Внутри конструктора Unisender — ИИ-ассистент. Поможет составить тему, проверить ошибки в тексте, нарисовать картинку. И даст рекомендации как маркетолог или психолог.

Yandex DataLens — это сервис визуализации и анализа данных от Yandex Cloud. В нем можно рисовать диаграммы, строить таблицы и объединять несколько визуализаций в один дашборд. Затем на дашборде можно отслеживать выбранные показатели бизнеса.
Сервис предоставляется всем пользователям бесплатно, без ограничений на количество участников и запросов.
Сначала познакомимся с интерфейсом в общем, а потом начнем собирать статистику, строить графики и собирать дашборды.
Но чтобы обзор был понятнее, разберемся в основных терминах:
Подключение — набор параметров для доступа к источнику данных. Источником может быть база данных ClickHouse, Excel-таблица, Google-таблица, счетчик Яндекс.Метрики и др.
Датасет — описание набора данных из источника. То есть это какая-то статистика: количество и сумма продаж, возраст клиентов, распределение по полу и т.д.
Чарт — визуализация информации из источника данных, датасета в виде таблиц, диаграмм и карт.
Дашборд — набор чартов, селекторов для фильтрации информации и текстовых блоков. Дашборд — лист с расположенными на нём визуальными элементами или виджетами. Он может содержать заголовок, графики, объединённые по смыслу, фильтры для изменения представления данных и поясняющие тексты.
Когда зарегистрируетесь в сервисе, попадете на главную. Слева вы увидите панель управления с различными вкладками:
По сути все эти вкладки нужны потом, когда у вас уже будет несколько подключений, чартов и дашбордов, чтобы переключаться между ними. Если вы работаете с данными в первый раз, через все этапы создания можно пройти через главную страницу. Вернемся к ней.
Идти по вкладкам нужно по порядку: от подключения к дашбордам.
Здесь вы можете выбрать источник данных.
Проще всего работать с вкладкой «Файлы и сервисы» и «Партнерские подключения» — там достаточно загрузить таблицу или вписать OAuth-токен и можно будет работать с цифрами. Например, чтобы загрузить Excel-таблицу, нужно в блоке «Файлы и сервисы» выбрать пункт «Файлы», в открывшемся окне кликнуть на «Загрузить файл» (выбрать таблицу только в CSV-формате), а затем — «Создать подключение».
Важно! Сейчас DataLens поддерживает только CSV-формат таблиц, но в будущем будет и прямое подключение из Excel.
В «Базах данных» придется порт HTTP-интерфейса, кластер, имя хоста и другую информацию. Если вы новичок — проще работать с первым вариантом.
В этой вкладке можно формировать наборы данных из тех файлов, которые вы загрузили в подключении.
Для этого нужно выбрать подключение (в нашем случае это таблица, которую мы загрузили на прошлом этапе).
На вкладке «Таблицы» автоматически появится файл с вашей информацией, а внизу — предпросмотр будущего датасета.
Работать с разделом нужно так: в разделе «Таблицы» первой выбираете главную таблицу (если их несколько) и переносите ее в рабочую область. А затем на иконку первой таблицы перетягиваете другие, данные из которых хотите отразить в отчете.
Есть четыре типа связи таблиц. Они влияют на то, что попадет в итоговый набор данных:
Объединять таблицы можно и по нескольким полям одновременно. Для этого нажмите в диалоговом окне «Добавить связь» и выберите из выпадающих списков нужные столбцы. Затем нажмите «Применить».
В разделе «Датасеты» есть и другие вкладки:
На вкладке «Поля» можно выбрать, как агрегировать данные. При этом поля могут быть двух типов:
Для всех полей данных можно задавать тип:
Суть в том, что для одних и тех же полей данных можно настраивать разные типы. Например, у вас в таблице есть адрес магазина. Такой тип данных лучше указать геоточкой, потому что так можно будет построить карту с отображением количеством продаж в определенной точке города. А если у вас есть строка «количество продаж», то ей лучше присваивать значение «целое число».
