Аналитики ежедневно работают с огромными объемами табличных данных, легко выявляя скрытые взаимосвязи. Однако для специалистов других областей такой массив неструктурированной информации может быть непосильным. Визуализация данных — ключ к решению этой проблемы. Преобразование сложных таблиц в понятные дашборды позволяет всем участникам проекта быстро оценить суть процессов, которые эти данные описывают. Представляем подборку инструментов, которые помогут вам в этом.
О важности визуализации и главных терминах, которые встретятся вам в статье
Визуализация данных — это не просто украшение отчета, а мощный инструмент, который позволяет эффективно работать с данными, понимать их смысл и принимать обоснованные решения.
Что такое визуализация данных
Под визуализацией в общем смысле понимают преобразование числовых данных и другой информации в графическое представление. Её цель — сделать сложные цифы понятными и доступными для широкого круга пользователей, независимо от их уровня технической подготовки. Графики, диаграммы, карты — все это инструменты визуализации, позволяющие быстро оценить тенденции, выделить аномалии и выявить скрытые корреляции. Эффективная визуализация упрощает принятие решений, способствует более глубокому пониманию информации и улучшает коммуникацию.
Интерактивная и статичная визуализация
Интерактивная визуализация идет дальше статических графиков. Она позволяет пользователю активно взаимодействовать с данными: увеличивать масштаб, фильтровать информацию, выбирать разные представления, динамически менять параметры отображения. Например, можно навести курсор на точку графика и получить подробную информацию о ней, или использовать фильтры для отображения данных за определенный период. Эта интерактивность значительно повышает эффективность анализа и позволяет пользователю самостоятельно исследовать данные, открывая новые перспективы. Интерактивные дашборды и инструменты визуализации данных становятся все более популярными благодаря своей гибкости и удобству использования.
Когда визуализация — ваш помощник
02
Когда нужно увидеть взаимосвязи между различными переменными, которые могут быть не очевидны при анализе данных в табличном виде. Например, диаграмма рассеяния может показать корреляцию между двумя переменными, а тепловая карта — зависимость между множеством переменных.
03
При сравнительном анализе. Визуализация позволяет легко сравнивать различные данные, например, показатели эффективности разных продуктов, регионов или временных периодов.
Когда вы имеете дело с огромными наборами данных. В этом случае простое чтение таблиц или просмотр сырых чисел становится неэффективным и неинформативным. Различные способы визуализации информации позволят быстро выявить тренды, закономерности и аномалии, которые иначе могли бы остаться незамеченными.
01
Когда нужно передать информацию эффективно. Визуализация — это мощный инструмент коммуникации. Графики и диаграммы позволяют быстро и понятно передать сложную информацию широкой аудитории, независимо от уровня их технической подготовки. Это особенно важно при презентациях, отчетах и публичных выступлениях.
04
05
Для дата сторителлинга. Визуализация может превратить сухие цифры в увлекательную историю, которая захватывает внимание аудитории и помогает лучше запомнить информацию. Правильно подобранные визуальные элементы могут усилить эмоциональное воздействие данных.
Когда нужно принять обоснованные решения. Визуализация даёт наглядное представление о ситуации и возможных сценариях. Например, интерактивные дашборды позволяют отслеживать ключевые показатели эффективности бизнеса в режиме реального времени и принимать оперативные меры.
06
При поиске ошибок. Выбросы и другие аномалии, которые могут исказить результаты анализа, хорошо видны на визуализациях. Например, резкие скачки или провалы на графике могут говорить в том числе и об ошибке в данных.
07
Визуализация ускоряет процесс анализа данных и принятия решений, делает данные более доступными и понятными, повышают вовлеченность аудитории и даже могут привести к неожиданным открытиям и новым идеям. Вот почему с ними стоит подружиться. И чтобы сделать это, не обязательно быть компьютерным гением: многие системы визуализации данных не требуют умения писать код; среди них есть и бесплатные сервисы визуализации информации, а также программы, которые вам уже знакомы.
Визуализация без кода
Знание программирования желательно, но не обязательно для работы аналитиком данных. Рассмотрим пять эффективных инструментов, позволяющих проводить анализ и визуализацию данных без написания кода.
Visiology
Платформа бизнес-аналитики с удобным drag-and-drop интерфейсом, то есть все элементы можно «перетаскивать» курсором.
Как работает: с помощью Visiology можно создавать дашборды и отчёты без программирования. Поддерживает подключение к различным источникам данных, включая SQL, Excel и облачные хранилища. Поддерживаются разные базы данных: MySQL, PostgreSQL, ClickHouse и другие.
Варианты применения: С помощью инструмента можно создавать дашборды на основе объединенных данных из различных источников. Хороший вариант для компаний, ценящих скорость внедрения и визуальную привлекательность отчётности, но не требующих глубокой кастомизации.
