Дата йога tableau pro марафон день 5
Внедрение и поддержка систем аналитической отчетности по всем видам деятельности вашей компании. Сбалансированные системы показателей
Совместно с ДАТАЙОГА мы проводим корпоративное обучение навыкам работы с продуктами Tableau
Дистанционные рабочие сессии для тренировки и наставничества. Быстрый командный старт. Снижение рисков в проектах
Пакет Внедрение на Уровне Предприятия включает в себя четыре недели обширных услуг по внедрению BI
Экспертная Служба Поддержки предоставляет консультации в режиме реального
времени по одному нажатию на кнопку телефона
Вам необходимо быстрее установить и запустить Tableau Desktop, при этом максимизируя свои инвестиции? У нас есть проверенный план действий
Вы только что лицензировали Табло Сервер и хотите оптимизировать его с самого начала? Вам нужна наша четырехдневная программа Быстрый Старт Tableau Server
Стильная и продуманная подача ваших инсайтов для аудитории позволит получить максимально эмоциональный отклик и достичь целей работы с вашей аудиторией
В каталоге содержится описание двадцати наиболее популярных видов визуализации данных, используемых в бизнес-среде, а также рекомендации по их построению, примеры и полезные ссылки на уникальные дополнительные источники.
Источник
Дата йога tableau pro марафон день 5
На втором дне мы уже рассказывали про быстрые табличные вычисления. Поэтому, текущая тема вам уже немного знакома.
Табличные вычисления – это вычисления, которые Tableau строит непосредственно на текущей визуализации без необходимости прописывать формулы – «на лету». Например, вы можете использовать табличные вычисления для показа нарастающего итога продаж за период или вычислить долю каждого продукта в общем объеме продаж в квартале уже настроенными за вас формулами для расчета.
Для табличных вычислений вы прописываете логику расчета. Давайте посмотрим на примере. Представьте, что вам нужно проранжировать все значения на графике, от большего к меньшему. При этом, на диаграмме у вас несколько вложенных категорий («Страна» — «Город»). Как вам проставить ранг для всех значений? В Tableau вы будете использовать функцию RANK. Но как именно она должна считаться? Проранжировать все города внутри каждой страны по отдельности, или сделать глобальный рейтинг городов?
В табличных вычислениях вы, помимо функции (RANK, INDEX, PREVIOUS_VALUE. ), задаете и ход вычисления. Вдоль всей таблицы или с учетом категорий. Настраиваете его так тонко, как это возможно — чтобы вычисление подходило к вашей задаче и вы достигали свою цель.
Быстрые табличные вычисления, о которых мы рассказывали раннее, это адаптация некоторых функций табличных вычислений с целью быстрого доступа и удобства. По сути, это одно и то же, лишь в разной форме.
Функций табличных вычислений довольно много, поэтому мы приведем часть наиболее полезных. Остальные функции можно найти в справочнике Tableau.
Просто помните о том, что это очень мощный инструмент. При помощи табличных вычислений вы можете хитрить и агрегировать уже агрегированные значения (WINDOW_SUM), искать предыдущие значения для каждой строки (PREVIOUS_VALUE), заменять одни значения другими (LOOKUP) и многое другое.
Running Total
Добавляет на визуализацию накопленный итог по переменной.
Difference
Добавляет на визуализацию разницу между значениями переменной, например, разницу между периодами на графике. Показывает прирост или отклонение в абсолютных значениях.
Percent Difference
Мы можем посчитать отклонение в процентах вместо абсолютных чисел при помощи функции Percent Difference.
Percent of Total
Доля от общего. Наверное, самое часто используемое вычисление.
Rank
Мы можем проводить ранжирование значений при помощи табличных вычислений, используя функцию Rank. Значения будут проранжированы в зависимости от настройки вычисления: от большего к меньшему или наоборот.
