Внимание. Для интерфейса RT.DataVision можно настроить два языка — английский и русский. Поэтому в данной инструкции наименования элементов интерфейса описываются для обоих языков: сначала на русском, а далее в скобках наименование элемента на английском языке (при наличии). Например, БД (Data ).
¶ 1. Знакомство с RT.DataVision
Внимание. В зависимости от выданных вам прав элементы и функции интерфейса могут отсутствовать в вашем интерфейсе.
После входа в интерфейс RT.DataVision появится Главная (Home) страница.
На верхней панели страницы Home находятся следующие разделы, отвечающие за различную функциональность RT.DataVision:
- Dashboards (Дашборды) — при нажатии откроется страница, позволяющая управлять дашбордами, а именно: просматривать все дашборды, имеющиеся в RT.DataVision (права на доступ к которым вы имеете), создавать новые дашборды, изменять уже существующие, удалять их.
- Charts (Графики) — при нажатии отобразится страница, которая позволит вам просмотреть все графики, созданные пользователями RT. DataVision (к которым у вас есть доступ), создать новые графики, отредактировать имеющиеся или удалить их.
- SQL Lab (Лаборатория SQL) — раздел содержит три вкладки: SQL Editor (Редактор SQL), позволяющая открыть страницу с редактором и создать на ней SQL-запрос для построения графика, Saved Queries, которая выводит все сохранённые SQL-запросы, и Query History, которая позволяет посмотреть историю формирования SQL-запросов.
- Data (БД) — содержит две вкладки: Databases (Базы данных), которая отображает перечень всех подключённых БД к RT.DataVision, а также позволяет подключить новую, отредактировать имеющееся подключение или удалить его, и Datasets (Датасеты), позволяющая просмотреть перечень уже имеющихся физических и виртуальных датасетов, отредактировать один из них при необходимости, создать новый или удалить необходимый.
- Settings (Настройки) — содержит множество вкладок, позволяющих администрировать RT.DataVision:
- Раздел Security, позволяющий управлять безопасностью RT.DataVision:
- List Users — управление пользователями: заведение нового пользователя, назначение ролей пользователям, редактирование и удаление пользователей;
- List Roles — управление ролями RT.DataVision, в т.ч. создание новых, их настройка и назначение прав для роли, редактирование и удаление;
- User Registrations — управление регистрацией пользователей;
- Row Level Security — управление безопасностью на уровне строк, которая позволяет более тонко настроить доступ пользователей к данным;
- Action Log — управление логированием RT.DataVision;
- Раздел Manage, позволяющий осуществлять управление RT.DataVision:
- Annotation Layers — управлением слоями аннотаций для добавления контекста на графики;
- CSS Templates — управление шаблонами CSS для стилизации дашбордов;
- Alerts & Reports — управление оповещениями и рассылкой;
- Раздел User, позволяющий управлять текущим пользователем.
Ниже на странице Home размещаются следующие области, содержащие объекты RT.DataVision:
- Recents (Последние) — перечислены объекты (дашборды, графики), с которыми вы взаимодействовали последнее время. На вкладках Viewed (Просмотрено), Edited (Редактировано)и Created (Создано) размещаются плитки объектов, которые вы недавно просматривали, изменяли и создавали соответственно. При нажатии на плитку откроется выбранный объект.
- Dashboards (Дашборды) — перечислены следующие категории дашбордов: Favorite (Избранное), Mine (Мои) и Examples (Примеры).
- Графики (Charts) — перечислены графики, с которыми вы Недавно взаимодействовали.
- Сохранённые запросы (Saved Queries) — хранятся SQL-запросы, созданные и сохранённые вами.
Теперь вы можете приступить к подключению базы данных (если вы являетесь администратором), созданию и настройке графика и созданию своих собственных уникальных дашбордов. Если вы новичок в использовании RT.DataVision, воспользуйтесь разделом Создание первого дашборда, чтобы получить первые навыки по работе с инструментом.
¶ 2. Создание первого дашборда
Данный раздел предназначен для конечных пользователей, которые будут использовать RT.DataVision для анализа и исследования данных.
Данный раздел предназначен для тех, кто хочет создавать графики и дашборды в RT.DataVision. В разделе будет продемонстрировано, как подключить RT.DataVision к новой базе данных и сконфигурировать таблицу в этой базе данных для анализа, изучить данные, которые вы предоставили, и добавить график к дашборду, тем самым будет показан полный сценарий взаимодействия пользователя с RT.DataVision.
¶ 2.1. Подключение к новой базе данных
Функция подключения к новой базе данных доступная только для роли Admin. Для начала проверьте, создано ли подключение к необходимой БД, возможно оно уже существует и вы можете перейти ко второму пункту пошаговой инструкции. В ином случае вы можете попросить пользователя с необходимыми правами создать для вас новое подключение к БД, а далее воспользоваться им.
RT.DataVision не имеет уровня хранения данных, вместо этого RT.DataVision подключается к существующей базе данных или хранилищу данных, поддерживающим SQL.
Прежде всего, необходимо добавить учётные данные для подключения к базе данных, чтобы иметь возможность запрашивать и визуализировать данные из неё. Если вы используете RT.DataVision локально через Docker compose (раздел Локальное развёртывание RT.DataVision с помощью Docker Compose), вы можете пропустить этот шаг, потому что база данных Postgres с именем examples включена и предварительно настроена в RT.DataVision.
Чтобы создать подключение к новой базе данных, выполните:
1. В меню Data (БД) выберите раздел Databases (Базы данных).
2. Затем нажмите кнопку + Database (+ База данных) в правом верхнем углу.
3. Появится окно Connect a database. Нажмите на плитку SQLite.
4. Далее в окне отобразятся поля для заполнения параметров подключения к БД. Вы можете сконфигурировать дополнительные параметры, но для данной пошаговой инструкции укажите только основные параметры на вкладке Basic — Display name и SQLAlchemy URI.
Как указано в тексте под URI, вам следует обратиться к документации SQLAlchemy по созданию новых URI подключения для вашей целевой базы данных.
5. Нажмите кнопку Test Connection (Тестовое соединение), чтобы убедиться, что всё работает. Если с подключением всё в порядке, сохраните конфигурацию, нажав кнопку Connect в правом нижнем углу окна.
6. После выполнения всех действий новый источник данных будет добавлен в RT.DataVision.
¶ 2.2. Регистрация новой таблицы
Теперь, когда вы сконфигурировали источник данных, вы можете выбрать определённые таблицы (называемые датасетами в RT.DataVision), которые вы хотите предоставить в RT.DataVision для запросов. Для этого выполните:
1. Перейдите к Data > Datasets (БД > Датасеты) и нажмите кнопку + Dataset (+ Датасет) в правом верхнем углу.
2. Откроется окно Add Dataset (Добавить базу данных). В нём заполните поля Database (База данных), Schema (Схема) и See table schema (Выберите схему) значениями из выпадающих списков. В примере ниже регистрируется таблица birth_names из базы данных examples.
3. Чтобы завершить регистрацию, нажмите кнопку Add (Добавить) в правом нижнем углу. После выполнения действий вы увидите выбранный датасет в списке датасетов.
¶ 2.3. Настройка свойств столбца
Теперь, когда вы зарегистрировали свой датасет, вы можете сконфигурировать свойства столбца для дальнейшей обработки столбца в воркфлоу в Explore. Для этого выполните:
1. Перейдите к Data > Datasets (БД > Датасеты), найдите в списке зарегистрированный датасет и нажмите на значок Edit (Редактировать) рядом с ним. Для поиска датасета воспользуйтесь фильтрами.
2. В открывшемся окне Edit Dataset (Редактировать датасет) перейдите на вкладку Columns (Столбцы). Настройте свойства таблицы:
- В столбце Is temporal (Содержит дату\время) проставьте отметку у тех значений, которые являются отметками времени и которые следует использовать на графиках в качестве временных рядов;
- В столбце Default datatime выберите одно значение, которое будет использоваться в качестве временного ряда по умолчанию;
- В Is filterable (Фильтрующийся) отметьте те значения, которые могут быть использованы на графике в качестве фильтров;
- В столбце Is dimension (Измерение) отметьте те значения, которые будут использоваться как измерения на графике.
3. После произведённой настройки нажмите Save (Сохранить) для сохранения изменений.
¶ 2.4. Настройка семантического слоя
RT.DataVision имеет тонкий семантический слой, который облегчает работу аналитиков.
Семантический слой RT.DataVision может хранить 2 типа вычисляемых данных:
- Виртуальные метрики — вы можете написать SQL-запросы, которые объединяют значения из нескольких столбцов и делают их доступными в виде столбцов для визуализации в Explore. Агрегированные функции разрешены и рекомендуются для метрик;
- Виртуальные расчётные столбцы — вы можете написать SQL-запросы, которые кастомизируют внешний вид и поведение определённого столбца. Агрегатные функции не разрешены в расчётных столбцах.
Чтобы настроить семантический слой, выполните:
1. Перейдите к Data > Datasets (БД > Датасеты), найдите в списке зарегистрированный датасет и нажмите на значок Edit (Редактировать) рядом с ним.
2. В открывшемся окне перейдите на вкладку Metrics (Показатели) и добавьте виртуальные метрики для датасета, нажав + Add item (+ Добавить фильтр). Укажите для метрик SQL-запросы SUM(num) и COUNT(*) и дайте названия этим метрикам sum_num и count соответственно.
3. На вкладке Calculated columns (Расчётные столбцы) этого же окна добавьте виртуальные расчётные столбцы для датасета. Нажмите + Add item (+ Добавить фильтр), укажите название расчётного столбца как num_california, заполните для него SQL-запрос (для данного примера — CASE WHEN state = 'CA' THEN num ELSE 0 END) и при необходимости скорректируйте свойства добавленного расчётного столбца.
4. Нажмите Save (Сохранить), чтобы добавить к датасету новые метрики и расчётные столбцы.
¶ 2.5. Создание графиков в Explore
RT.DataVision имеет 2 основных интерфейса для изучения данных:
- Explore — конструктор визуализаций без использования кода: выберите датасет, выберите график, кастомизируйте внешний вид и опубликуйте.
- SQL Lab (Лаборатория SQL) — SQL IDE для очистки, объединения и подготовки данных для воркфлоу Explore.
Сосредоточимся на Explore для создания графика:
1. Чтобы запустить воркфлоу Explore, перейдите на Data > Datasets (БД > Датасеты) и в открывшемся окне щёлкните по имени датасета, который будет использоваться в графике.
2. Вам будет представлен воркфлоу для изучения данных и построения графика на , который содержит:
- Представление Dataset (Датасет), расположенное с левой стороны, содержит список метрик и столбцов, ограниченных текущим выбранным датасетом;
- Используя вкладки Data (БД) и Customize (Настроить), вы можете изменить тип визуализации, выбрать временной столбец, выбрать метрику и группировку для неё и настроить внешний вид графика;
- Предварительный просмотр Results (Результаты) и Samples под областью графика также даёт вам полезную информацию — данные, выводимые на график, и изначальные данные датасета соответственно.
Когда вы настраиваете график с использованием полей из представлений, не забудьте нажимать кнопку Update chart, чтобы получить визуальную обратную связь.
Итак, перейдём к созданию графика на основе нашего настроенного датасета. Построим линейный график, который покажет тренды имён в США с 1965 по 2008 год.
- В качестве типа визуализации выберите Line Chart в поле Visualization type (Тип визуализации);
- Для временного ряда (Time column) используйте столбец ds датасета;
- Добавьте метрику, данные которой будут использоваться для построения графика и выберите агрегат для неё. Перетащите num из представления Dataset (Датасет) в поле Metrics (Показатели) представления Data (БД). В отобразившемся окне в поле Aggregate (Агрегат) выберите значение SUM и сохраните настройки;
- Добавьте измерение, которое объединит данные из метрики в необходимые группы. Из представления Dataset (Датасет) перетащите name в поле Dimensions представления Data (БД);
- Установите ограничение на отображение настроенных групп на графике: в поле Series limit (Лимит кол-ва рядов) представления Data (БД) установите 25;
- Остальные настройки оставьте по умолчанию.
На рисунке показан результат построения линейного графика для визуализации данных о трендах использования имён в США за 1965-2008 года.
¶ 2.6. Создание дашборда
Чтобы создать дашборд, выполните:
1. Сохраните график: нажмите кнопку Save (Сохранить). А далее в открывшемся окне Save chart (Сохранить график) вы можете:
- Сохранить график и добавьте его на уже существующий дашборд — т.е. выбрать уже существующий дашборд из выпадающего списка Add to dashboard (Добавить в дашборд);
- Сохранить график и добавьте его на новый дашборд — т.е. вручную указать название нового дашборда в поле Add to dashboard (Добавить в дашборд) для его создания.
На рисунке ниже показано сохранение графика на новом дашборде USA birth names.
Внутри себя RT.DataVision создаст срез и сохранит всю информацию, необходимую для создания диаграммы, в своём тонком слое данных (запрос, тип диаграммы, выбранные параметры, имя и т.д.).
2. Откроется созданный дашборд USA birth names с добавленным на него графиком Trends.
3. Нажмите Save (Сохранить), чтобы сохранить изменения на дашборде.
После всех выполненных действий данной пошаговой инструкции данные будет успешно связаны, проанализированы и визуализированы в RT.DataVision. Существует множество других конфигураций таблиц и вариантов визуализации, поэтому начните изучать и создавайте собственные графики и дашборды.
¶ 3. Создание датасетов
¶ 3.1. Общая информация
После того, как ваш администратор подключил базу данных, вы можете создать физический или виртуальный датасет на данных этой БД.
Датасеты — это тщательно подобранное представление данных в вашей базе данных, позволяющее графикам, которые вы хотите создать, иметь унифицированные определения метрик. Они являются важным компонентом, поскольку каждый график создаётся из датасета. Датасеты обеспечивают высокий уровень гибкости при моделировании собранных вами данных, позволяя определить, как информация будет представлена на графике или дашборде для конкретной задачи.
В этом разделе будет рассмотрено, как RT.DataVision работает с вашими данными.
Следует также помнить ключевые моменты RT.DataVision:
- RT.DataVision не извлекает данные из вашей базы данных;
- Хранение и вычисления осуществляются на вашем существующем бэкенде;
- Датасет в RT.DataVision — это тщательно подобранное представление данных, которые уже есть в вашей базе данных;
- Каждый график основана на датасете.
¶ 3.2. Физические датасеты
Физический датасет указывает на таблицу в подключённой базе данных.
Добавление физического датасета — это быстрый способ приступить к созданию графиков в RT.DataVision. Просто создайте датасет, выбрав базу данных, в ней схему и необходимую таблицу.
¶ 3.2.1. Доступ к физическим датасетам
Физические датасеты обозначаются чёрными значками сетки и значением Physical в столбце Type (Тип) на экране Datasets (Датасеты). Отсюда вы можете управлять, исследовать, удалять и просматривать физические датасеты так же, как виртуальные.
На рисунке ниже выделенная запись birth_names — это физический набор данных.
¶ 3.2.2. Добавление физического датасета
На панели инструментов выберите Data (БД), а затем в раскрывающемся меню выберите Datasets (Датасеты).
Затем выберите + Dataset (+ Датасет).
Появится окно Add dataset (Добавить базу данных).
¶ 3.2.3. Настройка физического датасета
В открывшейся форме в поле Database (База данных) выберите базу данных. После выбора поле Schema (Схема) будет заполнено всеми доступными параметрами.
В поле Schema (Схема) выберите схему. Аналогичным образом, после выбора поле See table schema (Выберите схему) будет заполнено всеми доступными параметрами.
В поле See table schema (Выберите схему) выберите датасет.
Для завершения выберите Add (Добавить).
На рисунке ниже добавлен датасет birth_names.
Ваша таблица датасета теперь будет доступна для выбора при создании графика.
На приведённом ниже рисунке недавно добавленный датасет birth_names отображается в качестве параметра в раскрывающемся списке Choose a dataset (Выберите источник данных).
¶ 3.3. Виртуальные датасеты
Виртуальный датасет — это представление данных, созданное в RT.DataVision с помощью SQL Lab (Лаборатория SQL). Это означает, что вы можете использовать JOIN и любую другую операцию SQL для создания датасета.
Начните с создания собственного уникального SQL-запроса, который извлекает и упорядочивает данные в соответствии с вашими требованиями, а затем запустите ваш запрос.
После выполнения запроса отправьте результаты на страницу Explore (Исследовать), чтобы просмотреть запрос в виде визуализации. При этом вам будет предложено сохранить представление данных в отдельный виртуальный датасет.
¶ 3.3.1. Доступ к виртуальным датасетам
Виртуальные датасеты обозначаются синими значками сетки на экране Datasets (Датасеты), а также как Virtual в столбце Type (Тип). Отсюда вы можете управлять, исследовать, удалять и просматривать виртуальные датасеты так же, как и физические датасеты.
На приведённом ниже рисунке выделенная запись users2 представляет собой виртуальный набор данных.
¶ 3.3.2. Создание виртуального датасета
На панели инструментов наведите курсор на SQL Lab (Лаборатория SQL), а затем в раскрывающемся меню выберите SQL Editor (Редактор SQL).
Составьте запрос и, когда закончите, выберите Run (Выполнить).
На вкладке Results (Результаты) выберите Create chart, чтобы просмотреть свой запрос на странице Explore (Исследовать).
Появится панель Save or Overwrite Dataset.
Чтобы сохранить новый виртуальный датасет, выберите Save as new (Сохранить как новый) и в текстовом поле введите имя нового виртуального датасета.
Если вы перезаписываете существующий виртуальный датасет, выберите Overwrite existing и в поле введите или выберите имя датасета.
Выберите Save & Explore (Сохранить и исследовать). Появится страница Explore (Исследовать) с вашим виртуальным датасетом.
В любое время вы можете перейти к Data > Datasets (БД > Датасеты), чтобы получить доступ к вашему датасету.
¶ 3.4. Настройка семантического слоя
¶ 3.4.1. Общая информация
Датасеты, которые вы добавляете в RT.DataVision из своей базы данных, можно настроить для более точного соответствия вашей уникальной аудитории, например, определить доступность данных в полях, указать форматы даты и изменить метки. В каждом датасете вы можете изменять его метрики, столбцы, а также создавать расчётные столбцы.
В этом разделе рассматривается, как внести эти изменения и настроить датасет, чтобы он больше соответствовал потребностям нужной аудиторию.