Как работает: с помощью Visiology можно создавать дашборды и отчёты без программирования. Поддерживает подключение к различным источникам данных, включая SQL, Excel и облачные хранилища. Поддерживаются разные базы данных: MySQL, PostgreSQL, ClickHouse и другие.
Варианты применения: С помощью инструмента можно создавать дашборды на основе объединенных данных из различных источников. Хороший вариант для компаний, ценящих скорость внедрения и визуальную привлекательность отчётности, но не требующих глубокой кастомизации.
Datawrapper
Один из лучших инструментов визуализации данных, когда речь идёт о создании интерактивных карт — визуализаций, совмещенных со схематичным изображением местности.
Как работает: в Datawrapper можно создавать карты с низкой детализацией, карты с высокой детализацией и карты с символами. В редакторе можно создавать графики, столбчатые и линейные диаграммы и карты. Широкий функционал позволяет показывать взаимосвязи собранных данных. Сервис переносит данные из разных форматов (Excel, CSV, Google Sheets). В готовой карте можно настроить внешний вид; добавить анимации и интерактивные элементы.
Варианты применения. Многофункциональный сервис. Можно сделать подробную карту с нужными локациями и разные виды инфографики: например, «тепловые карты» регионов или с добавлением на карту символов.
Как работает: в Datawrapper можно создавать карты с низкой детализацией, карты с высокой детализацией и карты с символами. В редакторе можно создавать графики, столбчатые и линейные диаграммы и карты. Широкий функционал позволяет показывать взаимосвязи собранных данных. Сервис переносит данные из разных форматов (Excel, CSV, Google Sheets). В готовой карте можно настроить внешний вид; добавить анимации и интерактивные элементы.
Варианты применения. Многофункциональный сервис. Можно сделать подробную карту с нужными локациями и разные виды инфографики: например, «тепловые карты» регионов или с добавлением на карту символов.
Polymatica
Инструменты для анализа и визуализации данных, способные работать с большими объемами информации.
Как работает: в основании сервиса мощный движок, справляющийся с большими данными. Есть поддержка разнообразных источников и форматов — от SQL до NoSQL и облачных хранилищ. Встроенные функции машинного обучения и Data Quality позволяют не только загружать, но и обрабатывать данные, обеспечивая их высокое качество. Есть автоматизацию наиболее часто используемых операций, в том числе сохранение профилей и сценариев. Это модульная система, один из модулей которой — Polymatica Dashboards.
Варианты применения. Это конструктор информационных панелей, позволяющий создавать рабочие места руководителей или разворачивать системы мониторинга ключевых показателей.
Как работает: в основании сервиса мощный движок, справляющийся с большими данными. Есть поддержка разнообразных источников и форматов — от SQL до NoSQL и облачных хранилищ. Встроенные функции машинного обучения и Data Quality позволяют не только загружать, но и обрабатывать данные, обеспечивая их высокое качество. Есть автоматизацию наиболее часто используемых операций, в том числе сохранение профилей и сценариев. Это модульная система, один из модулей которой — Polymatica Dashboards.
Варианты применения. Это конструктор информационных панелей, позволяющий создавать рабочие места руководителей или разворачивать системы мониторинга ключевых показателей.
Планета. Аналитика
Облачный сервис бизнес-аналитики, позиционирующий себя как безкодовый инструмент для работы с данными.
Как работает: под капотом — мощная, но скрытая от пользователя, ETL-машина. Интерфейс интуитивен, позволяет быстро строить дашборды и отчёты. Поддерживает интеграцию с популярными источниками данных, но глубина кастомизации ограничена.
Варианты применения: Идеален для быстрого прототипирования и анализа данных для небольших и средних компаний.
Как работает: под капотом — мощная, но скрытая от пользователя, ETL-машина. Интерфейс интуитивен, позволяет быстро строить дашборды и отчёты. Поддерживает интеграцию с популярными источниками данных, но глубина кастомизации ограничена.
Варианты применения: Идеален для быстрого прототипирования и анализа данных для небольших и средних компаний.
Microsoft Excel и Google Sheets
Вечные соперники в мире табличной аналитики, но каждый из них может использоваться и как инструмент визуализации данных.
Как работают: это мощные инструменты для анализа данных без программирования, позволяющие создавать pivot-таблицы, диаграммы и графики. Excel, с его богатым функционалом и надстройками (Power Query, Power Pivot), идеален для сложных аналитических задач и работы с большими объемами данных на локальном компьютере. Google Sheets, облачный сервис, выигрывает в коллаборации и доступности с любого устройства, но может подтормаживать на очень больших файлах. Визуализация данных в Excel достаточно лаконична по дизайну и имеет только базовый функционал.
Как работают: это мощные инструменты для анализа данных без программирования, позволяющие создавать pivot-таблицы, диаграммы и графики. Excel, с его богатым функционалом и надстройками (Power Query, Power Pivot), идеален для сложных аналитических задач и работы с большими объемами данных на локальном компьютере. Google Sheets, облачный сервис, выигрывает в коллаборации и доступности с любого устройства, но может подтормаживать на очень больших файлах. Визуализация данных в Excel достаточно лаконична по дизайну и имеет только базовый функционал.