Но! У Yandex DataLens нет встроенного генератора полигонов и геоточек. Чтобы строить такие чарты нужно, нужно изначально создать подключение к таблице или базе с геопоинтами.
Главное — присваивать данным соответствующие типы. Правила соответствия читайте в справке DataLens.
В работе с типом данных есть еще одна фишка — одно и то же поле можно представить и как измерение, и как показатель. Например, можно построить отчет по каждому покупателю — это измерение. А можно агрегировать данные по покупателям — так вы узнаете, сколько людей взаимодействовали с магазином и это уже будет показатель.
Параметры и фильтрацию разбирать не будем, потому что подробнее поговорим о них в следующих разделах.
Если с таблицей все ок, в правом верхнем углу нужно кликнуть на «Сохранить».
После того, как вы сохранили таблицу, рядом с кнопкой «Сохранить» можно кликнуть на «Создать чарт» и вас автоматически перенаправит на создание диаграммы.
В новом окне вы увидите все содержимое таблицы под названием «Измерения» и «Показатели».
Чтобы собрать диаграмму, нужно перетаскивать значения из столбцов «Измерения» и «Показатели» в соседний столбец. При этом названия полей, в которые можно переносить что-то из области измерений, отличаются для каждой диаграммы.
Например, у линейной диаграммы есть секции X и Y, которые принимают разные данные:
Начнем строить. Мы для примера сделаем столбчатую диаграмму и узнаем объем выручки компании по разным категориям.
Дальше диаграмму можно улучшать и делать более удобной. Например, можно сделать разбивку по цвету. Для этого нужно перетащить нужное измерение в раздел «Цвет», дальше система сделает все сама. В нашем случае мы можем увидеть, какой менеджер отвечал за продажу товаров в разных категориях.
Еще диаграмму можно сортировать по тем измерениям, которые мы в нее добавили. Например, можно оставить продажи только за определенный период (в нашем случае с 2018 по 2019 год).
Потом можно добавить дополнительные подписи на диаграмму. Выбирать можно любые из столбца «Измерения». Мы для примера добавили на диаграмму количество продаж по каждой категории.
Затем созданную диаграмму нужно сохранить, кликнув на кнопку «Сохранить» в правом верхнем углу экрана. Название у нее будет такое же, как название у датасета.
Кроме диаграмм в DataLens можно строить таблицы или просто выводить какие-то числа на экран. Это удобно, если у вас обновляемая база данных — вы сможете нарисовать все нужные диаграммы, таблицы и др. в DataLens и следить за изменениями.
Мы для примера построим таблицу по категории товара и количеству продаж.
Важно! В настройках форматирования показателей таблиц можно включать линейные индикаторы, чтобы делать таблицу похожей на линейчатую диаграмму.
А еще выведем на экран количество продаж. Для этого нужно выбрать отображение значений в виде «Индикатор» и в строку «Показатель» перенести информацию о количестве продаж.
Чарты строить научились, теперь повторим, какая визуализация нужна в разных ситуациях.
Задача | Что лучше подходит |
Отследить динамику. Например, проверить продажи на сезонность или понять, как растут продажи по дня. | Графики, потому что они лучше всего отображают изменение во времени. Например, линейный график. |
Увидеть конкретные числа или сравнить их между собой. Например, как отличается конверсия по разным клиентам или как менеджеры справляются в планом. | Линейчатые или столбчатые графики. |
Протестировать гипотезу. Например, проверить корреляцию между количеством заказов и затратами на рекламу. | Точечные и столбчатые графики. |
Найти долю от целого. Например, понять, какой процент от планируемого выполнили менеджеры или какой процент продаж приходится на конкретные товары. | Круговая или кольцевая диаграммы, которые показывают процентное отношение. |
Получить конкретное значение или выгрузить данные. Например, сколько продаж было или какой тип оплаты выбирали клиенты. | Таблица. |
Если необходимо показать одно ключевое значение. | Индикатор |
Следующий этап — создать полноценный дашборд с разными диаграммами.
Для этого нужно выбрать вкладку «Дашборды» в панели управления слева → «Создать дашборд». Назовите его и кликните на «Создать».
Затем нажмите на «Добавить» по центру экрана и выберите одну диаграмму.