Percentile
Расчет перценителей. По умолчанию, наименьшее значение ранжируется как 0%, а наибольшее — как 100%. Остальные ячейки получают свой перцентиль в зависимости от их ранжирования.
Moving Average
Скользящее среднее используется для сглаживания временных рядов. В настройках Edit Table Calculations можно задать необходимые параметры – способ агрегации и количество периодов на основе которых высчитывается скользящее среднее.
First
Функция, которая возвращает количество строк между текущей и первой строчкой таблицы, где первая строка это 0. Тогда, например, пятая строка это -4.
Index
Функция, которая возвращает порядковый номер, индекс текущей строки без учета значения показатея. Первая строчка в таблице будет с индексом 1, а пятая — с индексом 5.
Rank
Функция, которая задает ранг текущей строки, в зависимости от значения показателя. Можно задать разную логику расчета ранга (например, как ранжировать одинаковые значения) и порядок от большего к меньшему или наоборот.
Lookup
Функция, которая «ищет» значение указанной строки.
Previous Value
Функция, которая возвращает значение предыдущей строки. Можно задать шаг, на который нужно отойти для искомой строчки (-1 это предыдущая строка, -2 это на две строки назад).
Window SUM (AVG/MAX/MIN. )
Функция, которая считает сумму (среднее/максимум/минимум) по показателю в указанной области таблицы или между указанных строк.
Источник
Дата йога tableau pro марафон день 5
Мы должны отключить наши чувства и глубоко погрузиться в реакции целевой аудитории наших визуализаций. Мы разрываем связь между умом и органами восприятия. В таком состоянии все вещи предстают перед вами во всей своей привлекательности, но восприятие их игнорирует, органы восприятия ни во что не вовлекаются и не подвержены никакому влиянию. Мы можем создать ситуацию, когда наш ум будет максимально поглощен задачами и целями нашей аудитории.
Мы не пытаемся полностью избавиться от чувств, а стараемся поставить их на законное место. Многим людям неестественно думать о других, поэтому мы не должны вызывать это состояние насильно. Мы можем только применять специальные средства и инструменты, благодаря которым появляется возможность учесть ключевые потребности нашей аудитории и сделать безупречный дата-продукт.
СПОСОБНОСТЬ ОЦЕНИВАТЬ СИТУАЦИЮ И ДЕЙСТВОВАТЬ ПРАВДИВО
В ДатаЙоге нам необходимо тренировать способность оценивать ситуацию. Это просто означает, что надо быть внимательным к другим и добрым по отношению к самому себе. В любой ситуации нужно действовать разумно и правдиво.
Нужно понимать, что правдивость, тем не менее, не означает, что правду следует говорить всегда, не взирая ни на какие обстоятельства, ведь это может кому-то напрасно повредить. Мы должны учитывать, что мы говорим, как мы говорим и как это повлияет на окружающих.
Допустим вы, работая в крупной медийной организации, обнаруживаете из закупленных десятков лицензий, несколько не выданных никому учетных ключей. Не нужно думать о неэффективной работе менеджмента и закупочных процедур. Часто бывает так, что в инвестициях в программное обеспечение очень сложно построить 100-процентную утилизацию активов – из-за сокращения масштабов проекта, оптимизации этапов разработки, переброски человеческих ресурсов, изначально планировавшихся на проект в другое функциональное подразделение или регион, и других факторов. Не нужно создавать конфликты с коллегами на ровном месте. А лучше подумать и предложить 5 вариантов доиспользования активов и получить 100+ в карму.
О ДОВЕРИИ И ИЗВЛЕЧЕНИИ ВЫГОДЫ
Если кто-то доверяет нам что-то или полагается на нас, мы не должны извлекать из этого выгоду. Мы должны брать только необходимое, только то, что заработали. Если мы берем больше, значит, что мы кого-то эксплуатируем. Незаслуженные награды обязывают нас и в дальнейшем могут вызвать проблемы.
