АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI
Ступенчатая диаграмма с фигурными маркерами
Ступенчатая диаграмма с фигурными маркерами

В обычном ступенчатом графике точки данных соединяются вертикальными и горизонтальными линиями, образуя лестницу. Усложним задачу и выделим точки с помощью фигурных маркеров — получится визуально наглядно и просто красиво! Данные Загружаем данные по ссылке — в Tableau Desktop / Tableau public: Orders Data Source Важно: если вы используете Tableau Desktop, можно использовать стандартный источник данных […]

Далее...
От команды АНАЛИТИКА ПЛЮС. Открытое письмо. 30 марта 2020 года. 
От команды АНАЛИТИКА ПЛЮС. Открытое письмо. 30 марта 2020 года. 

Приветствуем наших клиентов, коллег, партнеров! Это письмо о нашей поддержке в достаточно сложное и непростое время. Мы работаем. Мы всегда были и будем на связи. Наши эксперты работают в обычном режиме и готовы помочь вам и ответить на ваши вопросы. Мы всегда рядом! Мы работаем удаленно уже с 17 марта 2020 года, поэтому процесс полностью […]

Далее...
Строим Hub-n-Spoke карты в Tableau
Строим Hub-n-Spoke карты в Tableau

Карта Hub-n-Spoke (типа “звезды” c единой точкой в центре и лучами) может быть использована для визуализации маршрутов стыковочных рейсов, расписания поездок, схемы миграции или для отображения вашего офиса и ближайших к нему кафе-ресторанов (про рестораны сейчас пока неактуально, но все же :о). Такой тип карты стал проще реализовать в Tableau после введения функций MakePoint и […]

Далее...
Дендрограмм в Tableau
Дендрограмм в Tableau

Интересная диаграмма, похожая на… массажер для головы 🙂 Автор назвал ее Дендрограмм в Tableau. Учимся строить за 10 минут! Данные Начнем с загрузки следующих данных в Tableau Desktop / Tableau Public. После загрузки данных в Tableau кликаем правой кнопкой мыши на источнике и клик на Edit Data Source… Когда откроется редактор источника данных (Data Source […]

Далее...
Дрейф данных в машинном обучении. Как отследить?
Дрейф данных в машинном обучении. Как отследить?

Прогностические модели в машинном обучении изучают закономерности в обучающих данных и используют эту информацию для прогнозирования целевых значений для новых данных. В этом процессе используются два набора данных: данные обучения и скоринговые данные вывода. Модель будет хорошо работать (т.е. давать точные прогнозы в соответствии с ожиданиями), когда новые данные вывода будут аналогичны данным обучения. Однако […]

Далее...
«Связанные» диаграммы рассеяния в Tableau
«Связанные» диаграммы рассеяния в Tableau

Диаграммы рассеяния позволяют визуализировать множество записей одновременно, выявлять корреляции и выбросы, создавать естественную сегментацию на четыре квадранта. Однако одна из слабых сторон таких диаграмм состоит в том, что они не дают четкого представления о том, как меняется положение элемента с течением времени. Но с помощью Tableau можно эти элементы-точки соединить и визуально отобразить изменения. Создавая […]

Далее...
Преимущество первых. ИИ — для избранных? Нет.
Преимущество первых. ИИ — для избранных? Нет.

По оценкам McKinsey, это десятилетие будет судьбоносным для бизнеса, поскольку искусственный интеллект (ИИ) будет влиять на бизнес как никакая другая технология: «ИИ потенциально может обеспечить дополнительную мировую экономическую активность в размере около 13 трлн долларов…, это около 1,2% дополнительного роста ВВП в год». Этот рост, вероятно, будет происходить по знакомой схеме: «первопроходцы» будут вкладывать значительные […]

Далее...
Tableau 2020.2 в beta-версии
Tableau 2020.2 в beta-версии

Tableau 2020.2 в beta-версии уже с нами! Что нового и интересного: Relationships (связи) — новый простой способ определить связи между таблицами базы данных, чтобы отвечать на многомерные вопросы, и все это — без необходимости «продвинутых» технологических навыков или кодинга в SQL. Metrics (метрики) — упрощенный способ мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI) для вашего бизнеса из любой точки […]

Далее...
Столбчатая диаграмма с накоплением — перемещаем элементы столбца вниз одним кликом
Столбчатая диаграмма с накоплением — перемещаем элементы столбца вниз одним кликом

Столбчатые диаграммы с накоплением (или составные столбчатые диаграммы) относятся к числу наименее любимых типов диаграмм. Причина — сложность анализа данных, если элемент измерения не находится в нижней части столбца. Можно преобразовывать такие диаграммы в точечные диаграммы, что обеспечит более точное местоположение каждого элемента на оси x или Y. Но может быть полезен анализ не только […]

Далее...
Страница 1 из 21
x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.