Чтобы добавить остальные чарты, в правом верхнем углу кликайте на «Добавить» и добавляйте информацию по очереди.
Важно! Не нужно выбирать сразу все диаграммы — сервис добавит только первую выбранную.
У нас в итоге получился такой дашборд:
А если у вас будет больше информации о компании, то собрать можно будет более информативный и полезный дашборд:
Еще одно дополнение — размеры чартов можно менять. Для этого нужно кликнуть левой кнопкой мыши на треугольник в правом углу каждого чарта, зажать клавишу и потянуть мышь в сторону.
Кроме чартов к дашбордам можно добавлять селекторы — инструмент для передачи информации из запроса чартам, параметрам датасета или дашборда (или другим селекторам). По сути это кнопка, которая позволяет переключаться между разными данными.
А еще можно добавлять текст, картинки, цитаты, формулы, код и подзаголовки.
Важные особенности дашбордов:
Когда подготовите дашборд, можете опубликовать его в интернете и показывать кому угодно. Для этого нажмите на «…» в левом верхнем углу экрана → «Публичный доступ» → перетащите ползунок напротив «Текущий объект». Затем настройте доступ для чартов, датасетов и подключений, которые используются в этом дашборде.
После этого копируйте ссылку на дашборд и жмите «Применить».
Добавлять пользователей в DataLens можно только по адресу Яндекс Почты.
Чтобы добавить человека, перейдите в раздел «Настройки сервиса» и «Управление пользователями» кликните на «Добавить пользователей».
В открывшемся окне впишите адрес почты человека и нажмите «Добавить».
Дальше можно настроить права доступа. Разграничение прав доступа в DataLens реализовано на уровне объектов и папок. Это значит, что на каждый объект или папку можно настроить права доступа, которые разрешат пользователю определенные действия. Если вы создадите или скопируете папку или объект, то у них будут те же права, что и у родительской папки, в которой они будут размещены.
Вот, на что можно настраивать права:
Всего есть 4 права доступа:
Для этого нужно выбрать в панели управления вкладку с нужным объектом (папкой, чартом, датасетом и т.д.). А затем навести мышь на строку с нужным объектом и нажать на «…» в правом конце строки. Появится всплывающее окно, в котором нужно выбрать «Права доступа».
В правах доступа в правом верхнем углу надо кликнуть на «Права на …» и в строке «Добавить участников» вписать адрес почты или никнейм нужного человека.
В статье мы рассказали о базовых моментах работы с сервисом. На самом деле возможностей у DataLens инструмента, но на рассказ обо всем уйдет не одна статья. Поэтому проще будет посмотреть курсы по анализу данных в Yandex DataLens от Яндекса — там обо всем рассказывают подробно и наглядно:
Основы работы с DataLens. Это базовый курс по основам работы с DataLens.
Yandex DataLens Festival. В курсе вы изучите особенности анализа в облаке: хранилище, ETL, безопасность.
Построение корпоративной платформы данных. Курс о том, как свести статистику вашей компании в одно защищенное облачное хранилище и использовать его как источник для анализа. После прохождения курса вы научитесь выбирать архитектуру проекта и подходящие для его реализации инструменты, настраивать нужные сервисы и интегрировать их между собой.
DataYoga: марафон по DataLens. Это бесплатный марафон с практическими задачами по визуализации. Марафон также доступен в формате книги.
Визуализация данных: бесплатный курс-симулятор в Нетологии. Бесплатный курс, в котором вы почувствуете себя в роли аналитика в крупной ритейл-компании и поможете принять решения об открытии новых точек продаж.
Инженер облачных сервисов. Базовый курс от Yandex Cloud для тех, кто хочет изучить инструменты визуализации и аналитики данных, а также основы облачной инфраструктуры.
Также вам может пригодиться наша подборка 20+ классных курсов по веб-аналитике и работе с данными.
Читайте только в Конверте
Искренние письма о работе и жизни, эксклюзивные кейсы и интервью с экспертами диджитала.
Проверяйте почту — письмо придет в течение 5 минут (обычно мгновенно)