔹 Assignment Column
Создаем столбцы с фиксированными значениями (например, для группировки данных).
🔹 Condition Label Column
Классифицируем данные по сложным условиям. Особенно полезно, если нужно создать категории для дальнейшего анализа на основе сложных вычислений.

Бонус: покажем, как прописать это формулами для гибкости.

👇Файнбисты, делитесь, какие условия чаще используете для классификации.

#база #практика #вычисления

🌀 Арт-практикум #2: Spiral Point Chart

Друзья, конец недели, и мы не отпустим вас без необычного виза)
Сегодня это будет спиральная точечная диаграмма — график, где данные разложены по спирали.

Где может пригодиться Spiral point chart?
✔️Проанализировать временные ряды с цикличностью (месяцы, сезоны), например, для сезонных продаж.
✔️ Отобразить % выполнения плана, если план не может быть перевыполнен.

Спирали могут быть альтернативой скучным спидометрам и в целом произвести вау-эффект на заказчика.

Осторожно!
⚠️ Не для быстрого чтения данных — в жизни лучше дополнять интерактивом.
⚠️ Требует точной настройки и аккуратного масштабирования.

Ну что, будем разбираться?
Присоединяйтесь к нашему «гипнотизирующему» практикуму!
Решение будет во вторник, а пока попробуйте воссоздать график сами. Как обычно, готовы обсудить в комментах.

#датаарт #артпрактикум #нетривиальные_графики #спираль

👋 всем! Сегодня учимся реализовывать дриллдаун — «проваливаться» в данные в Файне.

Если вы только начинаете в BI, подскажем, что пользуясь дриллдауном можно 🟡быстро находить причины изменений в данных; 🟡анализировать воронки и структуру показателей; 🟡«разгружать» дашборды от лишних визов.

Где можно пригодиться дриллдаун? Пару простых примеров:
Финансовая аналитика. Детализация от общего дохода → по регионам → по клиентам.
Продажи. Анализ продаж по категориям → по товарам → по конкретным SKU.
Логистика. Просмотр задержек доставки по странам → городам → поставщикам.

❗️Drilldown в Fine BI: два способа настройки

Почему способа два? Хотим реализовать Drilldown так, чтобы при переходе на следующий уровень оставались видны данные предыдущего.

1️⃣Классическая иерархия
Настраиваем стандартный дриллдаун через вложенные поля. Но остается нюанс — данные верхнего уровня скрываются.
2️⃣Параметризированный подход
🟠Создаем текстовый параметр с необходимыми значениями дайменшена 2-го уровня.
🟠Создаем калькулируемое поле для дайменшена 2-го уровня, в котором прописываем

IF(параметр = измерение_1_уровня, измерение_2_уровня, null) 

🟠Выводим на визуализацию дайменшен 1-го уровня и калькулируемое поле для дайменшена 2-го уровня.
🟠Добавляем на дашборд текстовый фильтр-компонент, к которому привязываем параметр для управления дриллдауном.

Таким образом можно гибко управлять отображением данных при Drilldown!

Знали о таком способе?

#дриллдаун #параметр #вычисления

Ну как, файнбисты, получилось свернуть данные в спираль?) Предлагаем вам наше решение Арт-практикума #2: Spiral Point Chart 💡

1️⃣Этап предобработки данных
Шаг 1. Создание индекса

REPLACE(REPLACE(RANGE(0,240,1),"[",""),"]","")

Шаг 2. Разделение данных
🟣Split Field -> Select Field индекс т
🟣Split Method: By Separator (выбрать запятую ",")
🟣Тип разделения: Split to Row
🟣Split to Row Название нового столбца: индекс (тип: Value/числовой)

Шаг 3. Field Settings
🟣Удалить поле индекс т
🟣Перейти в Component

2️⃣Создание калькуляций
Основные расчеты
🟣TC_Percentage:

DEF(MAX_AGG(${для spiral chart_Persentage}),${для spiral chart_Country})

🟣max index:

DEF(MAX_AGG(${для spiral chart_Индекс}))

🟣Size:

IF(${для spiral chart_Индекс}/${для spiral chart_max index}<=${для spiral chart_TC_Percentage},2,1)

🟣Color:

IF(${для spiral chart_Индекс}/${для spiral chart_max index}<=${для spiral chart_TC_Percentage},${для spiral chart_Country},null)

🟣Процент в текст:

DEF(MAX_AGG(${для spiral chart_Persentage}),${для spiral chart_Country})+""

Параметры визуализации
Параметр Круги:
🟣Тип: Value
🟣Значение по умолчанию: 5
Координата X:

SIN(RADIANS(${для spiral chart_Индекс}*${Круги}))*${Индекс}

Координата Y:

COS(RADIANS(${для spiral chart_Индекс}*${Круги}))*${Индекс}

3️⃣Создание визуализации
🟣Custom Chart → Point
🟣Горизонтальная полка: Country и Процент в текст
🟣Горизонтальная полка: x (агрегация AVG)
🟣Вертикальная полка: y (агрегация AVG)

4️⃣Graphic Property
🟣Color: на полку Color
🟣Size: на полку Size (Radius: 3)
🟣Создать копию поля Индекс → Индекс1
🟣Преобразовать в Dimension
🟣Перенести на полку Fine Grade
🟣Выбрать Group Records With Same Value

5️⃣Настройка фильтра для дашборда
🟣Создать Value Filter Component (Drop Down)
🟣Настроить Custom Value list со значениями: 3,4,5,6,7,8
🟣Привязать параметр Круги
Теперь при изменении значения в фильтре будет меняться вид спирали.

Вот такой график получается 😵‍💫 А у вас как?:)

#датаарт #артпрактикум #нетривиальные_графики #спираль

📈 Добро пожаловать в нашу новую рубрику Монохром!

Корпоративные стандарты бывают очень строги — например, диктуют использование только черно-белой палитры. 🛟 Но на помощь спешат монохромные графики, которые остаются информативными даже без цветовых акцентов.

Сегодня показываем, как создать Bar Chart и Candlestick, используя только черный и белый цвета. Поехали!

1. Подготавливаем данные
❇Выбираем Category и Segment, переносим на вертикальную полку.
❇Создаем три калькуляции
2018:

IF(YEAR([Order Date])=2018, [Sales], null) 

2019:

IF(YEAR([Order Date])=2019, [Sales], null) 

Разница:

IF(YEAR([Order Date])=2018, [Sales], null) 

Формула совпадает с 2018 годом, но это нужно для правильного отображения Candlestick.*

2. Настройка визуализации
Переносим 2018, 2019, Разница на горизонтальную полку.
Добавляем Indicator Name на вертикальную полку после Segment.

3. Оформление столбцов
❇2018 год:
Тип маркера: Bar (столбики).
Цвет: белый, обводка — черная.
Размер: 100.
Форматируем поле. Добавляем подписи (Label) с черным шрифтом.

❇2019 год:
Тип маркера: Bar.
Цвет: черный, без обводки.
Размер: 100.
Подписи (Label) с черным шрифтом.

❇Разница:
Меняем тип маркера на Rectangular Block.
Добавляем поле Изменение за год в Color, Size и Label.
Изменение за год:

${Sample_superstore_2019}-${Sample_superstore_2018}

Настраиваем цвет:
Черный — для отрицательных значений.
Белый — для положительных.
Размер блоков: 15–20.
Подписи (Label) форматируем в черный цвет.

4. Финальные штрихи
❇Убираем лишние линии, оси и легенду.
❇Проверяем читаемость: все надписи (Label) должны быть четко видны (даже серые оттенки могут усложнить восприятие).

❕Важно
*Поля 2018 и Разница используют одинаковую формулу, но разные названия. Это сделано из-за поля Indicator name. Если мы на визуализацию добавим второе поле 2018, то Candlestick будет в одном ряду с 2018, что ухудшит читаемость графика.

#барчарт #монохром

🐲 Всем 你 好! Сегодня в видео из цикла Предобработка данных в Fine BI будем разбирать, как работают важные инструменты Файна:

⚡️ Field Settings — это настройка типов данных, форматов и параметров полей.
⚡️ Split Field — разделяют содержимое столбца на несколько частей (например, ФИО на отдельные поля).
⚡️ Time Interval & Get Time — позволяют работать с датами и временем, в том числе через формулы.