¶ 3.4.2. Доступ к деталям о датасете
Изменение настроек датасета осуществляется с помощью панели Edit Dataset. Она доступна из двух мест в RT.DataVision: на странице Datasets и на странице Explore.
Внимание. Изменение настроек метрики повлияет на все графики, использующие этот датасет, включая графики, принадлежащие другим пользователям.
¶ 3.4.2.1. Доступ через страницу Datasets
На панели инструментов наведите курсор на Data (БД) и выберите Datasets (Датасеты). Появится страница Datasets (Датасеты).
На этой странице есть таблица, в которой перечислены все ваши датасеты. Чтобы изменить датасет, просто наведите курсор на строку датасета и в столбце Actions (Действия) выберите значок карандаша Edit (Редактировать). Появится окно Edit Dataset (Редактировать датасет).
¶ 3.4.2.2. Доступ через страницу Explore
Окно Edit Dataset (Редактировать датасет) также можно открыть через страницу Explore (Исследовать) при изучении графика. На панели Dataset (Датасет) в крайнем левом углу выберите значок с многоточием, а затем выберите Edit dataset (Редактировать датасет).
¶ 3.4.3. Метрики
Метрики используются для выполнения операций с датасетом (т.е. применяются более чем к 1 строке). Преимущественно они используются для:
- Расчётов на основе агрегации;
- Расчётов для ротации строк в столбцы.
Метрики заменяются выражением SQL в операторе SQL, но определённые метрики недоступны в SQL Lab.
Для начала в окне Edit Dataset (Редактировать датасет) выберите вкладку Metrics (Показатели).
Список всех метрик в датасете отображается в виде таблицы. Поля, редактируемые непосредственно в таблице, включают:
- Metric (Показатель) — имя метрики;
- Label (Метка) — текстовое поле, которое отображается как метка метрики. Метка — это то, что пользователь видит как имя метрики;
- SQL Expression (Выражение SQL) — SQL-выражение, связанное с метрикой. Оно появляется в виде всплывающей подсказки, когда пользователь наводит указатель мыши на значок вопросительного знака.
Чтобы изменить другие поля, связанные с метрикой, выберите значок стрелки в левой части строки с метрикой.
Редактируемые поля здесь включают:
- Description (Описание) — краткое описание метрики. Описание появляется в виде всплывающей подсказки, когда пользователь наводит курсор на значок буквы i;
- D3 Format (Формат D3) — форматирование значений на основе формата D3. Например, для значения 1234,567: .2% = 123456.7%, .2k = 1K, ,.2r = 1,200;
- Certified By (Изменено) — название сертифицирующей организации/лица;
- Certfication Details (Детали сертификации) — сведения о сертификации;
- Warning — предупреждающее сообщение, которое, если оно определено, появляется в поле выбора метрики.
¶ 3.4.3.1. Добавление метрики
Чтобы добавить новую метрику, в окне Edit Dataset (Редактировать датасет) на вкладке Metric (Показатели) выберите + Add item (+ Добавить фильтр).
Появится новая строка с именем <new metric>.
Чтобы определить детали, разверните новую строку. Заполните все поля на основе приведённых выше описаний, начиная с выбора <new metric> и изменения имени по мере необходимости.
Когда закончите, выберите Save (Сохранить).
¶ 3.4.4. Столбцы
Теперь в окне Edit Dataset (Редактировать датасет) выберите следующую вкладку Columns (Столбцы).
На вкладке Columns (Столбцы) отображаются все данные столбцов в датасете в виде таблицы. Поля включают:
- Column (Столбец) — (редактируемое) отображает имя столбца;
- Data type (Таблица данных) — отображает тип данных в столбце (например, integer, float, variable character, timestamp и т.д.);
- Is temporal (Содержит дату\время) — (редактируемое) установите отметку, чтобы указать, что столбец представляет собой отметку времени и должен быть доступен в качестве параметра на панели Time (Время) в Explore (Исследовать);
- Default datatime — устанавливает столбец с отметкой времени как использующийся по умолчанию;
- Is filterable (Фильтрующийся) — (редактируемое) установите отметку, чтобы указать, что столбец должен быть включён в качестве параметра в поле Filter (Фильтры) в Explore (Исследовать);
- Is dimension (Измерение) — (редактируемое) установите отметку, чтобы указать, что столбец должен быть включён в качестве параметра в поле Group by (Сортировка) в Explore (Исследовать);
- Delete — выберите значок корзины, чтобы удалить столбец.
Выберите стрелку в левой части строки столбца, чтобы определить дополнительные данные столбца.
Редактируемые поля здесь включают:
- Label (Метка) — измените метку столбца. Метка — это то, что пользователь увидит как имя столбца;
- Description (Описание) — введите краткое описание столбца. Описание появляется в виде всплывающей подсказки, когда пользователь наводит курсор на значок буквы i;
- Datetime Format (Формат Datatime) — введите формат отметки даты и времени в формате Python. Примеры: %m-%d-%Y= 02-27-2020, %a %d, %y = Tue 2, 2020, %x %X = 02/27/2020 17:41:00, %B-%Y = February-2020, Epoch_m = если дата является целым числом века;
- Certified By — название сертифицирующей организации/лица;
- Certfication Details (Детали сертификации) — сведения о сертификации.
Кнопка Sync Columns from Source (Синхронизировать столбцы из источника) используется для повторного подключения к источнику данных и обновления состава столбцов в таблице.
¶ 3.4.5. Расчётные столбцы
Расчётные столбцы используются для “фальсификации” данных. Это простой процесс преобразования сырых данных в формат, более значимый для конечных пользователей, с целью предоставления значимых данных на основе аудитории конечных пользователей.
Примеры методов “фальсификации” данных включают:
- Преобразование данных — преобразование данных в разные форматы;
- Обогащение данных — добавление значимой информации к данным;
- Валидация данных — исправление и валидация данных.
В RT.DataVision расчётные столбцы заменяются выражением SQL в операторе SQL, но они недоступны в SQL Lab (Лаборатория SQL).
Для начала выберите в окне Edit Dataset (Редактировать датасет) вкладку Calculated columns (Расчётные столбцы).
На вкладке Calculated columns (Расчётные столбцы) отображаются все данные расчётного столбца в датасете в виде таблицы.
Поля таблицы следующие:
- Column (Столбец) — (редактируемое) отображает имя столбца;
- Data type (Таблица данных) — отображает тип данных в столбце (например, integer, float, variable character, timestamp и т.д.);
- Is temporal (Содержит дату\время) — (редактируемое) установите отметку, чтобы указать, что расчётный столбец представляет собой метку времени и должен быть доступен в качестве параметра на панели Time (Время) в Explore (Исследовать);
- Default datatime — устанавливает расчётный столбец с отметкой времени как использующийся по умолчанию;
- Is filterable (Фильтрующийся) — (редактируемое) установите отметку, чтобы указать, что расчётный столбец должен быть включён в качестве параметра в поле Filter (Фильтры) в Explore (Исследовать);
- Is dimension (Измерение) — (редактируемое) установите отметку, чтобы указать, что расчётный столбец должен быть включён в качестве параметра в поле Group by (Сортировка) в Explore (Исследовать);
- Delete — выберите значок корзины, чтобы удалить расчётный столбец.
Выберите стрелку слева от строки расчётного столбца, чтобы определить дополнительные данные.
Редактируемые поля здесь включают:
- SQL Expression (Выражение SQL) — SQL-выражение, связанное с расчётным столбцом. Оно появляется в виде всплывающей подсказки, когда пользователь наводит указатель мыши на значок вопросительного знака;
- Label (Метка) — измените метку столбца. Метка — это то, что пользователь увидит как имя расчётного столбца;
- Description (Описание) — введите краткое описание расчётного столбца. Описание появляется в виде всплывающей подсказки, когда пользователь наводит курсор на значок буквы i;
- Data Type (Таблица данных) — отображает тип данных в столбце (например, целое число, число с плавающей запятой, переменный символ, отметка времени и т. д.);
- Datetime Format (Формат Datatime) — введите формат отметки даты и времени в формате Python. Примеры: %m-%d-%Y= 02-27-2020, %a %d, %y = Tue 2, 2020, %x %X = 02/27/2020 17:41:00, %B-%Y = February-2020, Epoch_m = если дата является целым числом века;
- Certified By — название сертифицирующей организации/лица;
- Certfication Details (Детали сертификации) — сведения о сертификации.
¶ 3.4.5.1. Добавление расчётного столбца
Чтобы добавить расчётный столбец, выберите в окне Edit Dataset (Редактировать датасет) на вкладке Calculated columns (Расчётные столбцы) выберите + Add item (+ Добавить фильтр).
Появится новая предварительно развёрнутая строка. По умолчанию установлены отметки в полях Is filterable (Фильтрующийся) и Is dimension (Измерение).
Для начала под заголовком Column (Столбец) выберите поле <new column> и введите имя для нового расчётного столбца.
Затем в поле SQL Expression (Выражение SQL) введите выражение SQL для нового расчётного поля. Оно также будет отображаться в виде текста всплывающей подсказки, когда пользователь наводит курсор на значок вопросительного знака.
В поле Label (Метка) введите имя метки для расчётного столбца. Метка — это то, что увидят конечные пользователи.
В поле Description (Описание) введите краткое описание расчётного столбца. Описание будет отображаться в виде текста всплывающей подсказки, когда пользователь наводит курсор на значок всплывающей подсказки расчётного столбца i.
В поле Data Type (Таблица данных) выберите соответствующий тип данных для расчётного столбца.
Наконец, в поле Datetime Format (Формат Datatime) введите формат даты и времени, используя формат Python.
Когда закончите, выберите Save (Сохранить).
¶ 4. Создание графиков
¶ 4.1. Общая информация
Есть два способа, чтобы приступить к созданию графика в RT.DataVision.
| Начальный источник данных для графика | Инструмент для построения графика |
|---|---|
| Предварительно сохранённый датасет (см. раздел Создание датасетов) | Explore (Исследовать) |
| Запрос, созданный в SQL Lab (Лаборатория SQL) | Explore (Исследовать) |
¶ 4.2. Создание графика
¶ 4.2.1. Выбор датасета или создание SQL-запроса
Приступить к созданию графика можно двумя способами:
1. Начиная с создания датасета.
Начиная с создания физического или виртуального датасета, вы можете масштабировать построение графика и повторно использовать предварительно определённые метрики. Создание датасетов подробно описано в разделах Физические датасеты и Виртуальные датасеты.
В верхней части панели инструментов выберите значок +, а затем в раскрывающемся меню выберите Chart (График).
Появится экран Create a new chart (Создать новый срез). В поле Choose a dataset (Выберите источник данных) щёлкните стрелку раскрывающегося списка, а затем выберите датасет.
2. Начиная с SQL-запроса.
В качестве альтернативы, начав создание графика с SQL-запроса, вы сможете более гибко изучить свои данные и решить, как определить новые метрики.
В верхней части навигации выберите SQL Lab (Лаборатория SQL), а затем выберите (SQL Editor) Редактор SQL.
Выберите источник данных слева на панели и введите SQL-запрос в текстовое поле.
Запустите запрос кнопкой Run (Выполнить). Если запрос корректен, создайте график кнопкой Create chart.
¶ 4.2.2. Выбор типа графика
Выберите тип графика в окне Create a new chart (Создать новый срез) в поле Choose chart type. Вы можете выбрать тип из рекомендованных (например, с тегом #Popular) или из необходимой категории (например, из категории Correlation).
¶ 4.2.3. Настройка графика
На странице Explore (Исследовать) перетащите записи с левой панели из панелей Metrics (Показатели) и Columns (Столбцы) на соседнюю панель на вкладку Data (БД).
¶ 4.3. Использование Explore
¶ 4.3.1. Общая информация
В этом подробном пошаговом руководстве будет описано, как работает страница Explore (Исследовать), и продемонстрирован процесс настройки графика и выполнения запроса.
¶ 4.3.2. Обзор панели Dataset
Перед созданием любого графика проверьте информацию в панели Dataset. В левом верхнем углу Explore (Исследовать) отображается источник данных.
Чтобы посмотреть опции, доступные для источника данных, нажмите значок с тремя точками. Отобразятся следующие опции:
- Edit dataset — позволяет настроить выбранный датасет. При нажатии откроется окно Edit dataset. Редактирование датасета может повлиять на все графики, использующие этот датасет;
- Change dataset — позволяет заменить текущий датасет на другой. При нажатии откроется окно Change dataset;
- View in SQL Lab — позволяет открыть датасет как запрос SQL. При нажатии откроется SQL Lab (Лаборатория SQL).
¶ 4.3.3. Обзор панелей Metrics и Columns
Непосредственно под панелью Dataset находится панели Metrics и Columns. Поле Search Metrics & Columns позволяет быстро найти нужные данные.
Каждый тип данных включает небольшой значок, обозначающий его тип:
- ƒ — функция, используемая для метрик;
- Часы — столбец времени источника данных;
- ABC — текстовые данные;
- # — числовое значение данных.
Метрики и столбцы можно перетаскивать на соседнюю панель для настройки визуализации.
¶ 4.3.4. Обзор панели Visualization type
Панель Visualization type используется для изменения типа визуализации.
Вы можете скорректировать тип из рекомендованных (например, с тегом #Popular) или из необходимой категории (например, из категории Correlation). При этом при изменении типа визуализации уже настроенные поля будут сохранены.
¶ 4.3.5. Настройка полей
¶ 4.3.5.1. Просмотр примеров данных
Прежде чем настраивать поля для графика, вы можете поисследовать свои данные, чтобы понять, что они содержат. Вы можете щёлкнуть Samples, чтобы получить некоторые сырые данные в виде таблицы.
¶ 4.3.5.2. Выбор параметров времени
Панель Time используется для выбора элемента данных датасета, связанного со временем (поле Time column), указания степени гранулярности отображаемых значений с помощью поля Time grain и определения диапазона времени (поле Time range), который используется для указания диапазонов дат, от каких данных будут извлечены из источника данных.
Если поле Time Column не заполнилось автоматически столбцом даты и времени, вы можете перетащить столбец, чтобы Explore (Исследовать) выполнил ваш запрос.
¶ 4.3.5.3. Добавление метрик или столбцов
Затем вы можете начать перетаскивать метрику или столбец в соответствующие поля назначения.
Когда метрика или столбец помещаются в нужное поле, всплывающее окно, связанное с полем, автоматически появляется, чтобы можно было ввести подробности.
¶ 4.4. Конфигурирование времени
¶ 4.4.1. Общая информация
Существует ряд различных временных диапазонов, которые RT.DataVision предлагает, чтобы помочь вам дополнительно настроить ваш график.
Временные диапазоны настраиваются в Explore (Исследовать) в Data > Time > Time Range.
¶ 4.4.2. Тип диапазона Last
При выборе Last в поле Range Type RT.DataVision будет отображать диапазон дат, который начинается с начала выбранного параметра и заканчивается в 23:59:59 вчера. Обратите внимание, что вариант Last не включает данные за сегодняшний день, чтобы избежать предоставления частичных данных.
Примеры:
- Last Month — если сегодня 8 февраля 2023 г., то параметр Last Month будет извлекать данные с 8 января 2023 г. включительно до 8 февраля 2023 г. В поле Actual time range вы увидите установленное значение диапазона 2023-01-08 ≤ col < 2023-02-08, т.е. диапазон дат начинается 8 января 2023 года в 00:00:00 и заканчивается 7 февраля 2023 года в 23:59:59;
- Last year — если сегодня 8 февраля 2023 г., то параметр Last year будет извлекать данные с 8 февраля 2022 г. включительно до 8 февраля 2023 г. В поле Actual time range вы увидите установленное значение диапазона 2022-02-08 ≤ col < 2023-02-08, т.е. диапазон дат начинается 8 февраля 2022 года в 00:00:00 и заканчивается 7 февраля 2023 года в 23:59:59.
¶ 4.4.3. Тип диапазона Previous
При выборе Previous в поле Range Type RT.DataVision будет отображать диапазон дат, основанный на предыдущей секции календаря, т.е. предыдущая календарная неделя, календарный месяц или календарный год.
Пример:
- Previous Calendar Month — если сегодня 8 февраля 2023 г., то при выборе параметра Previous Calendar Month будут получены все дни календарного месяца января 2023 г. В поле Actual time range вы увидите установленное значение диапазона 2023-01-01 ≤ col < 2023-02-01, т.е. диапазон дат начинается 1 января 2023 года в 00:00:00 и заканчивается 31 января 2023 года в 23:59:59.
¶ 4.4.4. Тип диапазона Custom
При выборе Custom в поле Range Type в RT.DataVision будет отображаться диапазон дат, основанный на заданных вами датах начала и окончания.
Параметры включают:
- Start (inclusive) (включает указанную дату начала):
- Specific Date/Time — введите дату и время в формате yyyy-mm-dd hh:mm:ss;
- Relative Date/Time:
- Value — введите число;
- <x> Before — где <x> = Seconds | Minutes | Hours | Days | Weeks | Months | Quarters | Years (т.е. например, секунды до, дни до и т.д.);
- Now — выбирает текущую дату и время;
- Midnight — выбирает сегодня в 00:00:00;
- End (exclusive) (исключает указанную дату окончания):
- Specific Date/Time — введите дату и время в формате yyyy-mm-dd hh:mm:ss;
- Relative Date/Time:
- Value — введите число;
- <x> Before — где <x> = Seconds | Minutes | Hours | Days | Weeks | Months | Quarters | Years (т.е. например, секунды до, дни до и т.д.);
- Now — выбирает текущую дату и время;
- Midnight — выбирает сегодня в 00:00:00.
Пример:
- В этом примере мы выбрали Custom в поле Range Type, а далее сконфигурировали диапазон дат как за 10 недель до сейчас. В поле Actual time range будет отображаться значение 2022-11-30T15:55:21 ≤ col < 2023-02-08T15:55:21.
¶ 4.4.5. Тип диапазона Advanced
При выборе Advanced в поле Range Type RT.DataVision использует свои логические возможности AI для определения конкретной даты на основе вашего ввода.
Примеры текста для полей Start (inclusive) и End (exclusive):
- 3 weeks ago;
- today;
- now;
- next 2 weeks;
- next year;
- yesterday;
- last monday.
Если значения в полях Start (inclusive) и\или End (exclusive) не указаны, то RT.DataVision установит значение ∞ (бесконечность), что означает, что все новые данные включаются до текущей даты и времени включительно.
