Когда я впервые познакомилась с DAX (компонент семантической модели Power BI ),мне казалось, что это "инструмент в инструментах". В моем идеальном мире на тот момент существовал только sql. Но, поверьте, если вы видите своё будущее с PBI, его лучше освоить)
Линк на основную статью:
https://powerbirussia.ru/2018/10/30/dax1/
Создание вычисляемых столбцов:
https://docs.microsoft.com/ru-ru/power-bi/desktop-tutorial-create-calculated-columns
Ниже хорошая книжечка))

Наш мозг удивительная штука, и его естественные способности воспринимать некоторые визуальные атрибуты количественно позволяет нам обходиться без длинных объяснительных легенд.
Например, мы воспринимаем длинную линию как более значимую, чем короткая линия. При построении визуализации необходимо учитывать все особенности нашего мышления и восприятия.
Линк на хорошую статью с подробном разборов атрибутов визуального кодирования Стивена Фью:
https://www.perceptualedge.com/blog/?p=2957
Линк на статью-азы на русском(перевод):
https://dev.by/news/o-vizualizatsii-dannyh-prodolzhenie

Котятки🐱
Мне в личку летят вопросы в стиле "почему так мало материалов на русском". Так вот, ответ банален: они плохо гуглятся. Идеи для постов возникают в ходе решения рабочих задач. Запрос на английском выдает ответ на мой вопрос уже на 2-3 странице, а запрос на русском чаще всего выдает рекламные и продажные статьи.
Возможно, чтобы "искалось" на русском, мне надо как-то по-другому формулировать🙈
Ниже, в продолжение темы о восприятии, хорошая статья про шкалы для графиков, виды шкал и их особенности. Шкала может помочь грамотно подать информацию, а может окончательно запутать. Линк:
https://revealthedata.com/blog/all/sravnenie-ravnomernoy-logarifmicheskoy-i-stepennoy-shkal/
P. S. Рома, пожалуйста, не забрасывай блог.

Вдогонку - разбор шкал графика на Пикабу. В посте есть:
-как выглядит один и тот же график в разных шкалах;
-как правильно читать график в разных шкалах;
-коронавирус;
-спич на тему "дата-журналистика и лукавство".
Линк:
https://pikabu.ru/story/rossiyskaya_yeksponenta_7336448

Друзья, я тут периодически закидываю опросы про инструменты, рабочие задачи. И хочу в итоге получить профессиональный портрет аналитика, пусть и усредненный.
На этот раз вопрос посерьезнее - зарплаты. Он не уложится в формат опроса соцсети - кроме интервала зарплат мне важно, чтобы вы выбрали свой вариант еще в 3 вопросах:

- выше или ниже рынка вы оцениваете свою ЗП?
- вы специалист или руководитель
- ваш город

Я понимаю, что чем больше вопросов, тем меньше ответов, так что очень-очень прошу потратить 1 минуту на анонимную анкету.
Результатами поделюсь со всеми, мы их объединим еще с опросами подписчиков рассылки и фейсбука. Хочу собрать хотя бы 500 ответов. Буду благодарен, если дадите эту анкету коллегам, поделитесь со знакомыми аналитиками.
https://forms.gle/erca3oLahS47seJ96

Котятки🐱
Добро пожаловать в эти карантинные выходные)
Я как-то писала про то, что заимствовать хорошие идеи, - можно и нужно, главное, не стесняться сказать, что вас вдохновило, и спросить автора. Идей в мире не станет меньше, а нам, как создателям дашбордов, нужны хорошие образцы, чтобы развивать наши скиллы визуализации.
Хорошие советы с хорошими примерами от Tableau :
https://www.tableau.com/about/blog/2017/10/7-tips-and-tricks-dashboard-experts-76821

Занятная книжечка Остина Клеона "Steal like an artist"

Wow, 90 дней Tableau даёт бесплатный доступ на тренинги. Не важно работаете вы с табло или нет, обязательно пройдите их!

Котятки🐱
Заметила, что не веду матрицу контента ни на работе, ни в бложике, - мозг решил, что мир катится ко всем чертям, и всячески саботирует планирование. Всему виной то, что Обезьянка немедленного удовольствия в моей голове захватила бразды правления и вовлекает меня в прокрастинацию. Короче, не поддавайтесь панике и не упраздняйте артефакты работы на каждом этапе проработки своего дашборда.
Подробный перевод статьи на эту тему на хабре:
https://m.habr.com/ru/post/303140/