Они помогают оптимизировать структуру данных и работать с временными показателями без изменения исходных таблиц 👍

#база #практика #вычисления

✨ Это рубрика Дата Арт в Fine BI, и сегодня собираемся удивить вас в космическом масштабе!

Арт-практикум #3: Orbit Chart — орбитальная диаграмма 🌌

Orbit Chart — это как трекер для «звезд» ваших данных: компаний, продуктов или стран. Представьте, что каждый объект — планета, а его движение по орбите показывает динамику показателей! 🚀

Где может пригодиться график?
↪️ Отследить «гравитацию» трендов: кто падает, а кто взлетает.
↪️ Увидеть космические «столкновения» — резкие изменения в данных.
↪️ Сравнить траектории: например, как разные товары двигаются в рейтингах.

💡 Идеальный случай для Orbit Chart
Когда нужно показать, как несколько объектов «конкурируют» во времени.

Готовы запустить свою диаграмму в космос? 🛰 Ждем ваши работы!
А во вторник предложим свое решение. Встретим день космонавтики с пользой ;)

Какие данные вы бы визуализировали через Orbit Chart? Делитесь идеями)

#датаарт #артпрактикум #нетривиальные_графики #орбит

🛠 Синхронизация шкал в Fine BI: часть вторая — зеркальные шкалы в одном компоненте

В первой части мы разбирали синхронизацию шкал в разных компонентах. Теперь говорим о более сложном случае — синхронизации зеркальных шкал в одной визуализации, например, в демографической пирамиде или аналогичных графиках.

👨‍👩‍👦‍👦 Демографическая пирамида — специальный вид двусторонней гистограммы, который наглядно показывает распределение населения по полу и возрасту. 
Как устроена демографическая пирамида?
По вертикали — возрастные группы (обычно от 0 до 100+ лет).
По горизонтали — количество или доля населения: мужчины и женщины.

А как еще можно применить пирамиду?
▫️Анализ оттока клиентов (например, «пирамида» длительности подписки: слева — новые клиенты, справа — уходящие). ▫️Финансовый анализ (распределение доходов/расходов компании по возрастающим/убывающим категориям). ▫️HR-аналитика (возрастно-половая структура сотрудников + прогноз пенсионных волн).

Итак, синхронизация зеркальных шкал в Файне

Для нее будут нужны дополнительные вычисления, но это делает графики точнее и нагляднее. В видео разбираем все нюансы — от создания полей до оформления.
🔹 Как создаются аналоги демографических пирамид и почему их шкалы не синхронизируются автоматически.
🔹 Какая техника помогает выровнять шкалы без искажения данных.
🔹 Как правильно расположить и оформить калькуляции, чтобы они влияли на шкалу, но не мешали анализу.
🔹 Сложности с подписями (Label) и способы их решения.

Формулы для синхронизации
Чтобы шкалы работали согласованно, используем максимальные значения и задаем границы:
Def по Sales:

DEF(MAX_AGG(DEF(SUM_AGG(${Sample_superstore_Sales}),${Sample_superstore_Category})))  

Def по профит:

DEF(MAX_AGG(DEF(SUM_AGG(${Sample_superstore_Profit}),${Sample_superstore_Category})))  

Максималка+:

MAX(${Sample_superstore_Def по Sales},${Sample_superstore_Def по профит})*1.2  

Максималка-:

MAX(${Sample_superstore_Def по Sales},${Sample_superstore_Def по профит})*-1.2 

Формулы помогают выровнять масштаб и избежать перекосов в визуализации 👌


🕹 На закуску небольшой квиз в комментариях. Угадайте страну по необычной демографической пирамиде. Ответы будут завтра. 👇

#def #графики #практика

🚀 Как мы построили Orbit Chart в Fine BI. Разбираем решение Арт-практикума #3 шаг за шагом

🔧 Этап предобработки данных
Шаг 1. Создаем формулу индекса

REPLACE(REPLACE(RANGE(0,360,1),"[",""),"]","")

Получается строка с числами от 0 до 359 через запятую.

Шаг 2. Разбиваем поле «индекс»
Выбираем Split Field → Поле индекс
Метод: By Separator (разделитель — запятая)
Режим: Split to Rows
Новый столбец: индекс-1 (тип Value)
Удаляем исходное поле индекс.