Пример:
- В приведённом ниже примере мы указали диапазон дат от 2 недель назад и не указали дату окончания. Если сегодня 8 февраля 2023 г., то RT.DataVision будет включать все включённые данные от двухнедельной давности, т.е. 25 января 2023 г., до бесконечности, то есть будут включены все новые данные. В поле Actual time range будет отображаться значение 2023-01-25 ≤ col < ∞.
¶ 4.4.6. Тип диапазона No Filter
Наконец, чтобы получить доступ ко всем данным в датасете без применения каких-либо фильтров временного диапазона, выберите No Filter в поле Range Type. Это рекомендуется, если вы работаете с датасетом с ограниченным объёмом данных.
¶ 4.5. Форматирование осей
Кастомное форматирование, расположенное в Explore (Исследовать) > Customize) даёт вам больший контроль над тем, как числовые данные отображаются на графике в RT.DataVision. С помощью кастомного форматирования вы можете применить параметры форматирования библиотеки Python D3 к числовым данным, отображаемым в визуализациях.
Каждый тип визуализации будет иметь различные параметры настройки.
Вы можете изменить формат на отображаемые параметры:
По умолчанию RT.DataVision задаёт формат по умолчанию с использованием Adaptive Formatting, но вы можете изменить формат, щёлкнув другой доступный параметр или введя соответствующий параметр форматирования D3.
¶ 4.5.1. Форматы даты
Форматы даты приведены в таблице:
| Формат | Описание | Пример |
|---|---|---|
| %a | День недели, короткая версия | Wed |
| %A | День недели, полная версия | Wednesday |
| %w | День недели в виде числа 0-6, где 0 — воскресенье | 3 |
| %d | День месяца в виде числа 01-31 | 31 |
| %b | Название месяца, короткая версия | Dec |
| %B | Название месяца, полная версия | December |
| %m | Месяц в виде числа 01-12 | 12 |
| %y | Год, короткая версия, без века | 18 |
| %Y | Год, полная версия | 2018 |
| %H | Час, число 00-23 | 17 |
| %I | Час, число 00-12 | 05 |
| %p | AM/PM | AM |
| %M | Минуты, число 00-59 | 41 |
| %S | Секунды, число 00-59 | 08 |
| %f | Микросекунды, число 000000-999999 | 548513 |
| %z | Смещение UTC | +0100 |
| %Z | Часовой пояс | CST |
| %j | День года, число 001-366 | 365 |
| %U | Неделя года, воскресенье как первый день недели, число 00-53 | 52 |
| %W | Неделя года, понедельник как первый день недели, число 00-53 | 52 |
| %c | Локальная версия даты и времени | Mon Dec 31 17:41:00 2018 |
| %x | Локальная версия даты | 12/31/18 |
| %X | Локальная версия времени | 17:41:00 |
| %% | Символ | % |
¶ 4.5.2. Другие форматы
Для других форматов, таких как числа или валюта, обратитесь к библиотеке D3.
¶ 5. Типы визуализации графиков
¶ 5.1. Общая информация
RT.DataVision предлагает множество различных графиков, предназначенных для визуализации ваших данных. Если вы хотите быстро просмотреть все возможности, на панели инструментов просто выберите + Chart (+ График) и отфильтруйте по All charts.
| Наименование графика | Тип | Описание |
|---|---|---|
| Bar Chart (Гистограмма) | Ядро | Гистограммы обеспечивают простой для понимания способ визуального представления категорийных данных. |
| Big Number (Большое количество) | Ядро | Полезно для выделения одной метрики или ключевого показателя эффективности в определённый момент времени. |
| Big Number with Trendline (Большое количество с трендом) | Ядро | Вариант диаграммы Big Number, которая также включает линию тренда для демонстрации последних изменений в метрике. |
| Funnel Chart (Воронкообразный график) | Ядро | Использует толщину компонентов физической воронки для демонстрации различных этапов пайплайна в ваших операциях. |
| Gauge Chart (График шкалы) | Ядро | Повторно использует шкалы из научной и промышленной среды, чтобы продемонстрировать частичный прогресс в достижении определённого числа. |
| Pie Chart (Круговой график) | Ядро | Круговой статистический график, показывающий пропорцию различных данных, передаваемых в виде слайсов внутри круга (т.е. кругового графика). |
| Pivot Table (Сводная таблица) | Ядро | Базовая таблица сгруппированных значений, объединяющая отдельные элементы более обширной таблицы в одной или нескольких дискретных категориях. |
| Table Chart (Таблица) | Ядро | Построчная таблица, похожая на представление датасета. Используйте таблицы, чтобы продемонстрировать представление базовых данных или показать агрегированные метрики. |
| Treemap (Плоское дерево) | Ядро | Использует масштабированные прямоугольники для визуализации одной и той же метрики в нескольких разных группах. |
| Mixed Time-series Chart (График смешанных временных рядов) | Временные ряды | Объединяет несколько визуализаций временных рядов в одном контейнере графика, используя общую временную ось X. |
| Time-series Area Chart (График с областями временных рядов) | Временные ряды | Использует меняющуюся область под линиями, чтобы визуализировать, как отношения, пропорции или проценты метрик изменяются с течением времени. |
| Time-series Bar Chart (Гистограмма временных рядов) | Временные ряды | Использует столбцы, чтобы визуализировать изменение метрики с течением времени. |
| Time-series Line Chart (Линейный график временных рядов) | Временные ряды | Использует линии для визуализации того, как метрики изменяются с течением времени. |
| Time-series Scatter Plot (Точечный график временных рядов) | Временные ряды | Использует точки для визуализации того, как метрики изменяются с течением времени. |
| Time-series Smooth Line Plot (Гладкий линейный график временных рядов) | Временные ряды | Вариация линейного графика временных рядов, которая соединяет в сглаженную линию, соединяющую две точки данных. |
| Time Series Stepped Line Chart (Ступенчатый линейный график временных рядов) | Временные ряды | Вариация линейного графика временных рядов, которая соединяет две точки данных с помощью линий с шагом 90 градусов. |
| Graph Chart (Граф) | Другое | Визуализирует связанные объекты или события с помощью узлов, окружностей и рёбер или соединённых линий между узлами. |
| Radar Chart (Радарный график) | Другое | Позволяет визуализировать параллельный набор метрик по нескольким группам или категориям. |
| Sankey Diagram (График Санки) | Другое | Блок-схема, которая передаёт относительный размер метрических данных на основе размера линий потока от источника к цели. |
| Tree Chart (Древовидный график) | Другое | Превосходно визуализирует иерархию. |
¶ 5.2. Bar Chart (Гистограмма)
Bar Chart (Гистограмма) использует столбцы, чтобы помочь пользователям сравнивать метрики по группам или сегментам. Ниже представлен пример.
¶ 5.2.1. Создание гистограммы
В настоящее время RT.DataVision имеет несколько видов гистограмм в средстве выбора визуализации:
- Bar Chart (Гистограмма);
- Time-series Bar Chart (Гистограмма временных рядов);
- Time-series Bar Chart v2 (Гистограмма временных рядов v2).
При визуализации дискретных значений (где время не является осью X) по группам необходимо использовать тип визуализации Bar Chart (Гистограмма). Чтобы создать гистограмму, вам необходимо определить следующие значения:
- Ось Y — метрики, которые вы хотите визуализировать на оси Y;
- Ось X — столбцы, по которым вы хотите, чтобы метрики были сгруппированы/классифицированы.
Все они определены на вкладке Data (БД) в разделе Explore (Исследовать). Вот конкретный пример.
Вот пояснения выбора, который мы сделали в интерфейсе при создании этого графика.
 |
Параметры в Explore (Исследовать):
|
|
Сгенерированный SQL-запрос:
|
¶ 5.2.2. Гистограмма с более сложной группировкой
¶ 5.2.2.1. Несколько измерений
Чтобы продемонстрировать более сложные попарные групповые метрики, вы можете использовать несколько столбцов Dimensions в Explore (Исследовать). Этот метод будет генерировать m на n столбцов гистограммы, где m соответствует количеству групп в первом выбранном вами столбце, а n соответствует количеству групп во втором выбранном вами столбце.
Вот разбивка этого графика:
 |
Параметры в Explore (Исследовать):
|
|
Сгенерированный SQL-запрос:
|
¶ 5.2.2.2. Измерения и разбивка
Использование двух измерений, приведённых выше, дает огромное количество отдельных столбцов гистограммы, которые трудно как показать, так и интерпретировать. Вместо этого мы можем раскрасить сегменты каждого такого столбца, используя функцию Breakdowns. Она повторно использует столбец измерения для разбивки существующих столбцов вместо создания новых. Вот как выглядит новый график.
Все, что мы сделали, это переместили столбец state из раздела Dimensions в раздел Breakdowns и установили флажок Stacked Bars на панели Customize. Окончательный сгенерированный SQL-запрос точно такой же, но этот график теперь располагается более компактно.
¶ 5.2.3. Настройка гистограммы
Вы можете дополнительно кастомизировать, используя следующие параметры на вкладке Customize:
- Color scheme — выберите цветовую схему, которая будет использоваться для гистограммы;
- Legend — если этот флажок установлен, на графике будет отображаться легенда для каждого измерения и цвета;
- Bar values — если этот флажок установлен, общее значение для каждого столбца гистограммы будет отображаться над ним;
- Rich tooltip — если этот флажок установлен, всплывающая подсказка, отображаемая при наведении указателя мыши, будет содержать подробную информацию о данных. Мы рекомендуем её отключить, если вы видите её влияние на производительность;
- Stacked Bars — если этот флажок установлен, то уникальные групповые значения в столбце Breakdowns будут располагаться друг над другом;
- Sort bars — если этот флажок установлен, то столбцы гистограммы будут отсортированы;
- Y axis label — введите описательное имя для метки оси Y;
- X axis label — введите описательное имя для метки оси X.
¶ 5.3. Big Number (Большое количество)
Big Number (Большое количество) позволяет выделить важную совокупную метрику или KPI (ключевой показатель эффективности). Big Number with Trendline (Большое количество с трендом) поможет вам подчеркнуть недавнее состояние вашей совокупной метрики и продемонстрировать линию тренда. Вот несколько примеров обоих графиков.
¶ 5.3.1. Создание графика большого количества
Чтобы создать базовый график Big Number (Большое количество), вам необходимо определить следующее.
 |
Time (опционально):
Metric (обязательно):
Filters (опционально):
Subheader (опционально):
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
Нажмите Create Chart или Update Chart, чтобы сгенерировать запросы, выполнить запросы и визуализировать результаты.
¶ 5.3.2. Создание графика большого количества с линией тренда
Если вместо этого вы хотите подчеркнуть недавнее состояние вашей агрегированной метрики и хотите продемонстрировать линию тренда, вы можете вместо этого использовать Big Number with Trendline (Большое количество с трендом).
 |
Time (опционально):
Metric (обязательно):
Filters (опционально):
Options:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
Нажмите Create Chart или Update Chart, чтобы сгенерировать запросы, выполнить запросы и визуализировать результаты.
¶ 5.4. Funnel Chart (Воронкообразный график)
Funnel Chart (Воронкообразный график) визуализирует этапы пайплайна. Воронкообразные графики чрезвычайно распространены в отделах продаж, маркетинга, продуктов и операций. Вот пример воронки продаж, визуализированный с помощью Funnel Chart (Воронкообразный график).
В этом разделе мы покажем, как создать приведённый выше Funnel Chart (Воронкообразный график) как из сырых, неагрегированных данных, так и из агрегированных данных.
¶ 5.4.1. Создание воронкообразного графика
Чтобы создать Funnel Chart (Воронкообразный график), ваши данные должны иметь следующую форму:
| Этап | Количество_2019 |
|---|---|
| Общий объём рынка | 232000 |
| Потенциальные клиенты | 94480 |
| Интересующиеся продуктом | 47390 |
| Покупатели | 22181 |
¶ 5.4.1.1. Воронкообразный график из неагрегированных данных
Если ваши данные не агрегированы, вам нужно будет указать соответствующий столбец и то, как вы хотите, чтобы значения в этом столбце были агрегированы.
Вот вид данных до агрегации:
| Этап | Идентификатор_пользователя |
|---|---|
| Общий объём рынка | Пользователь_2015 |
| Общий объём рынка | Пользователь_0913 |
| Потенциальные клиенты | Пользователь_2015 |
| Интересующиеся продуктом | Пользователь_1483 |
| Интересующиеся продуктом | Пользователь_2015 |
| Покупатели | Пользователь_2015 |
| Общий объём рынка | Пользователь_1483 |
| Потенциальные клиенты | Пользователь_0913 |
| Интересующиеся продуктом | Пользователь_1737 |
| … | … |
Вид данных после агрегации сырых данных:
| Этап | Количество_2019 |
|---|---|
| Общий объём рынка | 232000 |
| Потенциальные клиенты | 94480 |
| Интересующиеся продуктом | 47390 |
| Покупатели | 22181 |
Вот объяснение выбора, который мы сделали в интерфейсе при создании этого графика.
|
Dimensions:
Metric:
|
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.4.1.2. Воронкообразный график из агрегированных данных
Если ваши данные уже агрегированы по этапам, вы можете выбрать агрегатную функцию, которая даёт идентичное значение для агрегированных значений (например, MIN, MAX или SUM).
 |
Dimensions:
Metric:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.5. Gauge Chart (График шкалы)
Gauge Chart (График шкалы) повторно использует датчики из научной и промышленной среды, чтобы продемонстрировать частичный прогресс в достижении определённого числа. Их также часто называют графиками спидометра (как приборные панели в автомобилях) или циферблатными графиками. Вот пример:
Gauge Chart (График шкалы) — это простые, лёгкие для понимания графики, которые визуализируют одно значение за раз. Они выделяются на панелях KPI (или стратегических) по сравнению со стандартным графиком Big Number (Большое количество), где вы хотите кратко сообщить о прогрессе в достижении цели или интересующего KPI (а не только саму метрику).
¶ 5.5.1. Создание графика шкалы
¶ 5.5.1.1. Простой график шкалы
Для создания Gauge Chart (График шкалы) единственным обязательным полем является Metric, которую вы хотите визуализировать. Однако, чтобы сделать график полезным, вы также можете настроить цель, которая соответствует 100% шкалы.
 |
Data > Metric:
|
 |
Customize > Chart Options > Min and Max:
|
Вот результирующий график:
¶ 5.5.1.2. График шкалы с измерениями
В следующем примере мы можем разделить тип сегмента.
 |
Dimensions:
|
Вот как выглядит получившийся график:
¶ 5.5.1.3. Настройка графика шкалы
Панель Customize для графика предоставляет большое количество параметров для дальнейшего уточнения вашего графика. Вот разбивка некоторых из этих полей:
- General:
- Min и Max — позволяет указать начальное и конечное значения графика;
- Start Angle и End Angle — установить наклон шкалы;
- Show Pointer — если этот флажок установлен, отображаются циферблаты из центра (по умолчанию включено);
- Animation — если этот флажок установлен, анимация используется при обновлении значений или отображении графика;
- Axis:
- Show Axis Line Ticks — если этот флажок установлен, второстепенные разделительные линии отображаются вдоль шкалы;
- Show Split Lines — если этот флажок установлен, основные линии разделения отображаются вдоль шкалы;
- Split Number — ползунок для выбора количества разделений, используемых для линий разделения. Чем выше, тем чаще и меньше расстояние между разделителями;
- Progress:
- Show Progress — если этот флажок установлен, отображаются частичные индикаторы выполнения (по умолчанию включено). Обычно мы рекомендуем оставить его включённым;
- Round Cap — если этот флажок установлен, концы стержней закругляются (вместо прямоугольных). Смотрится эстетичней;
- Overlap — если этот флажок установлен, индикаторы выполнения уровня измерения складываются вместе на одном индикаторе. Обычно мы рекомендуем не ставить галочку, если у вас несколько измерений.
¶ 5.6. Graph Chart (Граф)
Graph Chart (Граф) позволяет визуализировать связи между категориями. Круги представляют отдельные категории или объекты, а линии, соединяющие круги, также называемые рёбрами, представляют связи между этими категориями. Вот некоторые примеры:
¶ 5.6.1. Создание графа
¶ 5.6.1.1. Понимание формы данных
Чтобы создать граф, очень важно сначала понять, как ваши данные должны быть структурированы в вашей базе данных и как они будут преобразованы с помощью параметров, выбранных вами в Explore (Исследовать). Вот конкретный пример одной точки данных, которая определяет оба круга и линию, соединяющую их.
Вот варианты, которые у вас есть в Explore (Исследовать) для изменения формы ваших данных.
 |
В Explore (Исследовать) вам необходимо выбрать столбец Source, столбец Target и Metric для применения. Для каждого уникального значения группировки в столбцах Source и Target, которые вы выбрали:
|
Размер каждого узла вычисляется путём суммирования всех значений метрик, связанных с рёбрами, указывающими на узел или исходящими из него. На следующем снимке экрана показаны 2 узла и соответствующие им области:
¶ 5.6.1.2. Создание графа из неагрегированных данных
Если ваши данные ещё не агрегированы по парным значениям в столбцах Source и Target, вам потребуется использовать параметр Metric в Explore (Исследовать) для агрегирования данных.
¶ 5.6.1.3. Создание графа из предварительно агрегированных данных
Если ваши данные уже агрегированы по парным значениям в столбцах Source и Target, вам просто нужно выбрать агрегатную функцию, которая будет возвращать одно и то же значение (например, MAX или MIN — хороший выбор).
¶ 5.6.1.4. Создание графа с измерениями
Чтобы добавить больше размерности вашим диаграммам, вы можете дополнительно выбрать столбец, который будет использоваться для раскрашивания графа.
- Мы рекомендуем использовать параметры Source Category или Target Category для наилучшего построения графа;
- Какой бы из них вы ни использовали, для генерации цветов будут использоваться уникальные значения в выбранном столбце;
- Для отсутствующих значений будет использоваться значение N/A.
¶ 5.6.2. Настройка графа
Панель Customize для графа предоставляет большое количество параметров для дальнейшего уточнения вашего графика.
1. Включение или отключение легенды.
- Show Legend — установите или снимите этот флажок, чтобы показать или скрыть легенду. Легенда используется только для отображения размеров, если вы их выбрали, и цветов, которым они соответствуют;
- Type — выберите тип отображения легенды;
- Orientation— выберите расположение легенды;
- Margin — добавьте любые дополнительные отступы для легенды в пикселях.
2. Изменение цветовой схемы.