Любой кризис - это время по-другому смотреть на данные.
Что делает бизнес? Задаёт все новые и новые вопросы и пытается смотреть на "темные данные". Линк с хорошей статьей на тему:
https://www.grow.com/blog/whos-afraid-of-the-dark-data
Что делаю я как архитектор? Ищу новые фичи и инструменты. Нашла process mining для Tableau , - по ощущениям, специальное ПО для process mining может больше, но эта штука тоже интересная.
https://appsfortableau.com/extensions-for-tableau/process-mining-in-tableau/

Котятки🐱
Когда я была юна, неопытна и не знала о существовании Power BI и Power Query, была у меня боль - сводить ручную отчетность. А у тех, кто присылал мне эту отчетность, любимыми развлечениями были: изменить шапку, добавить лишние строки, переименовать столбец.
Ну что ж, добро пожаловать в магию Power Query, где такие препятствия вполне преодолимы:
https://powerpivotpro.com/2018/02/power-query-magic-dynamically-remove-leading-rows-columns/

Котятки🐱
Мои коллеги написали статью на хабре, и я просто не могу её не запостить) Статья посвящена хранилищу данных в целом и тому, какой подход реализовали при разработке архитектуры и логики. Ну и частично это - изнанка той деятельности, которая лежит "под капотом"наших любимых дашбордов)
https://m.habr.com/ru/company/sibur_official/blog/496996/

Ах мои котятки🐱,
Тяжело жить с self-service BI: на каждом шагу спотыкаются пользователи на пути построения и тиражирования регулярной отчётности. Ещё больше спотыкаются они об ad hoc отчетность, как в вопросах чтения и понимания данных, так и в вопросах подходов и создания среды.
Ниже цикл коротеньких статей на тему "Почему не работает ad-hoc отчетность". Автор работает в мире SAP BusinessObjects, но интересен сам разбор проблем (особенно с точки зрения безопасности данных), советы по созданию среды и концепция построения self-service BI как итеративного процесса.
Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4
Часть 5

Когда-то давно концепция дизайн-мышления произвела революцию в моей голове. Теперь от неё отпочковался концепт Design Sprint🙈
Ниже статья про архитектурное решение BI (вся цепочка: источники- etl -dwh- дашборды), ничего нового, но упаковано всё в организационный подход Design Sprint, что, судя по всему, даёт неплохие скорости на старте крупных BI - проектов:
Линк: https://sprintstories.com/solution-architecture-design-sprint-998c425ff831

Котятки🐱,
Хорошей пятнички и ловите книгу на вечер👆. Тема операционной аналитики и дашборды как её инструменты, - возможно, наше ближайшее будущее)

У ТАСС, Московского центра урбанистики и Habidatum большой проект про то, где москвичам проще пережить самоизоляцию.

Вот тут — сердце работы — интерактивная карта, на которой можно сравнивать районы по разным показателям — по площади дворовых территорий, количеству человек на лифт, количеству фасадов, выходящих на юг и юго-восток и многим другим.

А на сайте ТАСС будет выходить цикл материалов, где детально будут рассматриваться каждые показатели и статистика по ним.

Вот, например, текст, про то, почему так важно видеть солнышко в окошко, и где больше вероятность пересечься с соседями:

https://tass.ru/obschestvo/8271875

Одна из проблем, с которыми сталкиваешься в дашборде - перекрестная фильтрация, когда определенный график должен фильтроваться или по одной, или по другой диаграмме, но не одновременно по двум.
Как пролечивать такую проблему в Tableau:
https://lesviz.com/blog/2016/07/03/how-to-prevent-cross-filtering-tableau/
Подробный материал про фильтры в Tableau:
https://www.guru99.com/filter-data-tableau.html

Вчера я вплотную подобралась к LOD - выражениям Tableau, -встроенному синтаксису Tableau , позволяющему управлять уровнями детализации.
Очень полезная штука тестирования и анализа данных, так как дает возможность быстро "покрутить" разные разрезы, не перестраивая данные и не создавая дополнительные вычисляемые столбцы.
Подробная статья с примерами:
https://vizualintelligenceconsulting.com/blog-tableau-lod-expressions/
Что такое LOD в целом:
https://www.tableau.com/learn/whitepapers/understanding-lod-expressions

Котятки🐱
Как лодку назовешь - так она и по плывёт) Аналогично, какую метрику выберешь, так данные и будут вводить тебя в заблуждение😜 Выше идеальный пример того, как заставить всех волноваться.
Число убийств на 100 000 человек в Ватикане в 1998 году - 256.
Население Ватикана в 1998 году -781 человек.
Уровень убийств х население = общее количество убийств
(256/100000) х 781 = 2
График показывает, что в большинстве лет в Ватикане не было никаких убийств, но в 1998 году их было 2.
Ссылка на оригинальный пост на реддите:
https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/g77wwj/oc_the_homicide_rate_in_vatican_city/?utm_medium=android_app&utm_source=share