Блог об аналитике, визуализации данных, data science и BI, заметки с тегом: excel

Обзор дашборда в Excel

Tue, 29 Dec 2020 15:10:17 +0300

На Excel я собаку съел: проработав много лет аналитиком, при помощи этого инструмента я автоматизировал маркетинговую отчетность, рассчитывал всевозможные репорты и рекламную эффективность, писал макросы, а однажды даже автоматизировал подключение MS Excel к базе данных Oracle через TextBox, в котором был записан текст запроса: получилась собственная SQL-консоль вроде Redash.

В сегодняшнем видео на примере датасета SuperStore я покажу, что Excel — не просто калькулятор строк и столбцов, но и мощнейший аналитический инструмент, сопоставимый с промышленными BI-системами.

Внутри команды мы оценили дашборд и получили следующие средние оценки (1 — худшая оценка, 10 — лучшая):

Отвечает ли заданным вопросам — 8,4
Порог входа в инструмент — 7,0
Функциональность инструмента — 8,0
Удобство пользования — 6,0
Соответствие результата макету — 8,4
Визуальная составляющая — 7,4

Итог: дашборд в Excel получает 7,5 баллов из 10. Посмотрите на полученный результат.

Гайд по современным BI-системам

Fri, 25 Sep 2020 13:42:00 +0300

В новой серии постов постараемся подробно изучить различные BI-системы на популярной группе датасетов SuperStore Sales. В основе данных — продажи и прибыль сетевого ритейлера в долларах.

В следующем посте обсудим постановку реальной задачи, которая могла бы стоять при подготовке дашборда на основе датасета и спроектируем макет эффективного дашборда, отвечающего на поставленные вопросы. В рамках описания задачи укажем желаемую цветовую гамму для того, чтобы сравнение дашбордов было максимально консистентным.

Затем, используя каждый инструмент, построим дашборд, который позволит принимать эффективные управленческие решения на основе данных. При подготовке дашборда постараемся подключать экспертов индустрии и учтём их комментарии.

Ниже перечислен перечень BI-систем и инструментов для работы, с данными, которые хотелось бы опробовать и описать опыт построения дашборда. Приглашаю тех, кто желает поучаствовать в решении данной задачи написать мне в Telegram — @valiotti. Разумеется, авторство дашборда будет указано. Проект некоммерческий, но полезный для сравнения современных систем для аналитики независимо от квадрантов Gartner.

Сейчас в планах подготовить материалы о следующих инструментах:

Бесплатные (Open source):

Metabase: 8 баллов из 10
Redash: 6,5 баллов из 10
Apache Superset: 7,7 баллов из 10
Dash / Plotly: 8,05 баллов из 10

Бесплатные (cloud):

Google Data Studio: 7,7 баллов из 10
Yandex Datalens: 8 баллов из 10

Платные (cloud):

Mode
Cluvio
Holistic
Chartio
Periscope
DeltaDNA
Klipfolio
Count.co
SAP Analytics Cloud: 8,7 баллов из 10

Платные:

PowerBI: 8,0 балла из 10
Tableau: 8,8 баллов из 10
Looker: 7,7 балла из 10
Excel: 7,5 балла из 10
Alteryx
Qlik Sense: 8,4 балла из 10

Итоговая цель — оценить системы по нескольким внутренним критериям:

порог входа в инструмент (1 — супер сложно, 10 — легко)
функциональность инструмента (1 — очень бедный функционал, 10 — сложно что-то добавить)
удобство пользования (1 — очень неудобно, 10 — супер удобно)
соответствие результата задаче (1 — совсем не попали в желаемый макет, 10 — очень близко к описанию и макету)
визуальная составляющая (1 — выглядит непривлекательно, 10 — визуально привлекательный дашборд)

На основе полученных внутренних оценок будет рассчитана интегральная взвешенная оценка для инструмента.

Параллельно, результаты работы будут представлены в Telegram-канале @leftjoin, и подписчики также смогут высказать свое мнение относительно полученного результата.
В итоге каждый инструмент будет описан точкой на плоскости, а сама плоскость будет поделена на 4 части.

По мере написания новых материалов в цикле этот пост будет обновляться: будут добавляться ссылки на посты и оценки.

Диаграмма матрицы BCG (Boston Consulting Group)

Tue, 19 Nov 2019 10:38:11 +0300

Разбавлю блог интересным отчетом, который в свое время был построен для компании Yota в ноябре 2011го года. Построить данный отчет нас вдохновила матрица BCG.

У нас было: один пакет Excel, 75 VBA макросов, ODBC подключение к Oracle, SQL-запросы к БД всех сортов и расцветок. На таком стеке и рассмотрим построение отчета, но в начале немного о самой идее отчета.

Матрица BCG — это матрица размером 2х2, на которой сегменты клиентов изображаются окружностями с центрами на пересечении координат, образуемых соответствующими темпами двух выбранных показателей.

Если упростить, то нам надо было поделить всех клиентов компании на 4 сегмента: ARPU выше среднего / ниже среднего, потребление трафика (основной услуги) выше среднего / ниже среднего. Таким образом получалось, что возникает 4 квадранта, в каждый из которых необходимо поместить пузырьковую диаграмму, где размер пузырька обозначает общее количество пользователей в сегменте. Дополнительно к этому добавляется еще один пузырек в каждом квадранте (более мелкий), который показывает отток в каждом сегменте (авторское усовершенствование).

Что хотелось получить на выходе?
График подобного вида:

Представление матрицы BCG на данных компании Yota

Постановка задачи более-менее ясна, перейдем к реализации отчёта.
Предположим, что мы уже собрали нужные данные (то есть научились определять средний ARPU и среднее потребление трафика, в данном посте не будем разбирать SQL-запрос), тогда первостепенная основная задача — понять как отобразить средствами Excel пузырьки в нужных местах.

Для этого на помощь приходит базовая пузырьковая диаграмма:

Вставка — Диаграмма — Пузырьковая

Идем в меню Выбор источника данных и оцениваем, что необходимо подготовить для построения диаграммы в нужном нам виде: координаты X, координаты Y, значения размеров пузырьков.

Отлично, выходит, если предположить, что наша диаграмма будет расположена в координатах по X от -1 до 1, а по Y от -1 до 1, то центр правого верхнего пузырька это точка (0.5; 0.5) на диаграмме. Аналогичным образом, расположим все остальные основные пузырьки.

Отдельно следует подумать о пузырьках типа Churn (для отображения оттока), они расположены правее и ниже основного пузырька и могут с ним пересекаться, поэтому правый верхний пузырек разместим в эмпирически полученных координатах (0.65; 0.35).

Таким образом, для четырех основных и четырех дополнительных пузырьков мы можем организовать данные в следующем виде:

Рассмотрим подробнее, как будем их использовать:

Итак, мы задаем по X — горизонтальные координаты центра наших пузырьков, которые лежат в ячейках A9:A12, по Y — вертикальные координаты центра наших пузырьков, которые лежат в ячейках B9:B12, а размеры пузырьков мы храним в ячейках E9:E12.
Далее, добавляем еще один ряд данных для Оттока и снова указываем все необходимые параметры.

Мы получим следующий график:

Дальше наводим красоту: меняем цвета, убираем оси и получаем красивый результат.

Добавив необходимые подписи данных, получим то, что требовалось в задаче.

Делитесь в комментариях — приходилось ли строить подобные графики, каким образом решали задачу?