Create: Update:
Алгоритм Δλ
Вчера мы больше поговорили про аналитику, чем напрямую про дашборды. Но ещё и подняли интересный вопрос про доверие к дашбордам из-за сложной структуры данных, ошибок на этапе их сбора и логических ошибок в момент анализа. Эти вещи отлично решает алгоритм визуализации данных Тани Мисютиной (ну кроме этапа подготовки данных 🤪, хотя и с этим помогает)
Алгоритм предлагает:
— идти от физической реальности, а не от табличек с данными
— находить визуальное отображение, наиболее подходящее природе данных
— показывать агрегации как в тотале и по срезам, так и доходя до самой низкой грануляции данных (транзакции, действия, клики и т.п.)
— делать удобный интерфейс без фильтров, а использовать принцип активной фильтрации.
Подробнее можно посмотреть в её выступлении на конференции или в наешм недавнем вебинаре, где мы подробно разбирали алгоритм на базе одного практического примера.
А вот какие работы получались у нас в Лаборатории данных, используя алгоритм:
— Анализ рынка облигаций (рассказ про проект)
— Дашборд для завода
— Визуализация московского марафона
— И ещё много других на datalaboratory.ru.
P.S. Лаборатория данных ищет новые проекты, если вам нужно сделать сложный аналитический инструмент — пишите Тане. А ещё подписывайтесь на канала Лаборатории, например, сейчас там новая рубрика, где Таня разбирает визуализации данных.
#ссылка
Вчера мы больше поговорили про аналитику, чем напрямую про дашборды. Но ещё и подняли интересный вопрос про доверие к дашбордам из-за сложной структуры данных, ошибок на этапе их сбора и логических ошибок в момент анализа. Эти вещи отлично решает алгоритм визуализации данных Тани Мисютиной (ну кроме этапа подготовки данных 🤪, хотя и с этим помогает)
Алгоритм предлагает:
— идти от физической реальности, а не от табличек с данными
— находить визуальное отображение, наиболее подходящее природе данных
— показывать агрегации как в тотале и по срезам, так и доходя до самой низкой грануляции данных (транзакции, действия, клики и т.п.)
— делать удобный интерфейс без фильтров, а использовать принцип активной фильтрации.
Подробнее можно посмотреть в её выступлении на конференции или в наешм недавнем вебинаре, где мы подробно разбирали алгоритм на базе одного практического примера.
А вот какие работы получались у нас в Лаборатории данных, используя алгоритм:
— Анализ рынка облигаций (рассказ про проект)
— Дашборд для завода
— Визуализация московского марафона
— И ещё много других на datalaboratory.ru.
P.S. Лаборатория данных ищет новые проекты, если вам нужно сделать сложный аналитический инструмент — пишите Тане. А ещё подписывайтесь на канала Лаборатории, например, сейчас там новая рубрика, где Таня разбирает визуализации данных.
#ссылка
Алгоритм Δλ
Вчера мы больше поговорили про аналитику, чем напрямую про дашборды. Но ещё и подняли интересный вопрос про доверие к дашбордам из-за сложной структуры данных, ошибок на этапе их сбора и логических ошибок в момент анализа. Эти вещи отлично решает алгоритм визуализации данных Тани Мисютиной (ну кроме этапа подготовки данных 🤪, хотя и с этим помогает)
Алгоритм предлагает:
— идти от физической реальности, а не от табличек с данными
— находить визуальное отображение, наиболее подходящее природе данных
— показывать агрегации как в тотале и по срезам, так и доходя до самой низкой грануляции данных (транзакции, действия, клики и т.п.)
— делать удобный интерфейс без фильтров, а использовать принцип активной фильтрации.
Подробнее можно посмотреть в её выступлении на конференции или в наешм недавнем вебинаре, где мы подробно разбирали алгоритм на базе одного практического примера.
А вот какие работы получались у нас в Лаборатории данных, используя алгоритм:
— Анализ рынка облигаций (рассказ про проект)
— Дашборд для завода
— Визуализация московского марафона
— И ещё много других на datalaboratory.ru.
P.S. Лаборатория данных ищет новые проекты, если вам нужно сделать сложный аналитический инструмент — пишите Тане. А ещё подписывайтесь на канала Лаборатории, например, сейчас там новая рубрика, где Таня разбирает визуализации данных.
#ссылка
Вчера мы больше поговорили про аналитику, чем напрямую про дашборды. Но ещё и подняли интересный вопрос про доверие к дашбордам из-за сложной структуры данных, ошибок на этапе их сбора и логических ошибок в момент анализа. Эти вещи отлично решает алгоритм визуализации данных Тани Мисютиной (ну кроме этапа подготовки данных 🤪, хотя и с этим помогает)
Алгоритм предлагает:
— идти от физической реальности, а не от табличек с данными
— находить визуальное отображение, наиболее подходящее природе данных
— показывать агрегации как в тотале и по срезам, так и доходя до самой низкой грануляции данных (транзакции, действия, клики и т.п.)
— делать удобный интерфейс без фильтров, а использовать принцип активной фильтрации.
Подробнее можно посмотреть в её выступлении на конференции или в наешм недавнем вебинаре, где мы подробно разбирали алгоритм на базе одного практического примера.
А вот какие работы получались у нас в Лаборатории данных, используя алгоритм:
— Анализ рынка облигаций (рассказ про проект)
— Дашборд для завода
— Визуализация московского марафона
— И ещё много других на datalaboratory.ru.
P.S. Лаборатория данных ищет новые проекты, если вам нужно сделать сложный аналитический инструмент — пишите Тане. А ещё подписывайтесь на канала Лаборатории, например, сейчас там новая рубрика, где Таня разбирает визуализации данных.
#ссылка
>>Click here to continue<<
Reveal the Data