📐 Создание калькуляций
1. TC_Percentage of Sales

DEF(MAX_AGG(Percentage),Country)

2. TC_rank

DEF(MAX_AGG(Ранг),Country)

3. Size (для размера точек)

SQRT(IF(AND(
  ${индекс-1} >= 360 * ${TC_Percentage of Sales},
  ${индекс-1} < 360 * ${TC_Percentage of Sales} + 1
), ${TC_Percentage of Sales}, 0))

4. Value new (для подписей)

IF(AND(
  ${индекс-1} >= 360 * ${TC_Percentage of Sales},
  ${индекс-1} < 360 * ${TC_Percentage of Sales} + 1
), ${TC_Percentage of Sales}, null)

5. Параметр «Distance from Center»
Тип: Value.
Значение по умолчанию: 3.

6. Координата X:

SIN(RADIANS(индекс-1)) * (Distance from Center + TC_rank)

7. Координата Y:

COS(RADIANS(${индекс-1})) * (${Distance from Center} + ${TC_rank})

📊 Создание визуализации
Тип графика: Custom Chart → Point
Размещение полей
Ось X: на горизонтальную полку (агрегация AVG)
Ось Y: на вертикальную полку (агрегация AVG)

Настройки отображения
Color: поле Country
Size: поле Size (радиус 20)
Fine Grain:
Создаем копию поля индекс-1 → индекс1
Меняем тип на Dimension
Группируем одинаковые значения
Label: поле Value new

Добавление фильтра на дашборд
Создаем Value Filter Component (тип Drop Down)
Задаем кастомный список значений: 3,4,5,6,7,8
Привязываем к параметру Distance from Center
Результат: Изменение значения фильтра динамически меняет расстояние между орбитами.

#датаарт #артпрактикум #нетривиальные_графики #орбит

🕹 Ответы на вчерашний квиз с демографическими пирамидами:
1. Монако, 2. ЮАР, 3. ОАЭ. Угадали?)

➡️ Всем 你 好! Эффективная работа с данными начинается с их правильного объединения. Сегодня показываем базу предобработки данных в Файне.

Разбираем три ключевых инструмента объединения данных через Analysis Subject в FineBI:
🟡 JOIN — классическое слияние таблиц с разными типами соединений (INNER, LEFT, RIGHT, FULL).
🟡 Relationship — динамическое соединение без дублирования данных.
🟡 UNION ALL — вертикальное объединение наборов с сохранением дублей.

Что выбрали для видео, чтобы раскрыть для вас тему:
✔️ Разбор работы каждого метода в FineBI.
✔️ Кейсы, когда JOIN эффективнее Relationship (и наоборот).
✔️ Практический пример использования UNION ALL в ETL-цепочках.

#база #практика

🖌 Доброго дня файнбистам! Это рубрика Монохром и сегодня разбираем, как создать элегантный монохромный график по продажам и рентабельности продаж за 2 года на 1 визе в FineBI.

Вдохновились работами у Andy Kriebel.

В новом ролике 📺:
✅ Как выбрать подходящие типы графиков для сравнения продаж и рентабельности за 2 года.
✅ Как подписать оси так, что можно не использовать легенды.
✅ Как оформить тултипы для удобного взаимодействия с данными.
✅ Как можно дополнительно оформить заголовок компонента на дашборде.

Для вас готовые формулы для расчетов и подписей:

2019(продажи):

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2019,${Sample_superstore_Sales},null)

2020(продажи):

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2020,${Sample_superstore_Sales},null)

2019(прибыль):

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2019,${Sample_superstore_Profit},null)

2020(прибыль):

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2020,${Sample_superstore_Profit},null)

profit ratio 2019:

SUM_AGG(${Sample_superstore_2019 profit})/SUM_AGG(${Sample_superstore_2019})

profit ratio 2020:

SUM_AGG(${Sample_superstore_2020 profit})/SUM_AGG(${Sample_superstore_2020})

Подпись оси продаж:

Sales [Bars ▬]

Подпись оси рентабельности продаж:

Profit Ratio [Circles ●]

Заголовок Title
Sales & Profit Ratio by Sub-Category

2020: ● Profit Ratio | Sales
2019: ● Profit Ratio ▬ Sales

P.S. Нужен разбор, как адаптировать эти формулы под ваши данные?
Поставьте 🔥 в комментариях — если соберем 10+, запишем отдельное видео с вашими кейсами!