- Color Scheme — измените цветовую палитру, используемую для окраски узлов и рёбер на графике.
3. Переключение на круговой граф.
- Graph layout — одним нажатием кнопки вы можете переключиться с графа Force по умолчанию на граф Circular.
4. Изменение стиля рёбер.
- Edge Symbols — измените способ представления концов рёбер или соединительных линий на графе с помощью раскрывающегося списка:
- None-None — никаких стрелок, только простые линии;
- None-Arrow — стрелка только со стороны, касающейся столбца Target;
- Circle-circle — круг на каждом конце;
- Circle-Arrow — кружок на стороне Source, стрелка на стороне Target.
5. Настройка способа взаимодействия пользователей с графом.
- Enable Graph Roaming — если вы визуализируете большое количество узлов и рёбер и замечаете замедление при масштабировании и перемещении, мы рекомендуем отключить некоторые варианты поведения:
- Move only — пользователи графа могут щёлкать и перетаскивать представление графа, но не увеличивать или уменьшать масштаб;
- Scale only — пользователи графа могут увеличивать или уменьшать масштаб, но не могут щёлкать и перетаскивать представление графа;
- Scale and Move — пользователи графа могут как увеличивать или уменьшать масштаб, так и щёлкать и перетаскивать для перемещения по представлению графа;
- Disabled — фиксированный вид графа, без масштабирования или перемещения;
- Node Select Mode — измените режим взаимодействия пользователей с узлами:
- Single — включите щелчок и выбор отдельного узла;
- Multiple — разрешите щёлкать и выбирать несколько узлов;
- Disabled — отключите все щелчки и выбор узлов;
- Label Threshold — метки отображаются только в том случае, если вычисленное значение метрики превышает значение, указанное здесь;
- Node Size — средний размер узла, самый большой узел будет в 4 раза больше, чем самый маленький;
- Edge Width — средняя ширина ребра, самое толстое ребро будет в 4 раза толще самого тонкого;
- Edge length — установите длину рёбер между узлами, передвигая ползунок;
- Gravity — установите силу стягивания графа к центру;
- Repulsion — установите силу отталкивания узлов друг от друга;
- Friction — установите силу трения узлов.
¶ 5.7. Mixed Time-series Chart (График смешанных временных рядов)
Mixed Time-series Chart (График смешанных временных рядов) позволяет объединить два разных графика временных рядов в одной области графика, используя общую временную ось X (или временной столбец). Вот некоторые примеры:
¶ 5.7.1. Варианты комбинирования графиков временных рядов
Визуализация смешанных временных рядов позволяет нам накладывать графики на одни и те же оси, что полезно для улучшения некоторых конкретных типов сравнения, которые были бы сложными для отдельных графиков. Ранее нам приходилось создавать несколько графиков временных рядов и размещать их рядом друг с другом, чтобы пользователь мог сравнить их.
Например, мы визуализируем растущим сообществом и хотим понять, какая доля сообщества регулярно вовлекается. В частности, мы хотим понять ритмы ежедневных активных пользователей (daily active users, DAUs) и еженедельных активных пользователей (weekly active users, WAUs) по отношению к общему количеству пользователей.
Если размещать на дашборде отдельные графики временных рядов, то можно обнаружить следующие недостатки:
- не рекомендуется сравнивать значения между DAUs и общим количеством пользователей из-за того, насколько это невероятно громоздко;
- диапазоны по оси Y по умолчанию соответствуют диапазонам, характерным для каждого столбца, поэтому нам нужно выполнить дополнительную настройку в Explore (Исследовать), чтобы диапазоны совпадали.
Используя график смешанных временных рядов в RT.DataVision, мы можем объединить оба графика и построить их в одной области графика:
- Линейный график текущего количества пользователей в сообществе;
- Гистограмма для ежедневных активных пользователей в сообществе.
Этот смешанных график имеет несколько ключевых преимуществ:
- сравнение ежедневных значений с общим количеством пользователей рекомендуется из-за общей оси и графика;
- коэффициенты масштабирования по оси Y в диапазонах обоих графиков и расширены для размещения обоих диапазонов данных;
- общая область графика использует меньше горизонтального пространства, что позволяет нам расширить диапазон дат с 1 месяца до 3 месяцев данных без потери точности сравнения.
¶ 5.7.1.1. Сравнение каунта со скользящим средним
Сочетание гистограммы DAU с линейным графиком Общее количество участников помогает понять долю пользователей, которые ежедневно вовлечены. Следующий вопрос, который может возникнуть у зрителя, заключается в том, каковы тенденции DAU на самом деле.
На этот вопрос сложно ответить только по дневной гистограмме, потому что она сильно различается. Как правило, следующим шагом будет применение скользящего среднего для стабилизации данных в плавный линейный график.
¶ 5.7.1.1.1. Сочетание линейного графика и гистограммы
В то же время очень важно сохранять ежедневный контекст, чтобы мы могли заранее понять (раньше, чем период скользящего среднего), если вмешательство, которое мы предприняли, потенциально имело влияние. Кроме того, всегда интересно понять недельные ритмы (спады в выходные, всплески в будние дни) и то, как они могут меняться со временем.
Мы можем объединить эти потребности, создав график смешанных временных рядов с:
- линейным графиком, отображающаим 7-дневное скользящее среднее число активных пользователей в день;
- гистограмму, отображающая ежедневных активных пользователей.
Вот этот график в действии как комбинация, использующая один датасет и временной интервал.
¶ 5.7.1.1.2. Сочетание линейного графика и точечного графика
Если бы мы хотели сделать ещё один шаг вперёд и выделить 7-дневное скользящее среднее по ежедневным каунтам активных пользователей, один из вариантов — заменить гистограмму DAU на точечный график.
Это сохраняет нашу способность искать конкретные значения DAU для определённых дней, в то же время жертвуя нашей способностью легко сравнивать дни (или даже группы ближайших дней).
¶ 5.7.1.2. Сравнение скользящих окон
В настоящее время смешанные графики временных рядов в RT.DataVision позволяют объединять два графика, если они имеют одинаковый временной диапазон и временной интервал. Однако вы можете изменить скользящее окно, применяемое к каждому графику.
Это открывает возможность строить два графика скользящей суммы в одной области графика. На следующем графике мы наносим 5-дневное и 7-дневное скользящее среднее в виде графика смешанного временного ряда.
Нанося на график как 5-дневное, так и 7-дневное скользящее среднее, мы сохраняем провалы выходных, которые демонстрировала дневная гистограмма.
¶ 5.7.1.2.1. Скрытие графика
Некоторые зрители могут быть ошеломлены этим графиком, потому что сравнение 5-дневных и 7-дневных скользящих средних требует либо предварительного знакомства с этим типом графика, либо более глубокого самоанализа и исследования, чтобы действительно усвоить её.
Если вы включили легенду на графике смешанного временного ряда (или на самом деле на большинстве графиков в RT.DataVision), то зритель может скрыть график, просто щёлкнув его имя в легенде.
¶ 5.7.2. Как работают графики смешанных временных рядов в RT.DataVision
¶ 5.7.2.1. Запрос
По своей сути график смешанных временных рядов в RT.DataVision работает путём создания и выполнения двух отдельных SQL-запросов и использования общего диапазона даты и времени и временного интервала для объединения данных для визуализации.
Например, вот два запроса, сгенерированные для графика:
Чтобы выбрать метрики, фильтры и т.д. для каждого запроса, разверните Query A и Query B на панели слева.
¶ 5.7.2.2. Время
В настоящее время графики смешанных временных рядов в RT.DataVision должны иметь одинаковый временной диапазон и интервал. На снимке экрана выше вы заметите, что раздел Time находится вверху перед разделами Query A и Query B, чтобы указать, что эти настройки являются общими для обоих запросов.
¶ 5.7.3. Создание графика смешанных временных рядов
Чтобы создать простой график смешанных временных рядов, вам необходимо определить:
- Общую временную ось X для обеих визуализаций;
- Атрибуты для первой визуализации временных рядов (запрос A);
- Атрибуты для второй визуализации временных рядов (запрос B).
Все они определены на вкладке Data в разделе Explore (Исследовать).
 |
Общая временная ось X (Time):
|
 |
Первая визуализация временных рядов (Query A):
|
 |
Вторая визуализация временных рядов (Query B):
|
Нажмите Create Chart или Update Chart, чтобы сгенерировать запросы, выполнить запросы и визуализировать результаты.
¶ 5.7.4. Понимание запросов и результатов
Mixed Time-series Chart (График смешанных временных рядов) уникален, потому что RT.DataVision генерирует два разных SQL-запроса и выравнивает результаты по общей оси X.
 |
Просмотр обоих запросов: Вы можете нажать кнопку [...] в правом верхнем углу интерфейса Explore (Исследовать), а затем нажать View Query на любом графике, чтобы просмотреть сгенерированные запросы.
|
 |
Просмотр обоих наборов результатов: Под отображаемым графиком есть две вкладки Results , соответствующие результатам обоих запросов.
|
¶ 5.7.5. Расширенная аналитика
Как и в большинстве визуализаций временных рядов в RT.DataVision, диаграмма смешанных временных рядов поддерживает функции расширенной аналитики (Advanced Analytics).
Поскольку графики смешанных временных рядов объединяют два запроса, результата и графика, эти параметры можно применять на уровне отдельных графиков. В следующем примере мы применяем 7-дневное скользящее среднее к одному линейному графику и 5-дневное скользящее среднее к другому линейному графику.
¶ 5.7.6. Настройка графика
На вкладке Customize представлен ряд параметров для настройки внешнего вида этого графика.
- Раздел X Axis — настройка имени и нижнего поля в пикселях для общей оси X.
- Раздел Y Axis — настройка имени, поля и положения оси Y.
- Color Scheme — выбор диапазона цветов, используемых для визуализации.
- Разделы Query A и Query B — все параметры настройки для каждого графика:
- Series Type — выберите тип графика: Line, Scatter, Smooth Line, Bar или Step;
- Флажок Stack Series — если на графике есть несколько временных рядов, установка этого флажка будет складывать ряды (полезно для складывания гистограмм);
- Флажок Area Chart и ползунок Opacity — затените область под линейным графиком, если флажок установлен, и используйте ползунок Opacity, чтобы указать степень непрозрачности;
- Флажок Show Values — при установке этого флажка каждая точка данных будет отображаться в виде числа для этого графика;
- Marker и Marker Size — для линейных графиков можно включить маркеры (или круги) для точек данных и использовать ползунок для выбора размера;
- Y Axis — имеет два значения диапазонов (вы можете включить два разных диапазона оси Y, установив разные значения для графиков):
- Primary — расчётная ось Y этого графика будет находиться слева;
- Secondary — расчётная ось Y этого графика будет находиться справа;
- Legend:
- Флажок Show Legend — если он установлен, каждая метрика будет отображаться в легенде;
- Type — если установлено значение Scroll, легенда будет отображать только несколько показателей за раз и скрывать остальные. Если установлено значение Plain, легенда попытается отобразить все метрики;
- Orientation — расположение легенды по отношению к области графика (Top, Bottom, Left или Right);
- Margin — дополнительный пробел между легендой и областью графика (в пикселях);
- X Axis:
- Time Format — выберите формат для меток оси X или по умолчанию выберите Adaptive Formatting, чтобы позволить инструменту принять решение;
- Rotate Axis Label — при необходимости поверните метку оси X;
- Tooltip:
- Флажок Rich Tooltip — если установлен флажок, отображаются все значения метрики/серии при наведении указателя мыши по времени (ось X);
- Флажок Tooltip Sort by Metric — если флажок установлен, всплывающая подсказка сортируется по выбранной метрике в порядке убывания.
¶ 5.7.7. Создание простого графика смешанных временных рядов (гистограмма и линейный график)
Далее будет рассказано, как создать первый график, сочетающий гистограмму и линейный график, чтобы вы могли создать что-то подобное с вашими собственными данными.
1. Создайте новый график, щёлкнув вкладку Charts, затем кнопку + Chart, выберите датасет, а затем найдите и выберите график смешанных временных рядов (Mixed Time-Series) в средстве выбора визуализации.
2. Выберите временной диапазон (Time Range) (в идеале 3–4 месяца) и установите для параметра временного интервала (Time Grain) значение Day.
3. Разверните раздел Query A и вставьте столбец общего количества пользователей (Total Members) или эквивалентный столбец в вашем датасете. Установите параметр Aggregate на MAX, если ваши данные предварительно агрегированы, или выберите соответствующую функцию для агрегирования в противном случае.
4. Разверните раздел Query B и вставьте столбец ежедневных активных пользователей (Daily Active Users, DAUs) или эквивалентный столбец в вашем датасете. Установите параметр Aggregate на MAX, если ваши данные предварительно агрегированы, или выберите соответствующую функцию для агрегирования в противном случае.
5. Щёлкните вкладку Customize. Во-первых, в разделе Query A установите для параметра Series Type значение Line. Затем в разделе Query B установите для параметра Series Type значение Bar.
6. Нажмите Update Chart внизу, чтобы посмотреть созданный график.
¶ 5.7.8. Создание графика смешанных временных рядов со скользящим средним
1. Создайте новый график, щёлкнув вкладку Charts, затем кнопку + Chart, выберите датасет, а затем найдите и выберите график смешанных временных рядов (Mixed Time-Series) в средстве выбора визуализации.
2. Выберите временной диапазон (Time Range) (в идеале 3–4 месяца) и установите для параметра временного интервала (Time Grain) значение Day.
3. Разверните раздел Query A и вставьте столбец ежедневных активных пользователей (Daily Active Users, DAUs) или эквивалентный столбец в вашем датасете. Установите параметр Aggregate на MAX, если ваши данные предварительно агрегированы, или выберите соответствующую функцию для агрегирования в противном случае.
4. Разверните раздел Advanced Analytics Query A и установите:
- Rolling Function в mean. Это означает, что RT.DataVision будет вычислять среднее значение за последние n периодов в указанный ранее интервал времени;
- Periods равный 7. Если мы установим интервал времени на Day, скользящую функцию на среднее и периоды на 7, то RT.DataVision будет вычислять 7-дневное скользящее среднее;
- Min Periods на 0 или 7. Это описывает минимальное количество периодов, необходимых для отображения вычисленных значений. Если 0, то даже скользящее среднее за 7 дней будет использовать только первый день для расчёта и визуализации среднего. Если 7, то 7-дневное скользящее среднее будет отображаться только после 7 дней наблюдений.
5. Разверните раздел Query B и вставьте столбец ежедневных активных пользователей (Daily Active Users, DAUs) или эквивалентный столбец в вашем датасете. Установите параметр Aggregate на MAX, если ваши данные предварительно агрегированы, или выберите соответствующую функцию для агрегирования в противном случае. Не настраивайте Advanced Analytics Query B.
6. Щёлкните вкладку Customize. Во-первых, в разделе Query A установите для параметра Series Type значение Line. Затем в разделе Query B установите для параметра Series Type значение Bar.
7. Нажмите Update Chart внизу, чтобы посмотреть созданный график.
Чтобы заменить гистограмму точечный график, измените Series Type для Query B (сырые значения DAU) на scatter.
¶ 5.7.9. Создание смешанного графика с несколькими скользящими окнами
1. Создайте новый график, щёлкнув вкладку Charts, затем кнопку + Chart, выберите датасет, а затем найдите и выберите график смешанных временных рядов (Mixed Time-Series) в средстве выбора визуализации.
2. Выберите временной диапазон (Time Range) (в идеале 3–4 месяца) и установите для параметра временного интервала (Time Grain) значение Day.
3. Разверните раздел Query A и вставьте столбец ежедневных активных пользователей (Daily Active Users, DAUs) или эквивалентный столбец в вашем датасете. Установите параметр Aggregate на MAX, если ваши данные предварительно агрегированы, или выберите соответствующую функцию для агрегирования в противном случае.
4. Разверните раздел Advanced Analytics Query A и установите:
- Rolling Function в mean. Это означает, что RT.DataVision будет вычислять среднее значение за последние n периодов в указанный ранее интервал времени;
- Periods равный 7. Если мы установим интервал времени на Day, скользящую функцию на среднее и периоды на 7, то RT.DataVision будет вычислять 7-дневное скользящее среднее;
- Min Periods на 0 или 7. Это описывает минимальное количество периодов, необходимых для отображения вычисленных значений. Если 0, то даже скользящее среднее за 7 дней будет использовать только первый день для расчёта и визуализации среднего. Если 7, то 7-дневное скользящее среднее будет отображаться только после 7 дней наблюдений.
5. Разверните раздел Query B и вставьте столбец ежедневных активных пользователей (Daily Active Users, DAUs) или эквивалентный столбец в вашем датасете. Установите параметр Aggregate на MAX, если ваши данные предварительно агрегированы, или выберите соответствующую функцию для агрегирования в противном случае.
6. Разверните раздел Advanced Analytics Query B и установите:
- Rolling Function в mean. Это означает, что RT.DataVision будет вычислять среднее значение за последние n периодов в указанный ранее интервал времени;
- Periods равный 5. Если мы установим интервал времени на Day, скользящую функцию на среднее и периоды на 5, то RT.DataVision будет вычислять 5-дневное скользящее среднее;
- Min Periods на 0 или 5.
7. Щёлкните вкладку Customize. Во-первых, в разделе Query A установите для параметра Series Type значение Line. Затем в разделе Query B установите для параметра Series Type значение Line (т.е. оба графика линейные).
8. Нажмите Update Chart внизу, чтобы посмотреть созданный график.
¶ 5.8. Pie Chart (Круговой график)
Pie Chart (Круговой график) — это классическая визуализация, которая представляет пропорции целого с помощью слайсов круга. Вот два примера одного и того же кругового графика, один из которых представлен в виде классического кругового графика, а другой — кольцевой график (в виде “пончика”).
¶ 5.8.1. Создание кругового графика
¶ 5.8.1.1. Круговой график с одним измерением
Чтобы создать круговой график, вам необходимо определить:
- Metric — метрика, которую вы хотите визуализировать;
- Dimensions — измерения, по которым вы хотите разделить метрику.