Допустим вы, совершенно случайно, оказались в географической локации, которая по каким-то причинам не допущена к участию в мировом конкурсе по дашбордам IRON VIZ. Не стоит проявлять из-за этого кармического факта крайние эмоции, бесцельно расходуя жизненную энергию. Вместо того чтобы жаловаться, мы должны принять то, что произошло, и извлечь из этого урок. Нужно проявлять скромность и умение довольствоваться тем, что есть, радоваться работе с все еще доступным программным продуктом. Можно сделать свой локальный IRON VIZ и привлечь для этого доступные локальные ресурсы. Вселенная ответит Вам на понятный запрос.
Обычно мы ожидаем, что наши поступки приведут к определенным результатам, и нас часто постигает разочарование. Но нам незачем отчаиваться. Лучше просто принять то, что случилось. Всегда принимать все как есть.
Для того, кто всегда правдив, нет разницы между словом и делом. Такой человек может не интересоваться материальным благосостоянием, но ему будут доступны самые ценные вещи. Чтобы идти по этому пути, нужна большая сила.
И в любом пути, достаточно знать, что мы сделали все возможное. Остальное можно предоставить высшей силе.
Медийные проекты отличаются своей открытостью, актуальностью и большим охватом аудитории. В чем особенность работы с визуализацией данных в медиа?
Данные
Прежде всего, это преобладание открытых источников данных. Так как темы социальные, то и данные – общественные. Сбор таких данных часто включает в себя парсинг, т.е. выборочное извлечение информации с веб-страниц при помощи программирования. Но почти всегда собранные данные требуют проверки из-за того, что результат их обработки будет распространен на большое число людей.
Дизайн
Для создания первичных макетов и прототипов, в медиа используют скетчинг и применяют итеративную моделью разработки.
Редакторское мышление определяет всю дальнейшую работу с визуализацией: структура дашборда чаще всего оформляется в виде лонгридов по примеру «стандартных» новостных статей. А заголовки могут быть провокационны и эмоциональны – эмоции привлекают читателей.
Действие
Пиар в целом является одной из главных составляющих визуализации данных в медиа. Сайтам нужны просмотры и они работают на удержание и приращение аудитории. Визуальные истории помогают создавать эффект цепной реакции, рассказывая о темах, интересных обществу, красиво, интерактивно и эмоционально. Поэтому, практически всегда, визуализация в медиа вовлекает людей в социализацию, предлагая одной кнопкой поделиться материалом в социальных сетях, рассказать друзьям, отправить ссылку в письме. Важно создавать обсуждение в общественном пространстве.
Что меняется, если мы переходим от медиа к бизнесу? Как выстроена работа с данными в компаниях и корпорациях?
Данные
Все данные хранятся в корпоративных источниках с формализованной системой доступов. Департаменты информационной безопасности, ИТ-отделы, согласование с бизнес-владельцами данных и прочие необходимые атрибуты корпоративной жизни сильно ограничивают свободу работы с данными. Но без этого слишком велики риски их потери и неправомерного использования.
Сотрудники практически всегда используют программы работы с таблицами типа Excel, в котором может вестись до 90% всей работы с данными. При этом, у пользователей часто есть потребность в создании сложных видов визуализации, таких как диаграмма водопад, диаграммы план-факт или визуализации KPI.
 |  |  |
Дизайн
Здесь уже в роли дата-продуктов выступают дашборды с показом данных по бизнес-областям. Для определения целевого среза применимо использование подхода shareholder value и жестких методологий разработки.
По структуре дашборды чаще горизонтальные, занимают весь доступный экран. Еще чаще – оптимизированы под печать или вывод на слайдах (4:3, 16:9). Почти никто не пытается сделать заголовки эмоциональными, скорее наоборот – они отражают факты без лишних пояснений. Важно четко донести то, что показано на диаграммах.
Действие
Бизнес-дашборды должны помогать в принятии управленческих, стратегических и операционных решений, поэтому они насыщены показателями, анализом, интерактивными возможностями для сравнения.