#барчарт #монохром

🌳Добро пожаловать, дата-энтузиасты, на арт-практикум#4 по FineBI!
Сегодня делимся красотой и возможностями Dendroid Chart (древовидная диаграмма).

Dendroid Chart — инструмент для визуализации иерархических структур, классификации объектов и анализа группировок.

🌳 Название «дендроид» происходит от греческого dendron (дерево) — и неспроста.🔴 Первые дендрограммы использовались еще в XIX веке биологами для изображения эволюционных связей между видами.🔴 Сегодня они перекочевали в Data Science, где работают для анализа сложных структур.

Где применяется?
✅ Кластерный анализ (дендрограмма). Показывает, как объекты объединяются в кластеры на основе сходства. Используется в:
🔴машинном обучении;
🔴биологии (анализ генов, эволюционные связи);
🔴маркетинге (сегментация клиентов).

✅ Иерархические данные
🔴Оргструктура компании
🔴Файловые системы
🔴Таксономия (классификация видов, языков)

✅ Анализ данных в науке и бизнесе
Помогает находить скрытые закономерности в больших массивах данных.

Показали, как с помощью Dendroid Chart создать вау-эффект, заменив им обычный bar chart. 🎨
«А вам слабо?») Нет? Тогда присылайте ваши работы в комментарии до вторника, а тогда и мы покажем решение.

#датаарт #артпрактикум #нетривиальные_графики #дендроид

📈 Как создать Stacked Bar в Grand Total в FineBI

Допустим, вы используете данные Superstore и строите столбчатую диаграмму по регионам и категориям. Когда вы добавляете Grand Total, он отображается одним цветом.

Но можно сделать его Stacked Bar тогда Grand Total станет гораздо нагляднее!

💡 Наше сегодняшнее видео именно об этом. А вдохновлено оно постом Tableau-активиста Kevin Flerlage в LinkedIn.

В помощь для реализации формулы
2017

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2017,${Sample_superstore_Sales},null)

2018

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2018,${Sample_superstore_Sales},null)

2019

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2019,${Sample_superstore_Sales},null)

2020

IF(YEAR(${Sample_superstore_Order Date})=2020,${Sample_superstore_Sales},null)

Продажи за квартал

DEF(SUM_AGG(${Sample_superstore_Sales}),QUARTER(${Sample_superstore_Order Date}))

Размер

${Sample_superstore_продажи за квартал}*-1

Калькуляция 0
0

🌴 Напоминаем, что завтра подводим итоги Арт-практикума#4 с дендроид-чартом. Не пропустите!

#барчарт

🌳 Шаг за шагом строим Dendroid chart в FineBI (решение Арт-практикума#4)

🪴 ЭТАП 1: Готовим данные
Выберите Group Summary
На полку Group → поле Sub-Category
На полку Summary → поле Quantity

🪴 ЭТАП 2: Создаем калькуляции
• Поле Ранг:

SWITCH(${Sub-Category},
"Binders",1, "Paper",2, "Furnishings",3, "Art",6,
"Phones",4, "Accessories",7, "Storage",5, "Chairs",8,
"Appliances",9, "Tables",11, "Labels",10, "Fasteners",12,
"Bookcases",14, "Envelopes",13, "Machines",16, "Supplies",15,
"Copiers",17)

• Поле Path:

REPLACE(REPLACE(RANGE(0,200,1),"[",""),"]","")

🪴 ЭТАП 3: Разбивка PATH
Split Field → Выберите поле Path
Split Method → By Separator (запятая)
Split to Row → Новый столбец: Path-txt (текстовый)
Создайте числовую копию: Path-digit
Field Settings → убираем поле Path (уже не нужно)

Переходим на Component

🪴 ЭТАП 4: Основные расчеты
Quantity(sub)

DEF(SUM_AGG(${Sample_superstore_Quantity}),${Sample_superstore_Sub-Category})