Вот простой пример:
Вот пояснения выбора, который мы сделали в интерфейсе при создании этого графика.
 |
Параметры в Explore (Исследовать):
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.8.2. Круговой график с использованием нескольких измерений
Вы также можете включить несколько измерений в круговой график. Результатом будет комбинация m на n секторов круга, используемых в группировке. Вот пример, где у нас есть два измерения:
Ниже пояснения:
 |
Параметры в Explore (Исследовать):
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.8.3. Настройка кругового графика
Вы можете кастомизировать круговой график с помощью параметров на вкладке Customize:
1. Legend:
- Show Legend — показывает легенду, если этот флажок установлен;
- Type — укажите, должна ли легенда быть прокручиваемой (Scroll) или статичной (Plain) по умолчанию;
- Orientation — местоположение легенды;
- Margin — дополнительный отступ для добавления вокруг легенды (в пикселях).
2. Labels:
- Label Type — что будет отображаться на метках для каждого слайса графика, например, при выборе Category Name будут отображаться значения измерения или измерений;
- Number Format — синтаксис формата D3. Может применяться только в тех случаях, когда для Label Type выбрано значение, отображающее значения (Value и прочие);
- Date Format — синтаксис формата D3;
- Show Labels — показывает метку для каждого слайса кругового графика, если этот флажок установлен;
- Puts Labels Outside — размещает метки снаружи секторов круговой диаграммы, если этот флажок установлен (в противном случае — внутри секторов);
- Label Line — добавляет соединительные линии между метками секторов круга и самими сегментами, если этот флажок установлен;
- Show Total — показывает общее количество значений метрик по всем группам.
3. Pie Shape:
- Outer Radius — ползунок для указания радиуса кругового графика;
- Donut — переключает круговой график на кольцевой круговой график (в виде “пончика”) диаграмму, если этот флажок установлен;
- Donut > Inner Radius — ползунок для указания радиуса внутреннего круга на кольцевом графике (должен быть установлен флажок Donut).
¶ 5.9. Pivot Table (Сводная таблица)
Pivot Table (Сводная таблица) — это таблица сгруппированных значений, которая объединяет отдельные элементы более обширной таблицы в одной или нескольких дискретных категориях.
В этом пошаговом руководстве мы создадим сводную таблицу, в которой будут представлены рейтинги имён в США по штатам.
¶ 5.9.1. Шаг 1. Создание нового графика
Чтобы создать график, на панели инструментов выберите + Chart. Появится экран Create a new chart.
В поле Choose a Dataset выберите датасет, на основе которого будет создан запрос. В этом случае мы выбираем датасет, который включает данные об именах в США (birth_names).
В поле Choose Chart Type выберите Pivot Table в галерее графиков, либо введите Pivot в поле поиска.
Затем выберите Create New Chart.
¶ 5.9.2. Шаг 2. Настройка графика
 |
Панель Time:
|
 |
Панель Query:
|
 |
Панель Pivot Options:
|
¶ 5.9.3. Шаг 3. Создание графика
Выберите Create Chart или Update Chart.
Сводная таблица будет построена и отображена.
Вы также можете развернуть раздел Results, чтобы просмотреть результаты данных и выборки из запроса.
¶ 5.9.4. Шаг 4. Финализация графика
Если вы довольны визуализацией, дайте ей имя в поле Add the name of the chart.
Если вы хотите кастомизировать визуализацию, выберите вкладку Customize.
Наконец, не забудьте сохранить свой график, используя кнопку Save. Помните, что вы также можете сохранить свой график на существующем дашборде или создать новый дашборд прямо из меню Save.
¶ 5.10. Sankey Diagram (График Санки)
Sankey Diagram (График Санки) — это популярный график, наглядно иллюстрирующий бизнес-процесс или движение потока. График показывает взаимосвязи частных потоков, их силу и вклад в общий поток. Ширина каждой линий потока на графике напрямую связана с долей этого потока: чем больше параметр потока, тем толще линия. Вот пример:
¶ 5.10.1. Создание графика Санки
График Санки использует узлы (визуально представленные в виде прямоугольников), рёбра (визуально представленные в виде потоков) и иерархию (слева направо). Акцент делается на потоке между узлами, а не на самой иерархии. Иерархия представляет этапы в системном потоке.
¶ 5.10.1.1. Форма ваших данных
Структурирование ваших данных в правильной форме имеет решающее значение для построения эффективного графика Санки. Давайте рассмотрим конкретный пример того, как строка в датасете сопоставляется с парой узел-ребро-узел на графике.
 |
|
Чтобы масштабировать этот подход и построить полный график Санки, RT.DataVision использует ваши данные для расчёта всех пар source-target, а затем упорядочивает их слева направо при создании визуализации. Какие узлы тогда входят в крайний левый столбец (или первый слой узлов)? Уникальные значения столбца source, которых нет в столбце target (или потоке получения), попадают на первый уровень.
Вот полный пример:
Теперь мы рассмотрим параметры, которые мы выбрали в Explore (Исследовать), и то, как данные были преобразованы:
 |
Базовые данные:
|
 |
Параметры Explore:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.11. Radar Chart (Радарный график)
Radar Chart (Радарный график) позволяет визуализировать параллельный набор показателей по нескольким группам или категориям. Вот некоторые примеры:
¶ 5.11.1. Создание базового радарного графика
Радарный график — это уникальный и гибкий тип визуализации. Вот разбивка того, как данные передаются при создании радарного графика в RT.DataVision.
 |
Форма ваших данных:
|
 |
Параметры Explore:
|
 |
Сгенерированный SQL-запрос |
 |
Результирующий датасет:
|
Вот как выглядит окончательный график:
¶ 5.11.2. Создание радарного графика с измерениями
Мы можем включить измерение в только что созданный график, используя параметр Dimension в Explore. Уникальные значения будут использоваться для группировки данных и результирующих узлов и рёбер.
 |
Форма ваших данных:
|
 |
Параметры Explore:
|
 |
Сгенерированный SQL-запрос:
|
 |
Результирующий датасет:
|
Вот как выглядит этот график:
¶ 5.11.3. Настройка радарного графика
На вкладке Customize вы можете найти ряд параметров для дальнейшей настройки вашего радарного графика. Вот некоторые из вариантов:
- Color Scheme — выберите цветовую палитру, которую вы хотите использовать в своём графике;
- Legend:
- Show Legend — флажок, который показывает легенду (содержащую размеры и цвета), если отмечен;
- Type — выберите тип поведения прокрутки для легенды;
- Margin — дополнительный отступ в пикселях, который вы можете добавить для легенды;
- Labels:
- Show Labels — флажок, который показывает значения метрик в виде меток, если он установлен;
- Label Position — расположение меток;
- Number Format — в каком формате вы хотите, чтобы числа отображались;
- Date Format — в каком формате вы хотите, чтобы отображались даты;
- Radar:
- Customize Metrics — выберите, какие метрики вы хотите включить в визуализацию;
- Circle Radar Shape — флажок, который включает круговую форму графика в качестве фона, если отмечен.
¶ 5.12. Tree Chart (Древовидный график)
Tree Chart (Древовидный график) превосходно визуализирует иерархию. Вот пример древовидного графика, созданного в RT.DataVision:
¶ 5.12.1. Создание древовидного графика
Создание древовидного графика похоже на создание графа с одним исключением: древовидные графики обеспечивают иерархию, а графы — нет. Вам по-прежнему нужны узлы (или круги) и рёбра (или соединительные линии между кругами), но вам также нужна дополнительная информация об иерархии. Вот пример того, как два ребра и соединительное ребро визуализируются в RT.DataVision и исходных данных, из которых оно получено:
 |
|
Вот схема, которая демонстрирует полный жизненный цикл того, как данные передаются из вашей базы данных в RT.DataVision при создании древовидного графика.
Если ваши данные не сформированы таким образом и вы не можете изменить данные на уровне базы данных, мы рекомендуем изменить форму данных в SQL Lab и опубликовать результат в виде виртуального датасета.
¶ 5.12.2. Настройка графика
На вкладке Customize вы можете найти ряд параметров для дальнейшей настройки вашего древовидного графика.
- Tree Layout — по умолчанию Orthogonal, но при желании вы можете переключиться на более круговую (или Radial) компоновку;
- Tree Orientation — выберите один из 2 вариантов горизонтального дерева (Left to Right, Right to Left) и 2 варианта вертикального дерева (Top to Bottom, Bottom to Top);
- Node Label Position — выберите, где вы хотите разместить метки для узлов по отношению к самим узлам (Left, Top, Bottom, Right);
- Child Label Position — выберите, где вы хотите разместить метки для дочерних узлов (Left, Top, Bottom, Right);
- Emphasis — определите, как вы хотите, чтобы визуальный акцент отображался при наведении курсора (Ancestor, Descendant);
- Symbol — определите, какой символ вы хотите использовать для представления каждого узла;
- Symbol Size — ползунок для выбора размера каждого символа (представляющего каждый узел);
- Enable Graph Roaming — если вы визуализируете большое количество узлов и рёбер и замечаете замедление при масштабировании и перемещении, мы рекомендуем отключить некоторые варианты поведения:
- Move only — пользователи графиков могут щёлкать и перетаскивать представление графика, но не увеличивать или уменьшать масштаб;
- Scale only — пользователи графиков могут увеличивать или уменьшать масштаб, но не могут щёлкать и перетаскивать представление графика;
- Scale and Move — пользователи графиков могут как увеличивать или уменьшать масштаб, так и щёлкать и перетаскивать для перемещения по представлению графика;
- Disabled — фиксированный вид графика, без масштабирования или перемещения.
¶ 5.13. Time-series Area Chart (График с областями временных рядов)
Time-series Area Chart (График с областями временных рядов) лучше всего подходит для понимания того, как отношения, пропорции или проценты меняются с течением времени. Вот несколько примеров различных графиков с областями:
¶ 5.13.1. Создание графика
В настоящее время RT.DataVision имеет несколько параметров для графика с областями временных рядов в средстве выбора визуализации:
- Time-series Area Chart (График с областями временных рядов);
- Area Chart (График с областями).
Рекомендуется использовать тип визуализации Time-series Area Chart (График с областями временных рядов), так как он более новый и поддерживает больше функций.
Чтобы создать график с областями временных рядов, вам необходимо определить следующие значения:
- Столбец, который вы хотите использовать в качестве временной оси X;
- Метрики, которые вы хотите визуализировать на оси Y;
- Столбцы, по которым вы хотите, чтобы метрики были сгруппированы/классифицированы.
Все они определены на вкладке Data в разделе Explore.
¶ 5.13.2. Простой график с областями (без измерений)
Ниже приведён простой график с областями, на котором показана одна метрика, меняющаяся во времени.
Вот объяснение выбора, который мы сделали в интерфейсе визуализации графиков для создания этого графика.
 |
Временная ось X:
|
 |
Изменяющиеся во времени метрики по оси Y:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.13.3. График с областями (с измерениями)
Ниже приведён график, аналогичный приведённому выше, но с добавленным измерением.
Чтобы создать этот график, мы повторно использовали те же выборки из первого графика, но сделали следующие дополнительные выборки:
 |
Dimensions:
|
 |
Параметры Customize:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.13.4. Расширенная аналитика
Как и большинство визуализаций временных рядов в RT.DataVision, график с областями временных рядов поддерживает функции расширенной аналитики.
¶ 5.14. Time-series Bar Chart (Гистограмма временных рядов)
Time-series Bar Chart (Гистограмма временных рядов) превосходно демонстрирует изменения с течением времени. Во многих областях различие между дискретными и непрерывными значениями довольно тонкое. Вот некоторые примеры:
¶ 5.14.1. Создание гистограммы временных рядов
В настоящее время RT.DataVision имеет несколько параметров для гистограмм в средстве выбора визуализации:
- Bar Chart (Гистограмма);
- Time-series Bar Chart (Гистограмма временных рядов);
- Time-series Bar Chart v2 (Гистограмма временных рядов v2).
Чтобы визуализировать изменения с течением времени с помощью столбцов, рекомендуется использовать тип визуализации Time-series Bar Chart v2 (Гистограмма временных рядов v2).
Чтобы создать гистограмму временных рядов, вам необходимо определить следующие значения:
- Столбец, который вы хотите использовать в качестве временной оси X;
- Метрики, которые вы хотите визуализировать на оси Y;
- Столбцы, по которым вы хотите, чтобы метрики были сгруппированы/классифицированы.
Все они определены на вкладке Data в разделе Explore.
¶ 5.14.2. Простая гистограмма (без измерений)
Ниже приведён простой график, показывающий изменение одной метрики с течением времени.
Вот объяснение выбора, который мы сделали в интерфейсе для создания этого графика.
|
|
Временная ось X:
|
|
|
Изменяющиеся во времени метрики по оси Y:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.14.3. Гистограмма (с измерениями)
Ниже приведён график, аналогичный приведённому выше, но с добавленным измерением.
Чтобы создать этот график, мы повторно использовали те же выборки из первого графика, но сделали следующие дополнительные выборки:
|
|
Dimensions:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.14.4. Расширенная аналитика
Как и большинство визуализаций временных рядов в RT.DataVision, график с областями временных рядов поддерживает функции расширенной аналитики.
¶ 5.15. Time-series Scatter Plot (Точечный график временных рядов)
Time-series Scatter Plot (Точечный график временных рядов) превосходно демонстрирует изменения во времени, особенно для непрерывных значений. Вот некоторые примеры:
¶ 5.15.1. Создание точечного графика временных рядов
Чтобы создать точечный график временных рядов, вам необходимо определить следующие значения:
- Столбец, который вы хотите использовать в качестве временной оси X;
- Метрики, которые вы хотите визуализировать на оси Y;
- Столбцы, по которым вы хотите, чтобы метрики были сгруппированы/классифицированы.
Все они определены на вкладке Data в разделе Explore.
¶ 5.15.2. Простой точечный график (без измерений)
Ниже приведён простой точечный график, показывающий изменение одной метрики с течением времени.
Вот объяснение выбора, который мы сделали в интерфейсе для создания этого графика.
|
|
Временная ось X:
|
|
|
Изменяющиеся во времени метрики по оси Y:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.15.3. Точечный график (с измерениями)
Ниже приведён график, аналогичный приведённому выше, но с добавленным измерением.
Чтобы создать этот график, мы повторно использовали те же выборки из первого графика, но сделали следующие дополнительные выборки:
 |
Dimensions:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.15.4. Расширенная аналитика
Как и большинство визуализаций временных рядов в RT.DataVision, график с областями временных рядов поддерживает функции расширенной аналитики.
¶ 5.16. Time-series Smooth Line Plot (Гладкий линейный график временных рядов)
Time-series Smooth Line Plot (Гладкий линейный график временных рядов) превосходно демонстрирует изменения во времени, особенно для непрерывных значений. Вот некоторые примеры:
¶ 5.16.1. Создание гладкого линейного графика временных рядов
Чтобы создать гладкий график временных рядов, вам необходимо определить следующие значения:
- Столбец, который вы хотите использовать в качестве временной оси X;
- Метрики, которые вы хотите визуализировать на оси Y;
- Столбцы, по которым вы хотите, чтобы метрики были сгруппированы/классифицированы.
Все они определены на вкладке Data в разделе Explore.
¶ 5.16.2. Простой гладкий график (без измерений)
Ниже приведён простой гладкий график, показывающий изменение одной метрики с течением времени.
Вот объяснение выбора, который мы сделали в интерфейсе для создания этого графика.
|
|
Временная ось X:
|
|
|
Изменяющиеся во времени метрики по оси Y:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.16.3. Гладкий линейный график (с измерениями)
Ниже приведён график, аналогичный приведённому выше, но с добавленным измерением.
Чтобы создать этот график, мы повторно использовали те же выборки из первого графика, но сделали следующие дополнительные выборки:
|
|
Dimensions:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.16.4. Расширенная аналитика
Как и большинство визуализаций временных рядов в RT.DataVision, график с областями временных рядов поддерживает функции расширенной аналитики.
¶ 5.17. Time Series Stepped Line Chart (Ступенчатый линейный график временных рядов)
Time Series Stepped Line Chart (Ступенчатый линейный график временных рядов) превосходно демонстрирует изменения во времени, особенно для непрерывных значений. Вот некоторые примеры:
¶ 5.17.1. Создание ступенчатого линейного графика временных рядов
Чтобы создать ступенчатый график временных рядов, вам необходимо определить следующие значения:
- Столбец, который вы хотите использовать в качестве временной оси X;
- Метрики, которые вы хотите визуализировать на оси Y;
- Столбцы, по которым вы хотите, чтобы метрики были сгруппированы/классифицированы.
Все они определены на вкладке Data в разделе Explore.
¶ 5.17.2. Простой ступенчатый график (без измерений)
Ниже приведён простой ступенчатый график, показывающий изменение одной метрики с течением времени.
Вот объяснение выбора, который мы сделали в интерфейсе для создания этого графика.
|
|
Временная ось X:
|
|
|
Изменяющиеся во времени метрики по оси Y:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.17.3. Ступенчатый линейный график (с измерениями)
Ниже приведён график, аналогичный приведённому выше, но с добавленным измерением.
Чтобы создать этот график, мы повторно использовали те же выборки из первого графика, но сделали следующие дополнительные выборки:
|
|
Dimensions:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.17.4. Расширенная аналитика
Как и большинство визуализаций временных рядов в RT.DataVision, график с областями временных рядов поддерживает функции расширенной аналитики.
¶ 5.18. Table Chart (Таблица)
Table Chart (Таблица) позволяет вам демонстрировать таблицы, похожие на электронные таблицы, из данных в вашей базе данных. Этот тип визуализации отлично подходит для демонстрации сырых и агрегированных данных в знакомом формате. Вот некоторые примеры:
¶ 5.18.1. Общая информация
¶ 5.18.1.1. Типы таблиц
При создании графика вы можете увидеть несколько разных типов таблиц:
- Table (Таблица);
- Pivot Table v2 (Сводная таблица версия 2);
- Time-series Table (Таблица временных рядов);
- Pivot Table (Сводная таблица).
В этой статье мы сосредоточимся на классическом типе визуализации Table (Таблица).
¶ 5.18.1.2. Агрегированные или сырые данные
С типом визуализации Table (Таблица) вы можете либо продемонстрировать сырые данные непосредственно из вашей базы данных, либо сначала применить агрегацию. Для этого на вкладке Data имеется переключатель Query Mode, который устанавливается в режим Aggregate или Raw Records.