В мировой практике популярны такие безкодовые инструменты для создания визуализаций как Google Data Studio, Tableau, Flourish. Но в России сейчас есть сложности с доступностью этих сервисов.
Визуализация для программистов
Собрали базовый набор инструментов для визуализации данных продвинутого уровня. Они предназначены для аналитиков, которые умеют писать программный код и которым нужны настраиваемые способы визуализации данных.
R с библиотеками ggplot2, lattice
Язык программирования, разработанный для статистической обработки данных и работы с графикой. И open source программная среда вычислений. Его гибкость позволяет обрабатывать данные различных типов и форматов. Встроенные функции и множество пакетов (включая те, которые не упомянуты в вопросе, например, dplyr для манипулирования данными и tidyr для их преобразования) позволяют проводить описательный анализ, проверку гипотез, регрессионный и кластерный анализ.
Библиотеки позволяют создавать сложные и настраиваемые графики.
Библиотеки позволяют создавать сложные и настраиваемые графики.
JavaScript с библиотеками D3. js, Plotly, Chart. js
Хотите интерактивности — используйте JavaScript. Это язык программирования, который используется для разработки на frontend, то есть в клиентской части сайта. В отличие от визуализаций данных с помощью Python, которые являются статичными, JavaScript позволяет пользователю взаимодействовать с визуализацией.
JavaScript используют и как инструмент интерактивной визуализации данных, для этого есть специализированные библиотеки. Подробно об этом мы рассказывали в отдельной статье.
JavaScript используют и как инструмент интерактивной визуализации данных, для этого есть специализированные библиотеки. Подробно об этом мы рассказывали в отдельной статье.
Zoho Analytics
Zoho Analytics — это облачный BI-сервис (инструмент бизнес-аналитики), который готов к работе прямо из браузера. Загрузка данных из различных источников (включая популярные облачные хранилища и CRM) происходит быстро и безболезненно. Интуитивный интерфейс позволяет создавать дашборды и отчеты даже без глубоких знаний SQL. Визуализация данных — от простых графиков до сложных интерактивных карт. Изучив специфику платформы, можно кастомизировать и усложнять визуализации.
Универсальные решения: BI-системы
Любая популярная BI-система — это швейцарский нож для анализа данных. Она позволяет подключаться к различным источникам (базы данных, облачные хранилища), проводить ETL-преобразования, хранить и обрабатывать большие объемы данных. В арсенале — широкий спектр инструментов для визуализации информации: от стандартных графиков до интерактивных дашбордов. Пользователи могут создавать собственные запросы (часто с помощью визуальных конструкторов), анализировать и визуализировать данные, строить прогнозы и делиться инсайтами с коллегами.
Сложность настройки и администрирования здесь может может варьироваться от «легко» до «нужен dedicated DevOps». Цена также сильно зависит от функциональности и масштаба проекта.
Сложность настройки и администрирования здесь может может варьироваться от «легко» до «нужен dedicated DevOps». Цена также сильно зависит от функциональности и масштаба проекта.
Хотите узнать больше про BI-системы в России и мире? Тогда читайте наши статьи:
Что делать, если ничего не подходит? Кастомные средства визуализации данных
Несмотря на обилие готовых решений, в том числе доступных без знания программного кода, заказная разработка визуализаций по-прежнему актуальна. Многие разработчики цифровых сервисов, особенно сложных и уникальных, не могут найти нужное решение среди готовых образцов. В этих случаях приходится дорабатывать (кастомизировать) готовые визуализации из библиотек, а иногда и полностью создавать их с помощью программного кода.
Причины, по которым это бывает необходимо:
Причины, по которым это бывает необходимо:
•
Визуализация аналитических данных должна соответствовать корпоративному стилю или стилистике сайта, приложения, цифрового сервиса;
•
Необходимы нестандартные типы графиков и диаграмм;
•
Нужно добавить дополнительные элементы: подписи, шкалы, отметки на шкале.
Мы в Uplab часто используем кастомные визуализации в сервисах, которые разрабатываем для клиентов. Например, в 2024 году мы разработали и запустили систему электронной отчетности по выбросу парниковых газов. Для системы разработано 9 интерактивных дашбордов, которые объединяют данные системы по различным параметрам, визуализируют показатели и позволяют отслеживать тенденции углеродоемкости организаций в разных временных отрезках и секторах экономики.
Углеродный паспорт компании: один из дашбордов, созданных нами для сервиса ГИС «Энергоэффективность»
Опыт нашей команды позволяет нам разрабатывать такие элементы интерфейса, при этом делать их современными и соответствующими стилю сайта или сервиса.
Комментарии к статье
Комментарии: 0