Очевидно, что эти два подхода – диаметрально противоположные. Нам интересно изучать и исследовать визуализации в медиа, потому что они красиво сделаны, эмоционально вовлекают, затрагивают интересную для нас тему, объясняя ее в деталях. Но большинству нужно работать с бизнес-данными и корпоративными дашбордами, в которых подход «медиа-редактора» не распространен.
Предлагаем объединять лучшие качества этих двух подходов в общий метод: использовать корпоративные, важные данные, но пытаться думать о пользователях – людях, сотрудниках, читателях дашбордов. Именно они принимают окончательные решения на основе этих данных, и их желания нужно уметь слушать.
При разработке дашбордов для внутреннего заказчика в компании, подготовительный этап часто пропускают. Это приводит к лишним итерациям и сложностям выхода на финальный результат. Для того, чтобы сократить общее время работы и эффективно провести всю разработку, необходимо точно понимать цель и потребности конечных пользователей.
Начните процесс разработки дашборда с анализа аудитории, их ключевых показателей, которые им нужно видеть; перейдите к оценке источников данных, и только потом к самой визуализации.
ЭТАП 1. АУДИТОРИЯ
Первичная задача на начальном этапе – определиться с будущими пользователями и их особенностями работы, конечных задач и восприятия.
Узнайте, как именно целевая аудитория будет пользоваться дашбордом. Например, дашборд может выступать в роли инструмента для получения сырых данных из информационных систем – как интерфейс чтения БД – или использоваться для подкрепления аналитических выводов для руководства. В первом случае, дашборд должен предоставлять удобные возможности для скачивания данных в нужном формате и в табличном виде. Во втором случае – должен давать возможность фильтрации данных и изменения параметров. А если целевая аудитория (например, те, кто находится постоянно на встречах у клиентов) будет просматривать дашборды «на бегу», то нужно адаптировать дашборд под мобильные устройства. При этом, мобильные версии дашбордов должны учитывать небольшой размер экрана и ограниченную скорость мобильного интернета.
Частота использования дашборда тоже будет влиять на его адаптацию к аудитории. Например, отчеты, которые используются аналитиками по несколько раз в день, должны быстро открываться и, скорее всего, требовать минимальных стартовых настроек по фильтрам и параметрам.
Учитывайте возможности аудитории работать с данными, их информационную грамотность и способность понимать терминологию. В зависимости от технической подготовки целевой аудитории, можно будет скорректировать сложность будущего дашборда.
Основные пункты для первоначальной оценки аудитории вы можете найти в опроснике ниже.
ЭТАП 2. ПОКАЗАТЕЛИ
После определения потребностей целевой аудитории, можно перейти к определению показателей для выбранной аудитории. Выбирайте только нужные метрики, которые ценны и полезны для выбранных задач. Отделите руду от полезных KPI.
Дашборды могут отвечать на большое количество разных вопросов одновременно. Но лучше оставить только самое необходимое. Определитесь и выберите топ-3 конечных цели, которые должен решать будущий дашборд, например:
- сообщать о последних достижениях
- ставить цели для конкретных сотрудников или отделов
- содействовать определенным действиям время от времени
- сообщать о экстренных ситуациях, сбоях, отклонению от плана
- предоставлять общую сводную «картину бизнеса» для руководителей
- помогать менеджерам планировать процессы и акцентировать внимание
- выступать в роли интерфейса к БД
Определение конечной цели облегчит подготовку источника данных и прототипа дашборда. Поскольку одни и те же данные можно показать как минимум 10 разными способами, определение цели сфокусирует вас на выборе наиболее подходящих способов визуализаций под задачу.
ЭТАП 3. ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ
Процесс подготовки нужных данных для анализа занимает до 80% суммарного времени, потраченного на решение аналитической задачи. После нахождения ответов о необходимых KPI, мы находим информационные системы, в которых хранятся нужные KPI, или их составные части. Необходимо провести анализ подключения к такому источнику данных – настроена ли интеграция или ее нужно продумывать с нуля? Какие таблицы нам необходимы для создания конечного источника данных? Кто владелец этих данных и есть ли у нас необходимые разрешения от него?