¶ 5.18.2. Создание таблицы из сырых данных
Следующий пример представляет собой таблицу, которая демонстрирует 10 строк и 3 определённых столбцов из базовой таблицы birth_names в нашей базе данных:
Для этого режима единственным требованием является выбор Columns, которые вы хотите включить. Вот разбивка всех параметров, которые мы определили в Explore для создания графика выше:
 |
Параметры Explore:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос:
|
¶ 5.18.3. Создание таблицы из агрегированных данных
В качестве альтернативы вы можете применять агрегатные функции к своим данным, чтобы вместо сырых данных отображать агрегированные значения в таблице. Вот пример таблицы с агрегированными значениями:
Помимо изменения Query Mode на Aggregate, теперь вам нужно выбрать Dimensions и Metrics.
 |
Параметры Explore:
|
|
Сгенерированный SQL-запрос:
|
¶ 5.18.4. Настройка таблицы
Вы можете дополнительно кастомизировать таблицу, используя следующие параметры на вкладке Customize:
- Timestamp Format — выберите формат D3 для отметок даты и времени или по умолчанию выберите Adaptive Formatting, чтобы позволить инструменту принять решение;
- Page Length — выберите количество, отображаемых на одной странице, или установите значение 0, чтобы снять разбивку по страницам. Разбивка на страницы — это эффективный способ продемонстрировать сотни строк, не отображая их все сразу и не перегружая панель инструментов;
- Search Box — установите флажок, если хотите, чтобы для пользователя отображалось строка поиска;
- Cell Bars — установите флажок, чтобы в ячейках таблицы с числовыми значениями метрик отображались столбцы гистограммы (т.е. будут затенены величиной значения), либо снимите, чтобы метрики отображались просто числом. Вы можете изменить цвета столбцов ячеек с помощью собственного CSS:
- Перейдите к необходимому дашборду;
- Щёлкните Edit Dashboard;
- Щёлкните (...) и выберите Edit CSS;
- Измените цвет фона класса .cell-bar — чтобы применить разные цвета для положительных и отрицательных столбцов, используйте .cell-bar.positive и .cell-bar.negative.
.cell-bar {
background: red;
opacity: 50%;
}
- Align +\- — установите флажок, если нужно выравнивать фоновый график как с положительными, так и с отрицательными значениями на 0;
- Color +\- — установите флажок, чтобы ячейки с числами окрашивались в разные цвета для положительных и отрицательных значений;
- Allow Columns to be Rearranged — установите флажок, чтобы позволить пользователю перетаскивать заголовки таблицы, чтобы поменять порядок столбцов в таблице. Данная установка не повлияет на порядок столбцов при повторном открытии графика пользователем;
- Customize Columns — настройте дополнительные параметры отображения каждого столбца в таблице: ширина столбца и выравнивание текста;
- Conditional Formatting — установите условное цветовое форматирование для числовых столбцов, например, как ниже:
¶ 5.19. Tree Chart (Древовидная карта)
Tree Chart (Древовидная карта) использует масштабированные прямоугольники для визуализации одной и той же метрики в нескольких разных группах. Вы можете дополнительно разбить по слоям свою древовидную карту и добавить иерархию, используя столбец измерения. Вот некоторые примеры:
¶ 5.19.1. Создание базовой древовидной карты
В настоящее время RT.DataVision предлагает несколько типов древовидных карт при их создании:
- Tree Chart (Древовидная карта);
- Tree Chart v2 (Древовидная карта версия 2).
Рекомендуется использовать тип визуализации Tree Chart v2 (Древовидная карта версия 2), так как он более новый и поддерживает больше функций.
Чтобы создать древовидную карту, вам необходимо определить:
- Метрики, которые вы хотите визуализировать в виде прямоугольников;
- Измерения, которые вы хотите использовать для разделения
Ниже приведена простая древовидная карта:
Вот объяснение выбора, который мы сделали в интерфейсе для создания этого графика.
 |
Параметры Explore:
|
 |
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.19.2. Создание иерархической древовидной карты
Вы можете добавить слои иерархии в древовидную карту, выбрав несколько столбцов измерения.
Вот разбивка выборки, которую мы сделали в Explore, чтобы создать график выше.
 |
Параметры Explore:
|
 |
Сгенерированный SQL-запрос |
¶ 5.19.3. Настройка древовидной карты
На вкладке Customize вы можете найти ряд параметров для дальнейшей кастомизации древовидной карты. Вот некоторые из вариантов:
- Color Scheme — выберите цветовую палитру, которую вы хотите использовать в своём графике;
- Labels:
- Show Labels — флажок, который показывает значения метрик в виде меток, если он установлен;
- Show Upper Labels — флажок, который показывает метки родительских квадратов в иерархической древовидной карте;
- Number Format — как вы хотите, чтобы числа отображались в формате;
- Date Format — как вы хотите отформатировать значения даты для отображения.
¶ 6. Создание дашборда
Дашборды — это мощные средства визуализации, которые позволяют вам делиться убедительным изложением фактов, демонстрировать, как меняются ключевые показатели эффективности в различных сценариях, и согласовывать свои бизнес-инициативы с убедительными визуальными метриками, основанными на данных.
В этой статье мы сосредоточимся на использовании дашбордов — некоторые ключевые темы включают следующее:
- Добавление и удаление графиков на/из дашбордов;
- Настройка дашбордов с помощью CSS;
- Просмотр базового SQL-кода графика;
- Редактирование свойств дашбордов, например владельцев;
- Предоставление доступа к графикам и дашбордам.
¶ 6.1. Общая информация
¶ 6.1.1. Добавление графика на дашборд
Есть три способа добавить график на дашборд:
- При сохранении графика;
- При редактировании дашборда;
- При создании нового графика из пустого дашборда.
Давайте рассмотрим все способы.
¶ 6.1.1.1. При сохранении графика
На странице просмотра графика выберите Сохранить (Save).
Появится панель Сохранить график (Save chart).
Если вы работаете с новым графиком, то опция Сохранить как (Save as) будет включена, если нет, то у вас также будет возможность Сохранить (Перезавписать) (Save (overwrite)) график.
Поле Название графика (Chart Name) автоматически заполняется именем графика (если оно задано); измените его, если это необходимо.
¶ 6.1.1.1.1. Создание нового дашборда
В поле Добавить в дашборд, если вы хотите создать новый дашборд, введите и выберите имя дашборда в поле.
Выберите Сохранить или, чтобы перейти непосредственно к определённому дашборду, выберите Сохранить и перейти к дашборду.
В приведённом ниже примере мы создаем новый дашборд под названием Аналитика Wink.
¶ 6.1.1.1.2. Сохранение на существующем дашборде
В поле Добавить в дашборд, если вы хотите сохранить график на существующем дашборде, выберите дашборд из раскрывающегося списка.
Выберите Сохранить или, чтобы перейти непосредственно к определённому дашборду, выберите Сохранить и перейти к дашборду.
В приведённом ниже примере мы выбираем существующий дашборд под названием Аналитика Wink.
¶ 6.1.1.2. При редактировании дашборда
Перейдите к экрану Дашборды и выберите дашборд.
Нажмите кнопку Редактирование Дашборда.
Выберите вкладку Графики. Вкладка Графики содержит список всех графиков, к которым у вас есть доступ (т.е. графикам, которые вы создали или к которым у вас есть доступ, т.е. член вашей команды предоставил общий доступ к своему графику).
Чтобы добавить график, просто перетащите карточку с графиком в свободное место на дашборде.
¶ 6.1.1.3. Создание нового графика из пустого дашборда
¶ 6.1.1.3.1. При создании нового дашборда
Перейдите к экрану Дашборды и нажмите кнопку +Дашборд.
На панели Контент выберите + Создайте новый график.
На этом этапе вы можете приступить к процессу создания нового графика (как описано в разделе Создание графиков).
¶ 6.1.1.3.2. При загрузке пустого дашборда
Перейдите к экрану Дашборды и выберите пустой дашборд.
Нажмите кнопку Редактирование дашборда.
На панели Контент выберите + Создайте новый график.
На этом этапе вы можете приступить к процессу создания нового графика (как описано в разделе Создание графиков).
¶ 6.1.2. Удаление графика
Чтобы удалить график, на экране Дашборды выберите дашборд и нажмите кнопку Редактировать дашборд.
Пока ваш курсор находится над графиком, выберите значок корзины в правом верхнем углу графика:
Чтобы удалить всю строку графиков, щёлкните значок корзины в крайней левой части строки:
Примечание. Выбор значка корзины просто удаляет график(-и) с дашборда, но не из RT.DataVision.
¶ 6.1.3. Параметры дашборда
¶ 6.1.3.1. Через режим редактирования
Нажмите значок с многоточием (…) в режиме редактирования, чтобы просмотреть следующие параметры:
- Редактирование свойств (Edit dashboard properties) – открывает окно редактирования свойств дашборда;
- Редактировать CSS (Edit CSS) – загружает Live CSS Editor, который можно использовать для внесения специальных изменений в таблицу стилей в среде редактирования в реальном времени (т.е. изменения, применяемые в режиме реального времени);
- Сохранить как (Save as) – выберите, чтобы сохранить дашборд в файле с другим именем;
- Поделиться (Share):
- Скопировать ссылку на дашборд (Copy permalink to clipboard) – копирует ссылку на общий дашборд в буфер обмена вашей системы;
- Поделиться по электронной почте (Share permalink by email) – запускает клиент электронной почты по умолчанию в вашей системе и составляет новое сообщение с указанием URL-адреса вашего дашборда;
- Установить действие фильтра (Set filter mapping) — включает настройку областей фильтра;
- Установить интервал автообновления (Set auto-refresh interval) — выберите, чтобы указать частоту автоматического обновления дашборда. Возможные варианты включают секунды (10 или 30), минуты (1, 5 или 30) или часы (1, 6, 12 или 24). Обратите внимание, что частота обновления будет применяться только к текущему сеансу. Если вместо этого вы хотите установить постоянное автоматическое обновление, вам потребуется изменить JSON Metadata в Dashboard properties. Для этого установите значение (в секундах) для параметра refresh_frequency (значение по умолчанию — 0). Например, чтобы установить частоту обновления 1 час, установите значение параметра как 3600.
¶ 6.1.3.2. Через экран Dashboards
Дополнительные параметры, доступные на экране Dashboards, включают:
- Обновить дашборд (Refresh dashboard) — выберите, чтобы обновить все графики дашборда (т.е. получить все данные);
- Полноэкранный режим (Enter fullscreen) — перезагружает дашборд в полноэкранном режиме, т.е. без верхней панели инструментов. Повторно выберите (Exit fullscreen), чтобы вернуться к виду по умолчанию;
- Сохранить как (Save as) – выберите, чтобы сохранить дашборд в файле с другим именем;
- Сохранить как изображение (Download as image) – загружает изображение всего дашборда в формате JPEG;
- Экспорт в .PDF (Export to .PDF) – загружает данные графика в вашу систему в формате PDF;
- Поделиться (Share):
- Скопировать ссылку на дашборд (Copy permalink to clipboard) – копирует ссылку на общий дашборд в буфер обмена вашей системы;
- Поделиться по электронной почте (Share permalink by email) – запускает клиент электронной почты по умолчанию в вашей системе и составляет новое сообщение с указанием URL-адреса вашего дашборда;
- Встраивание дашборда (Embed dashboard) — позволяет настроить дашборд для отображения во внешнем веб-приложении;
- Настройте отчет по электронной почте (Set up an email report) – открывает окно планирования новой рассылки отчета по электронной почте;
- Установить интервал автообновления (Set auto-refresh interval) — выберите, чтобы указать частоту автоматического обновления дашборда. Возможные варианты включают секунды (10 или 30), минуты (1, 5 или 30) или часы (1, 6, 12 или 24). Обратите внимание, что частота обновления будет применяться только к текущему сеансу. Если вместо этого вы хотите установить постоянное автоматическое обновление, вам потребуется изменить JSON Metadata в Dashboard properties. Для этого установите значение (в секундах) для параметра refresh_frequency (значение по умолчанию — 0). Например, чтобы установить частоту обновления 1 час, установите значение параметра как 3600.
¶ 6.1.4. Изменение свойств дашборда
В режиме редактирования щёлкните значок с многоточием (…) и выберите Редактирование свойств (Edit dashboard properties).
- Основная информация (Basic information):
- Название дашбордов (Title) — заголовок дашборда;
- Читаемый URL (URL SLUG) – URL-адрес для дашборда;
- Логотипы (Logos):
- Логотип DATAGOVERNANCE (DATAGOVERNANCE LOGO) – выбор логотипа DATAGOVERNANCE;
- Ссылка на DATAGOVERNANCE (URL TO DATAGOVERNANCE) – URL-адрес ссылки на DATAGOVERNANCE;
- Логотип дашборда (DASHBOARD ICON) – выбор логотипа дашборда;
- Дата последнего обновления (Last update date):
- Показывать дату последнего изменения? (SHOW LAST UPDATE DATA?) – настройка отображения даты актуальности дашборда;
- Изменить тип даты (UPDATE DATE TYPE) – настройка отображения старой или новой даты.
- Доступ (Access):
- Владельцы (OWNERS) – назначение/удаление доступа к дашборду;
- Цвета (Colors):
- Цветовая схема (COLOR SCHEME) – выбор цветовой схемы для графика дашборда;
- Сертификация (Certification):
- Сертифицирован (CERTIFIED BY) –лицо или группа, сертифицировавшие данную приборную панель;
- Детали сертификации (CERTIFICATION DETAILS) – дополнительная информация для отображения во всплывающей подсказке сертификации;
- Расширенные (Advanced):
- JSON Метаданные (JSON Metadata) — если развернуть заголовок Расширенные (Advanced), появится панель JSON Метаданные. Эта область предназначена для опытных пользователей, которые могут изменить определённые параметры дашборда.
¶ 6.1.5. Параметры графика
В режиме просмотра (т.е. без редактирования) выберите значок с вертикальным многоточием на графике, чтобы отобразить список параметров, относящихся к графику:
- Принудительное обновление (Forse refresh) – выполняет обновление информации на графике;
- Полноэкранный режим (Enter fullscreen) — перезагружает дашборд в полноэкранном режиме, т.е. без верхней панели инструментов. Повторно выберите (Exit fullscreen), чтобы вернуться к виду по умолчанию;
- Редактирование графика (Edit chart) – открывает окно редактирования графика;
- Скопировать запрос (View query) – открывает окно с SQL-запросом графика;
- Просмотреть как таблицу (View as table) – открывает окно с данными графика;
- Поделиться (Share):
- Скопировать ссылку на дашборд (Copy permalink to clipboard) – копирует ссылку на общий дашборд в буфер обмена вашей системы;
- Поделиться по электронной почте (Share permalink by email) – запускает клиент электронной почты по умолчанию в вашей системе и составляет новое сообщение с указанием URL-адреса вашего дашборда;
- Скачать (Download):
- Экспорт в .CSV (Export to .CSV) – загружает данные графика в вашу систему в формате CSV;
- Экспорт в .XLSX (Export to .XLSX) – загружает данные графика в вашу систему в формате XLSX;
- Экспорт в полный .CSV (Export to full .CSV) – загружает данные графика в вашу систему в формате CSV;
- Сохранить как изображение (Download as image) – загружает изображение всего дашборда в формате JPEG;
- Экспорт в .PDF (Export to .PDF) – загружает данные графика в вашу систему в формате PDF.
¶ 6.2. Свойства дашборда
¶ 6.2.1. Общая информация
Проще говоря, дашборд — это визуальное представление нескольких датасетов. В RT.DataVision дашборд представляет собой набор графиков. Дашборды обладают уникальной способностью рассказывать историю, комбинируя различные типы графиков для изложения фактов.
При правильном использовании дашборд может дать командам возможность представлять мощные презентации на основе данных, а также позволить организациям отслеживать информацию на основе динамических данных.
¶ 6.2.2. Типы дашбордов
Существует два типа дашбордов:
- Описательный дашборд — этот тип дашборда идеально подходит для привлекательного, убедительного и пояснительного контента. Этот тип дашборда обычно не используют ключевые показатели эффективности или измерения, а скорее текст или данные на основе содержимого для предоставления информации. Следующий дашборд, который показывает популярные имена при рождении в США, использует в основном исторические данные и является примером описательного дашборда.
- Метрический дашборд — этот тип дашборда идеально подходит для мониторинга, анализа производительности, просмотра элементов и отображений стандартного анализа. Он использует метрики, ключевые показатели эффективности и измерения, которые можно фильтровать, что позволяет пользователям предоставлять различные аспекты информации в зависимости от потребностей. На следующем дашборде показаны данные о продажах автомобилей и используются графики на основе метрик, такие как гистограммы, таблица и круговой график, для передачи количественных данных.
¶ 6.2.3. Терминология дашборда
- Data (Данные) — подтверждение фактами;
- Analytics (Аналитика) — вычисление точек данных для обнаружения;
- Performance (Производительность) — мониторинг тенденций или отношений;
- KPI — ключевые индикаторы прогресса;
- Metrics (Метрики) — числовые агрегации и ассоциации.
¶ 6.2.4. Сценарии использования
| Дашборд | Цель |
|---|---|
| Monitoring (Мониторинг) |
|
| Performance (Производительность) |
|
| Item Browsing (Просмотр элементов) |
|
| Canned Analysis (Стандартный анализ) |
|
| Static Display (Статическое отображение) |
|
¶ 6.3. Настройка дашбордов
Выполните настройку своих дашбордов, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем и лучше соответствовать внешнему виду вашей организации.
¶ 6.3.1. Элементы макета дашборда
RT.DataVision имеет множество элементов макета, которые можно использовать для организации и сегментации вашего контента на дашбордах. Чтобы добавить их, просто перейдите на вкладку Элементы макета (Layout Elements) и перетащите их на дашборд:
Наведите указатель мыши на элемент, чтобы просмотреть доступные параметры. Обратите внимание, что вы можете использовать Прозрачный (Transparent) или Белый (White) фон для Строк (Rows), Столбцов (Columns):
Давайте подробнее рассмотрим доступные элементы:
 |
Вкладки (Tabs) очень полезны для разделения ваших графиков на разные группы. |
 |
Заголовок (Header) используется для добавления заголовков. |
 |
Разделитель (Divider) полезен, чтобы изолировать части вашего дашборда. |
 |
Строка (Rows) и Столбец (Columns) могут быть добавлены для дальнейшей настройки макета графика. |
¶ 6.3.2. Добавление изображений на дашборд
RT.DataVision позволяет добавлять изображения на основе URL-адреса на дашборд.
Чтобы добавить изображение с вашего компьютера, выполните:
- Загрузите нужное изображение в приложение облачного хостинга (например, Google Диск);
- После загрузки на Google Диск измените настройки общего доступа на Anyone with the link;
- Скопируйте URL-адрес изображения. Он должен иметь следующую структуру — https://drive.google.com/file/d/{{FileID}}/view?usp=sharing.
