Как вы помните, некоторое время назад я решил принять участие в конкурсе авторских телеграм-каналов TG Contest.

Я подавался в номинацию «AI и инновационные технологии». Конкурс закончился, я ничего не выиграл)

Но зато я познакомился с большим количеством интересных авторов, которые пишут о своей работе в IT. Это специалисты по дата-аналитике, тимлиды, продакт менеджеры. Стоит отметить, что из основной группы участников по данной номинации у нас образовалось более узкое сообщество аналитиков данных)

Я хочу поделиться с вами двумя очень интересными каналами, на которые подписался – их ведут крутые специалисты и замечательные авторы:

1️⃣. Data Дзен. Этот канал ведет Олег Дмитриев, который много лет работает в IT, анализирует много информации, рассказывает про дашборды, BI-системы, программирование. А еще – у него замечательное чувство юмора, я себе сохранил вот этот мем)).

2️⃣. Data Bar | Data проекты и истории. Автор – Александр Варламов. Человек с огромным опытом в дата-аналитике. Его канал про информацию, визуализацию и инструменты, которые помогают сделать правильные выводы на основе наборов данных. Я, как фанат спорта, оценил график очков за каждый матч каждой команды, а также – карты пасов в футболе.

Резюмирую – если вам интересны данные, инструменты обработки и визуализации – обязательно познакомьтесь с каналами ребят)

Недавно GeoHub реализовал на своей веб-ГИС платформе возможность создания дашбордов.

Я решил протестировать это нововведение, ниже напишу свои впечатления.

Небольшая преамбула: наличие BI-инструмента внутри веб-ГИС – очень полезная вещь, убивающая сразу двух зайцев. С одной стороны, у нас есть возможность визуализировать пространственные данные в виде слоёв на карте. С другой – мы можем сразу проанализировать атрибутивные таблицы объектов, используя готовые шаблоны графиков и диаграмм.

В качестве исходных данных я воспользовался открытым датасетом проекта «Россия больших городов», содержащим информацию о возрастах домов 80 крупнейших городов страны.

Выбрал два миллионника – Волгоград и Краснодар. Также частично устранил избыточность данных – для единообразия начал отсчет с 1920 года и сгруппировал годы постройки по десятилетиям.
Теперь про работу с дашбордом.

✅Плюсы:
1. Реализована возможность использовать любые пространственные данные, загруженные в карты GeoHub. Фактически, на одну доску можно добавить графики для датасетов с совершенно разных карт, что позволяет быстро и эффективно анализировать взаимосвязи.

2. Здесь довольно большой набор типов диаграмм – линейная, столбчатая, линейчатая, круговая, кольцевая. Более того, можно добавлять метрики по каждому полю, агрегируя их по таким параметрам, как сумма, количество, среднее, экстремумы.

3. Построенные диаграммы интерактивны – их можно увеличивать, а также настраивать всплывающую подсказку по исследуемому атрибуту.

4. Сам процесс создания дашборда очень быстр – есть возможность за пару минут собрать нужные диаграммы и, например, поделиться с коллегами аналитикой.

❗️Что мне не хватило:
1. Редактирование подписей на осях координат. Было бы здорово в дальнейшем иметь возможность корректировать метки: в моем кейсе подписи оси Y линейчатых диаграм брались из атрибутивной таблицы (1920, 1930, 1940), хотя по факту, они должны были выглядеть вот так: 1920-1930, 1930–1940 и т. д. И продолжая тему меток – возможность округления больших чисел (например, преобразовать 3 000 000 в 3 млн.).

2. Добавление текстовых блоков и разделителей. Они позволят более качественно и упорядоченно представить данные.

Уверен, что инструмент будет в дальнейшем развиваться и совершенствоваться.

📎 Зарегистрироваться и поработать с инструментом можно по этой ссылке.

📎 А мой дашборд можно посмотреть тут)