На этапе подготовки источника данных будет полезно определиться:
- что является единицей (юнитом) таблицы? (транзакция, номер клиента, номер продукта)
- являются ли данные уникальными для каждого юнита? или для пары значений юнит+время? другие варианты?
- какой уровень агрегации данных необходим для задачи? нужны ли там детальные данные или можно проагрегировать строчки до уровня выше (во времени, в категориях)?
- как часто будет обновляться источник данных на сервере? сможет ли система «выдержать» такой объем данных? устроит ли такая частота данных заказчика?
Следующие шаги включают в себя начальный анализ источника данных. Необходимо «подружиться» с данными, изучить их особенности, найти выбросы, неточности, ограничения. Будет полезно документировать все найденные аспекты для облегчения дальнейшей работы с источником данных для вас или для коллег.
ЭТАП 4. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
Любой хороший продукт потребует нескольких итераций и многоразовой доработки с учетом комментариев пользователей. Но важно слышать обратную связь для сокращения количества итераций.
Для быстрой оценки внешнего макета дашборда и его функционала используйте прототипы и проводите тестирования. При этом, прототипы могут быть сделаны в любом инструменте, даже на простом листе белой бумаги. Главное – материал для работы и обсуждения с заказчиками.
При создании и прототипа и самого дашборда, учитывайте как люди будут работать с данными. Как должно выглядеть их взаимодействие с дашбордом, и как, на основе этого, должна быть сформирована структура дашборда?
Стивен Фью, исследователь визуализации данных и автор книги Information Dashboard Design, называет определение структуры дашборда одной из самых главных проблем при проектировании.
Логичная структура дашборда служит «невидимым» навигатором, показывая с чего начать и куда идти дальше. То, каким образом вы решите представить данные, формирует путь, по которому целевая аудитория понимает как общую картину, так и то, как мелкие элементы дашборда сочетаются друг с другом.
Не забывайте о контексте для данных. Помогите пользователям разобраться в большом объеме информации: пишите понятные заголовки, аннотации, подписи, которые будут помогать в принятии решении и подготовке выводов.
Курт Воннегут советует:
- пишите просто
- пишите понятно
- оставляйте только самое важное; лишнее, даже если красивое – удаляйте
Наброски, сделанные от руки на простой бумаге – это то, что упрощает визуализацию данных и может стать эффективным «мостиком» для людей, не погруженных в предметную область данных. Для многих дизайнеров карандаш и бумага – основной инструмент проектирования. Они переносят данные на бумагу, «рисуют» данные, чтобы понять их природу и в дальнейшем извлечь из них смысл. Наброски играют важную роль в производстве и передаче знаний.
На практике скетчинг используют на протяжении всего процесса разработки.
+ На этапе подготовки, в начале любого исследования данных, нужно обращать внимание на общую структуру данных: из чего состоят макрокатегории данных, которые мы анализируем, какого рода данные собираются. На этом этапе редко обращаются к реальным данным, изучая лишь их общую концепцию, например:
- ключевые категории
- ключевые показатели
- как они соотносятся друг с другом
Скетчинг на этом этапе позволяет сфокусироваться на логической структуре данных, а не на конкретных значениях показателей («ого, как много сделок мы заключили в апреле»). Так вы увидите картину в целом, не упустите важное.
+ После проведения первичного исследования данных, при помощи набросков проводим прототипирование конечной визуализации – либо на бумаге, либо в цифровом виде. Здесь рисунок облегчает коммуникацию между разработчиками и заказчиками, являясь упрощенным макетом внешнего вида и функционала. В скетчи легко вносить изменения, учитывая обратную связь заказчика: это дешево и наглядно.
Источник