- Получите {{FileID}} по ссылке и замените его на эту структуру — https://drive.google.com/uc?export=view&id={{FileID}}. Используйте эту ссылку, чтобы добавить изображение на дашборд, выполнив следующие действия.
Есть два разных способа добавить изображение на дашборд:
¶ 6.3.2.1. С использованием HTML
Это самый простой способ добавить изображение на дашборд:
- Добавьте элемент Markdown на дашборд.
- Создайте на нём новый тег <img>:
<img src="{{Image URL}}" style="width:{{Width}};height:{{Height}}">Замените:
- {{Image URL}} — ссылкой на ваше изображение (убедитесь, что изображение доступно из интернета);
- {{Width}} — желаемой шириной изображения (в пикселях или %);
- {{Height}} — нужной высотой (в пикселях или %).
Обратите внимание, что если вы установите ширину и высоту на 100%, размер изображения будет соответствовать блоку Markdown, что позволит вам контролировать размер изображения с помощью размера элемента Markdown.
¶ 6.3.2.2. С использованием Markdown и CSS
- Добавьте элемент Markdown на дашборд.
- Используйте приведённый ниже синтаксис, чтобы добавить изображение:
Замените:
- {{Image Name}} — заголовком для этого изображения (будет использоваться в CSS для его стилизации);
- {{Image URL}} — ссылкой на ваше изображение (убедитесь, что изображение доступно из интернета).
Вы можете настроить стиль изображения (включая размер) с помощью CSS. Для этого:
- Нажмите на три эллипса в правом верхнем углу > Edit CSS.
- Используйте синтаксис ниже, чтобы изменить размер изображения:
img[alt={{Image Name}}] {
width: {{Width}};
height: {{Height}};
}
Замените:
- {{Image Name}} — заголовком, указанным в элементе Markdown;
- {{Width}} — с желаемой шириной изображения (в пикселях или %);
- {{Height}} — с нужной высотой (в пикселях или %).
¶ 6.3.3. Цветовые палитры
В рамках процесса создания графика создатели указывают для него цветовую палитру. На уровне дашборда можно указать единую цветовую палитру, которая будет использоваться всеми графиками на вашем дашборде — цветовая палитра графика по-прежнему будет использоваться при непосредственном просмотре графика или на других дашбордах. Для этого:
- Получите доступ к дашборду.
- Нажмите Edit Dashboard в правом верхнем углу.
- Нажмите на три эллипса в правом верхнем углу > Edit properties.
- Выберите палитру в раскрывающемся списке Color scheme.
- Сохраните изменения.
RT.DataVision будет использовать один и тот же цвет для метрик/измерений, отображаемых на нескольких графиках (на одной вкладке). Однако если вы хотите лучше контролировать столбцы, применяемые к каждому измерению, вы можете вручную указать шестнадцатеричные цветовые коды в метаданных JSON панели мониторинга. Для этого:
- Получите доступ к дашборду.
- Нажмите Редактировать дашборд (Edit Dashboard) в правом верхнем углу.
- Нажмите на три многоточия (...) > Редактирование свойств (Edit properties).
- Разверните раздел Расширенные (Advanced).
- Создайте новый раздел внутри JSON Метаданные (JSON metadata) с именем label_colors, указав нужные цвета для каждой метрики/измерения. Например:
¶ 6.3.3.1. Создание новой цветовой палитры
Вы можете добавить и настроить собственную цветовую схему для создания графиков и дашбордов, соответствующих внешнему виду вашего бренда.
В RT.DataVision можно создать два типа цветовых палитр:
- Категориальный — цветовые шкалы, которые различают категории, не имеющие внутреннего порядка;
- Последовательный — цветовые шкалы градиента, которые переходят от яркого к темному или наоборот.
Чтобы добавить новую цветовую палитру:
1. На странице настроек команды нажмите Manage Team. Нажмите +Add New, чтобы создать новую цветовую палитру.
2. Назначьте Name своей цветовой палитре и выберите тип палитры.
3. Определите цветовую схему.
- Для категориальной цветовой палитры — добавьте не менее 6 цветов, чтобы создать палитру;
- Для последовательной цветовой палитры — определите самые тёмные и самые светлые цвета. Вы также можете добавить средний цвет в качестве опции.
4. Когда закончите, нажмите Save.
¶ 7. Фильтрация дашбордов
¶ 7.1. Общая информация
Фильтры дашбордов RT.DataVision предлагают мощные функции фильтрации данных в сочетании с простым в использовании интуитивно понятным интерфейсом. На любом дашборде вы можете развернуть боковую панель Filters, чтобы быстро применить различные фильтры ко всем графикам на дашборде.
Типы фильтров Value позволяют указать любое значение для любого столбца в датасете, предоставляя значительную свободу действий с точки зрения предложения различных фильтров. Фильтры Numerical range предлагают простой способ определить диапазон числовых значений, таких как данные о ценах или диапазоны по годам. Кроме того, RT.DataVision предлагает ряд фильтров на основе времени (Time Range, Time Column и Time Grain), которые позволяют фильтровать все графики на основе столбца времени вашего датасета.
Как базовые, так и расширенные параметры конфигурации позволяют вывести фильтры на новый уровень с точки зрения параметров фильтрации и удобства использования.
В приведённых ниже инструкциях мы будем ссылаться на дашборд World Bank's Data, который является примером дашборда, доступным для всех новых предустановленных учётных записей.
¶ 7.1.1. Навигация к фильтрам дашборда
На главной странице выберите Dashboards на верхней панели инструментов. Появится список всех доступных дашбордов.
Запустите любой дашборд (в нашем примере это World Bank's Data), выбрав его имя под заголовком столбца Title.
В самой левой части экрана выберите значок Expand со стрелкой вправо.
Отобразится боковая панель Filters.
Чтобы убрать боковую панель Filters, выберите значок со стрелкой влево.
¶ 7.1.2. Доступ к конфигурации фильтра
Давайте начнём процесс настройки нового фильтра, выбрав Add/Edit Filters.
Появится окно Add and edit filters.
¶ 7.2. Типы фильтров
¶ 7.2.1. Общая информация
В этой статье мы рассмотрим четыре различных типа фильтров, которые можно применять к графикам на дашборде.
¶ 7.2.2. Типы фильтров
В окне Add and edit filters ниже вы увидите две вкладки: Settings и Scoping. Сейчас мы сосредоточимся на вкладке Settings (выбранной по умолчанию).
Первый раздел состоит из четырех обязательных полей:
- Filter Type — выберите тип фильтра. Опции включают Value, Numerical range, Time range, Time column и Time grain (см. отдельные описания ниже);
- Dataset — выберите датасет, который следует использовать для графика на дашборде. По умолчанию все датасеты, связанные с графиками дашборда, будут доступны для выбора. Это поле появляется, когда выбраны фильтры типа Value, Numerical range, Time column или Time grain;
- Filter Name — введите краткое описательное имя для нового фильтра. Обычно оно коррелирует с выбором, сделанным в последующем поле Column;
- Column — выберите столбец, к которому следует применить фильтр. Это поле появляется, когда выбран тип поля Value или Numerical range.
Давайте сосредоточимся на пяти доступных типах фильтров из поля Filter Type.
¶ 7.2.3. Тип фильтра Value
Этот тип фильтра создаёт раскрывающееся меню, заполненное всеми доступными значениями, связанными с выбранным столбцом (поле Column).
Например: если вы выберете тип фильтра Value, а затем в поле Column выберете gender, то на дашборде появится раскрывающееся меню фильтра, позволяющее выполнять фильтрацию по полу. При применении все графики на дашборде будут отображать данные только в соответствии с выбранным фильтром gender.
Вот как может выглядеть конфигурация:
И раскрывающийся фильтр под названием Select a gender в поле Filter Name выглядит следующим образом:
В приведённом выше примере мы выбрали фильтрацию по полу boy.
Чтобы применить фильтр, выберите значение, а затем выберите Apply Filters. Графики на дашборде обновятся и отобразят отфильтрованные данные.
¶ 7.2.4. Тип фильтра Numerical range
Этот тип фильтра создаёт ползунок диапазона, который позволяет указать начальную и конечную точки на основе числовых значений, доступных из данных в выбранном столбце.
Например: если вы выберете тип фильтра Numerical range, а затем в поле Column выберете num, появится фильтр ползунка диапазона, который позволит вам выбрать начальный и конечный диапазоны. При применении все графики на дашборде будут отображать только данные, относящиеся к выбранному фильтру диапазона количества рождённых детей.
Вот как может выглядеть конфигурация:
И фильтр ползунка диапазона под названием Select a Range в поле Filter Name выглядит следующим образом:
В приведённом выше примере мы решили указать диапазон от 12k до 26k.
Обратите внимание, что вы можете просмотреть минимальное значение ползунка, наведя курсор на крайнюю левую опорную точку (здесь — 5):
И вы можете просмотреть максимальное значение ползунка, наведя курсор на крайнюю правую опорную точку (здесь 37.3k):
Чтобы применить фильтр, определите числовой диапазон, а затем выберите Apply Filters. Графики на дашборде обновятся и отобразят отфильтрованные данные.
¶ 7.2.5. Тип фильтра Time range
Этот тип фильтра создаёт фильтр-кнопку, при выборе которой запускается функция редактирования временного диапазона RT.DataVision. Это идентично полю Time Range, используемому при создании нового графика.
Вот как может выглядеть конфигурация:
В этом примере мы указали значение по умолчанию Last year и определили имя фильтра Select Time Range.
Эта конфигурация будет выглядеть следующим образом:
Чтобы применить фильтр, выберите и настройте диапазон времени, затем выберите Apply Filters. Графики на дашборде обновятся и отобразят отфильтрованные данные.
¶ 7.2.6. Тип фильтра Time column
Этот тип фильтра создаёт раскрывающееся меню, позволяющее выбрать новый столбец времени на уровне панели мониторинга, который перезапишет любые существующие столбцы времени, определённые на уровне графике.
Тип фильтра Time column лучше всего использовать, когда в выбранном датасете есть несколько столбцов времени. Во многих случаях в датасете будет только один столбец времени (выбранный по умолчанию), что исключает необходимость в этом типе фильтра.
Вот как может выглядеть конфигурация:
И раскрывающийся фильтр под названием Select Time Column в поле Filter Name выглядит следующим образом:
Чтобы применить столбец времени на уровне дашборда, выберите параметры столбца времени, а затем выберите Apply Filters. Графики на дашборде обновятся и отобразят отфильтрованные данные.
¶ 7.2.7. Тип фильтра Time grain
Этот тип фильтра создаёт раскрывающийся список, позволяющий выбрать степень детализации времени. При применении все метки времени группируются на основе выбранного временного интервала.
Вот как может выглядеть конфигурация:
И раскрывающийся фильтр под названием Select Time Grain в поле Filter Name выглядит следующим образом:
Чтобы применить группировку детализации времени на уровне дашборда, выберите гранулярность времени, а затем выберите Apply Filters. Графики на дашборде обновятся и отобразят сгруппированные данные.
¶ 7.3. Фильтр “родитель-потомок”
¶ 7.3.1. Общая информация
В этой статье мы узнаем, как настроить фильтр “родитель-потомок”, используя параметр конфигурации Values are dependent on other filters. Фильтр “родитель-потомок” используется для создания связи между фильтрами. Эта конфигурация превращает существующий фильтр в подфильтр родителя.
¶ 7.3.2. Параметры конфигурации фильтра
Для этих типов фильтров доступны следующие параметры конфигурации:
| Value | Numerical Range | Time Range | Time Column | Time Grain | |
|---|---|---|---|---|---|
| “Родитель-потомок” | + | ||||
| Доступные значения предварительной фильтрации | + | + | |||
| Сортировка значений фильтра | + | + | + | + | |
| Единственное значение | + |
Прежде чем мы углубимся в объяснение конфигурации “родитель-потомок”, нам нужно выполнить небольшую подготовительную работу, т.е. создать два фильтра Value.
¶ 7.3.3. Подготовка
Для начала давайте создадим фильтр типа Value под названием Select state, который использует столбец state. Для настройки просто установите флажок Can select multiple values на панели Filter Settings.
После того, как все настроено, продолжайте и выберите Save.
Далее выберите + Add/Edit Filters — появится окно Add and edit filters.
Выберите + Add filters and dividers, а затем выберите Filter в подменю.
Затем создайте фильтр типа Value под названием Select name, который использует столбец name. Как и раньше, мы выберем параметр Can select multiple values на панели Filter Settings.
Когда закончите, выберите Save.
Теперь давайте подробнее рассмотрим, как работает каждый параметр конфигурации.
¶ 7.3.4. Создание отношение “родитель-потомок”
Примечание. Опция доступна для типа фильтра Value.
Эта опция используется для превращения фильтра в подфильтр существующего фильтра. В этом примере мы сделаем фильтр name подфильтром фильтра state (т.е. фильтр state станет родительским).Идея состоит в том, чтобы позволить пользователям сначала выбрать один или несколько штатов, а затем уточнить свой фильтр, предложив им выбрать одно или несколько имён в выбранном штате.
Для начала выберите фильтр Select name и на панели Filter Configuration выберите Values are dependent on other filters.
После этого появится раскрывающееся меню Values Dependent On — теперь выберите Select state в качестве родительского фильтра, а затем выберите Save.
Если вы посмотрите на раздел фильтров панели инструментов, вы заметите, что количество доступных параметров отображается в каждом раскрывающемся поле. На приведённом ниже рисунке представлен 11 вариантов штатов и 250 вариантов имён:
Напомним, что наш родительский фильтр — Select state, поэтому давайте выберем MI. После этого поле Select name автоматически обновляется и отображает только те имена, которые использовались в определённом штате — в этом случае в штате MI использовались только 143 имени:
Давайте продолжим и выберем 3 первых значения имени (Aaron, Abigail и Adam) — помните, что параметр Can select multiple values позволяет нам выбрать более одного параметра, — а затем выберите Apply Filters.
Вот посмотрите на графики дашборда, теперь они отображают результаты, соответствующие установленным критериям:
Подобные фильтры “родитель-потомок” полезны, поскольку они позволяют пользователям легко детализировать и уточнять свои данные, создавая связь между несколькими фильтрами.
¶ 7.4. Данные предварительной фильтрации
¶ 7.4.1. Общая информация
В этой статье мы узнаем, как ограничить доступность указанных значений в фильтре с помощью параметра конфигурации Pre-filter available values.
¶ 7.4.2. Параметры конфигурации фильтра
Для этих типов фильтров доступны следующие параметры конфигурации:
| Value | Numerical Range | Time Range | Time Column | Time Grain | |
|---|---|---|---|---|---|
| “Родитель-потомок” | + | ||||
| Доступные значения предварительной фильтрации | + | + | |||
| Сортировка значений фильтра | + | + | + | + | |
| Единственное значение | + |
¶ 7.4.3. Данные предварительной фильтрации
Примечание. Опция доступна для следующих типов фильтров: Value, Numerical Range.
В статье Фильтр “родитель-потомок” мы использовали параметр Values are dependent on other filters, чтобы создать отношение “родитель-потомок” между фильтрами значений Select state и Select name соответственно.
Напомним, что в фильтре Select state все доступные значения штатов были доступны в виде выбираемых опций в раскрывающемся списке (например, CA, FL, IL и т.д.).
Что, если бы мы хотели отображать только значения самых густонаселённых штатов (Калифорния, Техас, Нью-Йорк и Флорида) в фильтре Select state? Это легко сделать с помощью параметра Pre-filter available values, который ограничивает количество выбираемых значений в фильтре.
Давайте посмотрим, как это работает.
Начните с выбора фильтра Select state, который мы создали ранее, и на панели Filter Configuration выберите Pre-filter available values. Появится поле Pre-Filter.
Выберите поле Pre-Filter, и появится подменю с парой вкладок: Simple и Custom SQL.
Вкладка Simple позволяет сопоставить столбец с определённым значением с помощью операторов (например, “равно”, “не равно”, “<”, “>” и т.д.). Вкладка Custom SQL позволяет ввести собственный код SQL, чтобы указать предварительно отфильтрованные значения для столбца.
В этом примере мы хотим ограничить параметры только CA, TX, NY и FL. Для этого выбираем столбец state, оператор In (поскольку вариантов будет несколько) и значения CA, TX, NY и FL. Если вы хотите также фильтровать по временному диапазону, просто нажмите кнопку No filter и настройте соответствующие параметры.
Когда закончите, выберите Save для предварительного фильтра и снова Save для фильтра в целом.
Конфигурация должна выглядеть следующим образом:
Вернувшись к дашборду, вы увидите, что фильтр Select state теперь отображает только четыре предварительно отфильтрованные значения:
¶ 7.5. Сортировка значений фильтра
¶ 7.5.1. Общая информация
В этой статье мы узнаем, как использовать параметр конфигурации Sort filter values для сортировки данных в порядке возрастания или убывания, а также как сортировать по выбранной метрике.
¶ 7.5.2. Параметры конфигурации фильтра
Для этих типов фильтров доступны следующие параметры конфигурации:
| Value | Numerical Range | Time Range | Time Column | Time Grain | |
|---|---|---|---|---|---|
| “Родитель-потомок” | + | ||||
| Доступные значения предварительной фильтрации | + | + | |||
| Сортировка значений фильтра | + | + | + | + | |
| Единственное значение | + |
¶ 7.5.3. Сортировка значений фильтра
Примечание. Опция доступна для следующих типов фильтров: Value, Time Range, Time Column, Time Grain.
Параметр Sort filter values позволяет сортировать значения в столбце фильтра по возрастанию или убыванию, а также можно сортировать по доступной метрике из датасета.
Чтобы использовать эту функцию, выберите Sort filter values, а затем укажите, должны ли значения сортироваться по возрастанию (Sort ascending) или по убыванию (Sort descending). Кроме того, вы можете сортировать по метрике датасета.
В нашем примере мы отсортируем фильтр Select state по убыванию значений метрики sum__num.
Конфигурация в этом случае должна выглядеть следующим образом:
Фильтр Select state на дашборде будет отображать значения штатов в порядке убывания значений выбранной метрики, т.е. наверху списка будут отображаться штаты с наибольшим количеством зарегистрированных рождений.
