настенька и графики

Первое, про что стоит подумать, когда видите опросные данные – смещение выборки))

Досмотрела курс от dbt про семантический слой. Про него так много говорят в последнее время, но мало кто может нормально объяснить.

Мой друг и бывший коллега Даня в карточках расписал, что это такое -- https://t.me/workinginit/86

Простыми словами: документация расчета метрик, написанная на SQL. Дальше этот слой куда-то публикуется и к нему можно обращаться как к источнику. Например, через гуглшиты выглядит похожим на пивот таблицы.

Полезно ли? Да, для оганизаций с развитым self-service сто проц. Но нужно быть готовым, что работы с описанием там столько, что ух!

💡 3 вопроса, которые стоит задать заказчику перед разработкой дэша

Перевела эти три и дополняю своими комментами

1️⃣Какое решение вы пытаетесь принять (или какое действие совершить)?
Идеальным ответом на вопрос будут метрики, на основании которых можно реально что-то сделать. Например,
- Анализ стоимости привлечения клиента → решение об увеличении трат на каналы
- Анализ оттока клиентов → поиск сегментов, которые способствуют оттоку и работа с ним
Советую также спросить: а если метрика упала, что будете делать дальше? Это еще и поможет выстроить структуру самого дэша.

2️⃣ Как для вас выглядит успех?
Оч понравился этот вопрос, тк сама редко его спрашиваю, а он-то полезный. Обычно в голове сразу возникает какой-то примерный визуал дэша, а тут идея спросить "Как бы выглядела самая простая версия дэша, который был бы полезен?". И это дает хорошую связку между тем, что появилось в голове у вас и что вообще есть в голове у заказчика.

3️⃣Что вы уже знаете и с какими предположениями вы работаете?
Вопросы формата: "Что вы уже знаете?" или "Что вы ожидаете увидеть или найти в дэше?".
Они подойдут не под каждый тип дашборда, но помогут в двух кейсах:
- Чтобы не начинать совсем с нуля и не принести дэш с теми результатами, которые у них уже и так есть
- Сделать кросс-чек того, что у вас уже получается

Записала маленький бесплатный курс про улучшение таблиц и графиков в Excel. С задачками самопроверки и чеклистами.

1 час и 42 минуты переверстываю стандартные визуализации, объясняя где чего не так и как сделать лучше. Вот так вот!

Очень понравилась эта подборка лучших советов от Ольги Березовской, которые вы когда-либо получали. Зацепило цитатой Нико Росберга в начале, конечно же.

Сразу начала думать, а что бы сама ответила)) Наверное, то, что "Работа – это всего лишь работа и есть штуки поважнее" и "Не торопиться", второе у меня каждый раз не получается...

Можно ли по дэшу понять, почему метрика просела?

Очень мне нравятся посты от JetMetrics про то, как анализировать падения метрик. И это можно делать не чисто ручками, а просто тыкать на дэше! Так что вот такой у нас красивый коллаб с их инструкцией для анализа и дэшиком на потыкать🧡

📍На что обратить внимание
- В KPI карточки добавляйте контекст: сравнение с прошлым периодом / средним / планом.
- Располагайте метрики по их важности и структуре. Как вариант, расположить детали по каждой метрике в зависимости от ее формулы расчета.
- Подсвечивайте цветом важное — здесь это рост и падение метрики относительно прошлого года.
- Добавляйте кросс-фильтрацию: слева видно, что метрика просела, справа понимаем, в каком сегменте -клик- и вот уже смотрим весь дэш только по этому сегменту

@jetmetrics — канал ребят с полезностями про метрики, а это ссылка на дэш, можно скачивать, а это на пдф

Ко мне неделю назад пришел Chris Dalla Riva и пишет такой: "я тут книжку написал, в ней есть графики, не хочешь посмотреть и написать про это?". А я конечно же хочу, когда еще и книжку дают посмотреть))

Chris супер дата аналитик и музыкант, проекты у него тоже музыкальные. Не помню, как я его нашла, но работы его очень люблю -- каждый пост полноценный анализ, например, когда умер рок-н-ролл? У него еще были коллабы с the pudding: 500 величайших альбомов всех времен или про женщин копмозиторов.

🎧 В итоге, Chris написал книгу Uncharted Territory с анализом музыкальных хитов, я повытаскивала оттуда графики и собрала в формате советов, что у него интересного можно подсмотреть:
- дизайн аннотаций
- графки в чб
- джанк чарты и многое еще внутри

Библиотека научных визуализаций – Plottie 🐙

Больше 100к графиков из разных научных статей и журналов! Можно сортировать по популярным или отобранными самим автором, фильтровать по типам графиков и иcкать похожие.

Например, можно посмотреть на кучу разных вариантов визуализации результатов ANOVA или хитмапов по т-тестам. Мне немного не хватило фильтра по научным темам, пока есть только теги.

Прикольная штука на покопаться и поискать, а кто как что показывает. И так сразу выделяются графики на R, ах!

Темплейт бенчмарк-отчета 💙

Я, когда увидела этот пост, сначала подумала, что это реально аналитика по печенькам)) Оказалось, это дизайн темплейта для анализа любых данных по организации в сравнении с так называемой "нормой"

Отдельно понравилось, что они во многом опирались на научные статьи, например, про визуализацию неопределённости. И ссылки на эти статьи есть прямо в материале -- можно поизучать самим.

Как это читать: каждая точка – сотрудник, по горизонтальной оси – любая метрика, здесь для примера поедание печенек. Все, что голубенькое – некая норма, с которой мы и сравниваем. За счёт приёма small multiples можно посравнивать несколько категорий -- в больших организациях едят куда больше печенек, чем в маленьких.

Цвет, дизайн, текст и непростая для визуализации широкой публике тема. Короче, рекомендую посмотреть в деталях и обязательно себе такое забрать!

Попросила чатгпт посмотреть на графичек про чатгпт))

Про разницу значений заметил не сразу, пришлось подсказывать, зато альтернативу нарисовал корректную.

может это для того, чтобы собрать классы и разойтись на мемы, как некоторые эпловские презентации….