TC_Percentage

${Sample_superstore_Quantity(sub)}/${Sample_superstore_Quantity(Total)}

TC_Percentage(max)

DEF(MAX_AGG(${Sample_superstore_Quantity(sub)}))/${Sample_superstore_Quantity(Total)}

X-координата

((${Sample_superstore_Path-digit}-1)*0.12)-6

TC_Sigmoid

1/(1+EXP(-${Sample_superstore_X}))

Y-координата

${Sample_superstore_TC_Sigmoid}*((${Sample_superstore_Ранг}-(8.5+1))/2/100)

Size

IF(AND(${Sample_superstore_X}>=6,${Sample_superstore_X}<=6+10*${Sample_superstore_TC_Percentage}/${Sample_superstore_TC_Percentage(max)}),1,0)

Label Sub-Category

IF(${Sample_superstore_Path-digit}=199,${Sample_superstore_Sub-Category},null)

Label Quantity

IF(${Sample_superstore_Path-digit}=199,${Sample_superstore_Quantity},null)

🪴 ЭТАП 5: Визуализация
Выберите Custom Chart → Point

Разместите:
X-на горизонтальную полку. Агрегация-AVG
Y-на вертикальную полку. Агрегация-AVG. → Axis Reverse Order
Убираем отображение шкал для X и Y

🍃 Graphic Property
Sub-Category → на полку Color
Size → на полку Size
Radius: 3
Label Sub-Category и Label Quantity → на полку label в одну строку.
Цвет текста → белый
Path-txt → на полку Fine → Grained

🍃Отключите отображение осей
🍃Скройте легенду
🍃Включите Dark Mode

График готов! 👍

#датаарт #артпрактикум #нетривиальные_графики #дендроид

📉 Всем 你 好! Сегодня говорим о гистограммах и их реализации в FineBI

Для тех, кто путает гистограмму с бар-чартом, спешим напомнить их ключевое различие.
✅️Гистограмма показывает распределение непрерывных данных (например, рост людей), где столбцы стоят вплотную.
✅️Столбчатая диаграмма сравнивает дискретные категории (например, продажи по месяцам), где столбцы разделены.

Заинтересовались бизнесовыми кейсами использования гистограмм

✅ Выявление VIP-клиентов
Гистограмма по сумме покупок/доходу от клиента показывает узкий "хвост" справа — это 5-10% клиентов, дающих 80% прибыли (вспоминаем принцип Парето).

✅ Оптимизация ассортимента
Гистограмма продаж по SKU (товарным позициям) с длинным хвостом из 1000+ позиций, которые дают <3% продаж. Остается сократить ассортимент на 40% без потери выручки.

✅ Анализ оттока клиентов
Гистограмма по времени с последней покупки с бимодальным распределением (два горба) показывает:
Первый пик — теряют интерес через 2 недели
Второй пик — уходят после 11 месяцев

✅ HR-аналитика
Гистограмма времени выполнения задач покажет 20% сотрудников в "хвосте", которые тратят в 3 раза больше времени на однотипные операции.

Такой вот "рентген" данных, который покажет, где прячутся аномалии, тренды и точки роста. 

В видео рассказываем, как использовать гистограммы в FineBI для анализа распределения данных. Рассмотрим, как они строятся, а также то,
✅️как работает логика binning и агрегирования в FineBI;
✅️как настраивать график в пошаговом режиме.

#база #график #гистограмма

☀️Становится горячо! Тепловые карты в Fine BI

Heatmap — помогает быстро выявлять закономерности, аномалии и тренды. Тепловые карты отлично подходят для анализа продаж, распределения аудитории, логистики и других сфер, где важно видеть «горячие» и «холодные» зоны данных.

В новом видео разбираемся, как создавать и настраивать два типа тепловых карт в Fine BI:
✔️Какие данные нужны для построения тепловой карты
✔️ Что такое географическая тепловая карта и как ее создать
✔️ Как работает табличная тепловая карта и где ее применять
✔️ Настройки: цветовые шкалы, подписи, фильтры

Как на ваш взгляд, тепловые карты — это переоцененный инструмент или must-have в дашбордах? 🧐

#хитмап #база #график