¶ 7.6. Диапазон единственного значения
¶ 7.6.1. Общая информация
В этой статье мы представим параметр конфигурации Single value, который относится к фильтру Numerical Range и используется для настройки одного типа значения для минимальных, максимальных и точных значений.
¶ 7.6.2. Параметры конфигурации фильтра
Для этих типов фильтров доступны следующие параметры конфигурации:
| Value | Numerical Range | Time Range | Time Column | Time Grain | |
|---|---|---|---|---|---|
| “Родитель-потомок” | + | ||||
| Доступные значения предварительной фильтрации | + | + | |||
| Сортировка значений фильтра | + | + | + | + | |
| Единственное значение | + |
¶ 7.6.3. Диапазон единственного значения
Примечание. Опция доступна для этого типа фильтра: Numerical Range.
Параметр Single value относится к числовым диапазонам и используется для ограничения числа или диапазона, которые можно указать в фильтре числового диапазона. Для использования убедитесь, что вы работаете с фильтром Numerical Range.
На панели Filter Configuration выберите Single Value, а затем выберите тип единственного значения:
- Minimum — в фильтре числового диапазона есть только один ползунок, и он используется для выбора минимума (т.е. начальной точки) для диапазона. Например, если выбрано 11.5k, то все значения, большие или равные 11.5k, будут применены фильтром. Обратите внимание, что есть синяя подсветка, которая визуально отображает отфильтрованный диапазон.
- Exact — в фильтре числового диапазона есть только один ползунок, и он используется для выбора точного значения. Будут включены только данные графика, соответствующие выбранному значению. В этом случае синим подсвечивается только сам ползунок.
- Maximum — в фильтре числового диапазона есть только один ползунок, и он используется для выбора максимума (т.е. конечной точки) диапазона. Например, если выбрано 28.8k, то все значения, меньшие или равные 28.8k, будут применены фильтром. Обратите внимание, что есть синяя подсветка, которая передаёт отфильтрованный диапазон.
¶ 7.7. Подсказка фильтра
¶ 7.7.1. Общая информация
В этой статье мы узнаем, как использовать параметр Description для создания всплывающей подсказки фильтра. Этот параметр чрезвычайно полезен для объяснения назначения конкретных фильтров.
¶ 7.7.2. Настройки фильтра
Для этих типов фильтров доступны следующие параметры настройки:
| Value | Numerical Range | Time Range | Time Column | Time Grain | |
|---|---|---|---|---|---|
| Описание | + | + | + | + | + |
| Значения по умолчанию | + | + | + | + | + |
| Требуемое значение | + | + | + | + | + |
| Выбор первого значения по умолчанию | + | ||||
| Выбор нескольких значений | + | ||||
| Динамический поиск | + | ||||
| Обратный выбор | + |
¶ 7.7.3. Подсказка фильтра (описание)
Примечание. Опция доступна для следующих типов фильтров: Все.
Параметр Description используется для создания значка всплывающей подсказки, который показывает описательный текст при наведении курсора.
Для использования в поле Description введите краткое описание фильтра.
Когда закончите, выберите Save. Подсказка выглядит следующим образом:
¶ 7.8. Управление значениями
¶ 7.8.1. Общая информация
В этой статье мы представим настройки фильтров, которые позволят вам управлять значениями в фильтрах.
Темы, которые мы обсудим, включают:
- Значение по умолчанию и выбор нескольких значений;
- Обязательное значение фильтра;
- Выбор первого значения фильтра по умолчанию;
- Динамический поиск по всем значениям фильтра;
- Обратный выбор.
¶ 7.8.2. Настройки фильтра
Для этих типов фильтров доступны следующие параметры настройки:
| Value | Numerical Range | Time Range | Time Column | Time Grain | |
|---|---|---|---|---|---|
| Описание | + | + | + | + | + |
| Значения по умолчанию | + | + | + | + | + |
| Обязательное значение | + | + | + | + | + |
| Выбор первого значения по умолчанию | + | ||||
| Выбор нескольких значений | + | ||||
| Динамический поиск | + | ||||
| Обратный выбор | + |
¶ 7.8.3. Значения по умолчанию и выбор нескольких значений
Примечание. Для этих типов фильтров доступны параметры: Все (значения по умолчанию) | Value (выбор нескольких значений).
Параметр Filter has default value позволяет выбрать значения по умолчанию для фильтра. Если выбран этот параметр, появляется раскрывающееся меню Default Value, которое заполняется данными из выбора, сделанного в поле Column (при использовании типов фильтров Value и Numerical range).
Если выбран тип фильтра Time range, то можно выбрать значение диапазона времени по умолчанию, если выбран тип фильтра Time column, то можно выбрать значение столбца времени по умолчанию и так далее.
Просто выберите параметр, который будет применяться в качестве значения по умолчанию.
Примечание. Если необходимо разрешить выбор более одного значения по умолчанию, установите флажок Can select multiple values
Например, давайте создадим фильтр Select state с типом Value, использующий столбец state. Включив параметр Can select multiple values, мы можем указать несколько значений по умолчанию в поле Filter has default value — в этом случае мы выберем штаты NY, CA и TX.
Конфигурация будет выглядеть следующим образом:
Фильтр Select state будет иметь три предварительно выбранных значения по умолчанию:
¶ 7.8.4. Обязательное значение фильтра
Примечание. Опция доступна для следующих типов фильтров: Все.
Если включён параметр Filter value is required, то сначала необходимо обязательно указать параметр фильтра, а потом применить фильтр. Данный параметр работает только в паре с включённым параметром Filter has default value, т.е. если включён первый параметр, то обязательно необходимо включить второй и указать в нём значения по умолчанию. Это сделано для повышения производительности, чтобы пользователь случайно не выполнил большой запрос.
Конфигурация в этом случае выглядит так:
¶ 7.8.5. Выбор первого значения фильтра по умолчанию
Примечание. Опция доступна для этого типа фильтра: Value.
Параметр Select first filter value by default просто выбирает первый элемент, который появится в данных столбца, и отображает его как значение по умолчанию для фильтра. При использовании этого параметра поле Filter has default value не может быть установлено.
Параметр Select first filter value by default в основном используется как средство предотвращения случайного повторного выполнения затратных запросов на дашборде.
Параметр целесообразно применять в тех случаях, когда в качестве данных для дашборда используется датасет с часто изменяющимися значениями, например, дома для продажи на изменчивом рынке. Этот параметр позволяет RT.DataVision динамически выбирать первое значение, которое появляется в данных.
Чтобы увидеть это в действии, попробуйте включить этот параметр для фильтра Select state. Конфигурация в этом случае будет следующей:
Первое значение данных в столбце state — CA. После сохранения вы заметите, что значение CA автоматически предварительно выбирается в качестве значения по умолчанию для фильтра Select state.
¶ 7.8.6. Динамический поиск по всем значениям фильтра
Примечание. Опция доступна для этого типа фильтра: Value.
Этот параметр включает динамический поиск при выборе значения фильтра (т.е. значения, соответствующие тексту при его вводе, будут отображаться как доступные для выбора значения).
Этот параметр расширенной настройки лучше всего использовать в сценариях, когда вы работаете с большим датасетом. По умолчанию каждый фильтр загружает не более 1000 вариантов при загрузке страницы. Если в вашем столбце более 1000 значений, включите параметр Dynamically search all filter values, чтобы поддерживать большие датасеты и сделать процесс выбора значений более удобным для пользователя.
Внимание. Использование этого параметра может увеличить нагрузку на базу данных.
Конфигурация для этого параметра выглядит так:
А настроенный фильтр выглядит следующим образом на дашборде:
¶ 7.8.7. Обратный выбор
Примечание. Опция доступна для этого типа фильтра: Value.
Могут быть случаи, когда будет выбрано большое количество значений фильтра, за исключением относительно небольшого числа. В этих сценариях инструмент обратного выбора может быть весьма полезен.
Параметр обратного выбора позволяет исключить значения фильтра (т.е. фильтровать по всем значениям, кроме выбранных вами).
Выберите параметр Inverse selection и сохраните настройки:
Теперь давайте посмотрим в действии. В приведённом ниже примере мы выбрали значения штатов CA, TX и NY. Обратите внимание на значок в виде кружка с полосой рядом с выбранными значками. При применении этого фильтра на дашборде будут отображаться все значения штатов, кроме Калифорнии, Техаса и Нью-Йорка.
Чтобы отменить выбранное значение, просто выберите его повторно.
¶ 7.9. Область действия фильтра
¶ 7.9.1. Общая информация
В этой статье мы познакомим вас с концепцией области действия, доступ к которой можно получить через вкладку Scoping окна Add and edit filters для большинства типов фильтров, и её способностью обеспечивать контроль над применением фильтров к определённым графикам.
Чтобы получить доступ к вкладке Scoping, откройте панель фильтров на дашборде и выберите Add/Edit Filters. В окне Filters выберите фильтр, для которого вы хотите настроить область действия, а затем перейдите на вкладку Scoping.
Чтобы изменить область действия кросс-фильтра, см. раздел Кросс-фильтрация.
¶ 7.9.2. Область действия фильтра
Область действия обеспечивает детальный контроль над тем, какие графики подлежат применённому фильтру. Чтобы получить доступ к параметрам области действия, выберите вкладку Scoping, как описано выше.
Область действия фильтров по умолчанию зависит от типа фильтра:
- Тип Time Grain — по умолчанию применяется ко всем графикам;
- Типы Value, Numerical Range, Time Column и Time Range — применяются ко всем графикам, основанным на указанном датасете по умолчанию.
Если ваш дашборд основан на нескольких датасетах, вы можете изменить область действия фильтра, чтобы его можно было использовать на всех графиков с общим именем столбца.
Например, если у вас есть два датасета, лежащих в основе ваших графиков (Глобальные продажи транспортных средств и Данные Всемирного банка), и эти датасеты имеют одно и то же имя столбца (country_abrv), вы можете расширить область применения фильтра значений страны, чтобы применить его ко всем графикам, которые используют эти два датасета.
Область действия по умолчанию можно изменить, перейдя на вкладку Scoping.
Чтобы указать отдельные графики, которые можно фильтровать, выберите Apply to specific panels.
Все графики и вкладки на дашборде будут отображены и представлены в формате иерархической структуры с установленным флажком для каждой из них.
Чтобы защитить график от фильтрации, просто снимите соответствующий флажок. В приведённом ниже примере мы отменили выбор графика Genders by State, чтобы он при любой фильтрации отображал данные об именах в разрезе штатов.
¶ 7.10. Кросс-фильтрация
¶ 7.10.1. Общая информация
В этой статье мы представим кросс-фильтрацию (т.е. перекрёстную фильтрацию). Кросс-фильтрация позволяет вычленить элемент данных из графика (например, строку из таблицы, фрагмент из кругового графика), а затем применить его в качестве фильтра ко всем подходящим графикам на дашборде.
¶ 7.10.2. Подходящие графики
Чтобы использовать кросс-фильтрацию, вам необходимо использовать подходящий график из следующих:
- Все eCharts (электронные графики);
- Все Time Series Charts (графики временных рядов);
- Pivot Table (Сводная таблица);
- Table Chart (Таблица).
И вам нужно включить кросс-фильтрацию для графика (см. ниже).
¶ 7.10.3. Включение кросс-фильтрации по графику
Чтобы использовать кросс-фильтрацию, вам необходимо включить эту функцию в представлении Explore (Исследовать).
Если вы находитесь на экране Dashboards, вы можете перейти непосредственно на страницу Explore (Исследовать) графика, щёлкнув значок с вертикальным многоточием на графике, а затем выбрав Edit chart.
На открывшейся странице Explore (Исследовать) в разделе Filters выберите Enable dashboard cross filters.
Сохраните изменения настройки графика, нажав Save.
Повторите этот процесс для любых других графиков, для которых вы хотите использовать кросс-фильтрацию.
¶ 7.10.4. Применение
Чтобы проиллюстрировать использование кросс-фильтрации, мы выполним пошаговое руководство, в котором мы применим кросс-фильтрацию к трём графикам: 1 Pivot Table (Сводная таблица) и 2 Pie Chart (Круговой график).
В графиках используются данные датасета birth_names, сводная таблица Pivot Table v2 отображает количество зарегистрированных имён в разрезе штатов и имён, а круговые графики отображают общее количество регистраций имён по штатам (States) и в разрезе полов (Genders).
Кросс-фильтрация включена для всех трёх графиков.
Для начала, на круговом графике Genders, наведите курсор на сектор графика girl и выберите его.
После этого выбранный фильтр girl будет применён к двум другим графикам. На приведённом ниже рисунке вы заметите, что круговой график States и сводная таблица Pivot Table v2 были обновлены, чтобы отразить применённый фильтр:
Теперь давайте добавим дополнительный кросс-фильтр, выбрав NY на круговом графике States:
B вы увидите, что оба фильтра — по одному из каждого кругового графика — применяются к сводной таблице. Теперь в сводной таблице показано количество зарегистрированных женских имён в штате Нью-Йорк.
Применённые фильтры демонстрируется значком с маленькой цифрой “2”, который показывает количество фильтров, применяемых в настоящее время к графику.
¶ 7.10.5. Отключение кросс-фильтра для графика
Чтобы отключить кросс-фильтр для графика, выберите круглый значок включения\выключения. При этом фильтр удаляется для всех графиков, к которым он был применён.
¶ 7.10.6. Область действия кросс-фильтров
Область действия позволяет выбрать, какие графики следует подвергнуть кросс-фильтрации.
Чтобы запустить область действия кросс-фильтра, щёлкните значок вертикального многоточия на графике, а затем выберите Cross-filter scoping.
По умолчанию кросс-фильтрация будет применяться ко всем подходящим графикам (т.е. ко всем графикам с включённым Emit Dashboard Cross Filters).
Чтобы выбрать определённые вкладки и/или графики для кросс-фильтрации, выберите Apply to specific panels на панели Cross Filter Scoping, а затем выберите нужные вкладки (при наличии) и/или графики.
Обратите внимание, что функциональность этой панели идентична инструкциям в разделе Область действия фильтра.
¶ 7.11. Управление фильтрами
¶ 7.11.1. Общая информация
В этой статье мы рассмотрим некоторые функции управления фильтрами, доступные в RT.DataVision.
Эти функции включают:
- Добавление фильтра и разделителя;
- Удаление фильтра;
- Просмотр применённых фильтров (через значок графика);
- Просмотр конфигурации и области действия фильтра;
- Очистка всех фильтров;
- Подсветка активного фильтра;
- Фильтр вне области действия;
- Скрытие боковой панели фильтрации.
¶ 7.11.2. Добавление фильтра и разделителя
В окне Add and edit filters выберите + Add filters and dividers, а затем в подменю выберите Filter. На панели Filters появится новый фильтр с названием для заполнения [untitled].
Разделитель (Divider) — это текстовое поле, содержащее заголовок и необязательное описание, которое можно использовать для описания представленных на дашборде наборов фильтров или просто для разделения фильтров.
¶ 7.11.3. Удаление фильтра
Чтобы удалить фильтр, на панели Filters выберите у необходимого фильтра значок корзины.
После выбора значка корзины RT.DataVision спросит, хотите ли вы восстановить удаление (т.е. отменить действие). Если это так, выберите Restore Filter; в противном случае удаление будет будет произведено удаление фильтра. Кроме того, вы можете выбрать Undo?.
Примечание. Функции Undo? и Restore Filter появляются на 5 секунд, после чего фильтр будет удалён.
¶ 7.11.4. Просмотр применённых фильтров (через значок графика)
Чтобы увидеть, какие фильтры были применены к определённому графику, вы можете выбрать значок фильтра на самом графике.
Он расположен в правом верхнем углу каждого графика и отображает число — это количество фильтров, которые были применены к этому графику.
При выборе этого значка появляется всплывающая подсказка, отображающая применённые фильтры. На приведённом ниже рисунке были применены два фильтра (Select state и Select gender), т.е. итого 2 применённых фильтра.
¶ 7.11.5. Просмотр конфигурации и области действия фильтра
Чтобы просмотреть информацию о конфигурации фильтра и деталях области действия, просто наведите курсор на поле фильтра. Появится всплывающее окно с этими данными.
¶ 7.11.6. Очистка всех фильтров
При очистке всех фильтров удаляются выбранные вами значения фильтров, но не сами фильтры.
Чтобы очистить все фильтры, на дашборде выберите Clear All.
После этого все выборки, сделанные в фильтрах, удалятся.
Обратите внимание, что это отличается от полного удаления самого фильтра. Для удаления непосредственно фильтра просто выберите + Add/Edit Filters, чтобы открыть окно Add and edit filters, а затем продолжите удаление фильтра, как описано выше в разделе Удаление фильтра.
¶ 7.11.7. Подсветка активного фильтра
Чтобы быстро сопоставить фильтры с графиками и вкладками, RT.DataVision автоматически применяет подсветку в виде синей рамки к графикам и вкладкам, которые включают данные из выбранного фильтра.
В качестве примера мы рассмотрим эту функцию на дашборде USA Births Names. Для проверки функции используем фильтр Select state для фильтрации по штатам.
Ниже на рисунке дашборд без выбранного фильтра (т.е. курсор не наведён на фильтр) — обратите внимание, что синих светящихся рамок нет.
А после того, как мы поместим курсор на раскрывающий список значений фильтра (или щёлкнем на него), вы заметите, что графики и вкладки (при наличии) выделены светящейся синей рамкой:
¶ 7.11.8. Фильтр вне области действия
Если все данные из фильтра отображаются на вкладке, отличной от активной вкладки, то этот фильтр считается вне области действия и отображается в разделе Filters out of scope.
В приведённом ниже примере у нас есть два фильтра, данные которых представлены на вкладке Basic, а вкладка Additional пустая.
Если мы выберем вкладку Additional, мы увидим, что появляется панель Filters out of scope. Развернув её, вы увидите фильтры с данными на неактивной вкладке Basic.
Т.е. раздел Filters out of scope является индикатором того, что отфильтрованные данные располагаются на других вкладках.
¶ 7.11.9. Скрытие боковой панели фильтрации
Видимостью боковой панели Filter можно управлять непосредственно с помощью Dashboard JSON Metadata. Чтобы изменить его:
- Получите доступ к нужному дашборду в режиме редактирования.
- Нажмите в правом верхнем углу на … > Edit properties.
- Разверните раздел Advanced, чтобы найти JSON Metadata.
- Видимость фильтра контролируется параметром show_native_filters. По умолчанию установлено значение true. Изменение его на false скрывает боковую панель Filter.
- Нажмите Apply.