Как визуализировать данные с помощью Yandex DataLens: обзор инструмента и пример использования

Что такое Yandex DataLens

Yandex DataLens — это система визуализации данных, применяемая как для обычного анализа данных, так и для решения задач веб- и бизнес-аналитики. Теперь можно не только строить диаграммы и графики в Метрике, но и объединять их с данными из других источников и строить пользовательские дашборды.

Yandex DataLens объединяет информацию из разных источников:

  • PostgreSQL;
  • MS SQL Server;
  • MySQL;
  • CSV-файлы;
  • ClickHouse;
  • API Яндекс.Метрики;
  • MetricaLogsAPI.

Сервис входит в инфраструктуру Яндекс.Облако.

Чтобы разобраться в преимуществах системы, рассмотрим её возможности на примере дашборда для интернет-магазина.

Как начать

Для начала работы с Yandex DataLens необходимо:

1) создать аккаунт в Яндекс.Облаке;
2) указать платежные данные;
3) активировать сервис Yandex Datalens.

После активации вы автоматически получите тариф «Бесплатный», приветственные 4000 рублей на счёт и 60 дней пробного периода. Приобретя платную версию, остатком гранта можно оплатить сессии.

Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*

Как получить измеримые результаты в фарммаркетинге.

Показываем на примерах →

Спецпроект

Стоимость использования Yandex DataLens рассчитывается, исходя из:

  • количества сессий к источнику за отчётный период;
  • объёма загруженных и обработанных данных из источников данных;
  • дополнительных возможностей сервиса.

Сессия в DataLens — это промежуток времени в десять минут в течение которого пользователь делает запросы к источнику данных. Сейчас в DataLens действуют два тарифа: Бесплатный и Стандарт.

Подробнее о правилах тарификации можно прочитать здесь.

У Yandex DataLens удобный интерфейс. Все инструменты для работы представлены на стартовой странице:

1. Подключения — источники данных. На данный момент поддерживается 7 источников данных: ClickHouse, CSV-файл, PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, Yandex Metrica и AppMetrica.

2. Датасеты — наборы данных с вычисляемыми полями и агрегациями. Формируются пользователем после создания подключения.

3. Чарты — визуализация данных в виде графиков, таблиц и диаграмм. Создаются на основе датасета. Доступны:

  • линейная диаграмма;
  • диаграмма с областями;
  • нормированная диаграмма с областями;
  • столбчатая диаграмма;
  • нормированная столбчатая диаграмма;
  • линейчатая диаграмма;
  • нормированная линейчатая диаграмма;
  • точечная диаграмма;
  • круговая диаграмма;
  • древовидная диаграмма;
  • таблица;
  • сводная таблица;
  • точечная карта;
  • фоновая карта;
  • тепловая карта.

4. Дашборды — страницы с набором чартов. Собранные и визуализированные данные в одном документе.

5. Примеры — примеры дашбордов и чартов для знакомства с сервисом.

6. Marketplace — магазин готовых решений DataLens, в котором можно приобрести готовые датасеты, шаблоны и коннекторы. Со временем пополняется новыми товарами.

Пример использования

Рассмотрим реальный дашборд для анализа данных интернет-магазина. В нашем случае это магазин товаров для новорожденных.

Переходим в раздел «Дашборды» левого меню и выбираем один из наших дашбордов «Сводный отчёт по магазину».

Здесь мы использовали данные Яндекс.Метрики и CRM-системы клиента в формате CSV-файла. Дашборд состоит из трёх вкладок: Визиты, Просмотры, Заказы.

Читайте также  Кейс Сбербанка. Продвижение РКО

Визит — последовательность действий (активность) одного посетителя на сайте (на одном счётчике). «Визиты» отражают характер трафика на сайт: общая динамика за отчётный период, отказы, визиты в разрезе типов устройств и браузеров.

Мы использовали селекторы (фильтры) и различные типы чартов, которые сделали заранее на основе данных датасета из Яндекс.Метрики. Пример настройки чарта рассмотрим чуть позже.

Вкладка «Просмотры». Просмотром считается загрузка страницы при переходе пользователя на сайт.

Вкладка содержит детальную информацию о просмотрах в зависимости от времени суток, браузера, демографии посетителей, источника и рекламного канала.

На вкладке «Заказы» мы соединили данные из Яндекс.Метрики и CRM-системы интернет-магазина в формате CSV-файла.

Здесь представлены чарты с распределением заказов по рекламным каналам, динамика заказов по дням и категориям товаров, данные по заказам из Яндекс.Метрики и CRM-системы. Также добавлены интересующие нас селекторы: категория товара, бренд и ID покупки.

Плюс DataLens — возможность объединять данные из разных источников на одном дашборде. Как мы помним, чарты строятся на основе датасетов, а датасеты — это наборы данных из определённого подключения в DataLens.

Чтобы объединить данные, нужно, чтобы датасеты из разных источников содержали как минимум один общий параметр. Связь между двумя чартами можно установить, например, в режиме редактирования дашборда. В примере ниже мы связываем данные из разных источников по ID покупки.

Допустим, нас интересует какой-то определённый заказ, где оплата происходила наличными при получении. В CRM-системе есть информация по всем заказам, выкупленным и невыкупленным. Давайте проверим, что произошло с заказом после его оформления на сайте. Фильтруем данные по ID покупки:

Мы видим, что рекламным источником заказа была социальная сеть. Оформлен заказ 2 февраля. Изначально было заказано три товара, а выкуплено только два.

Благодаря связыванию данных из разных источников мы смогли увидеть, что произошло с заказом и сколько товаров было реально выкуплено.

Построение чартов. В этом режиме отображаются всевозможные параметры и метрики, которые можно использовать для построения диаграмм. Для двумерных графиков сразу видно, какие параметры будут на осях X и Y. Также показаны фильтры, цвета графика и параметры для сортировки данных.

Альтернативы

Аналоги Yandex DataLens — системы визуализации Google Data Studio и Microsoft Power BI. Все эти сервисы объединяют:

  • извлечение данных из разных источников;
  • возможность делиться отчётами с другими пользователями;
  • возможность создавать собственные параметры и показатели;
  • набор инструментов визуализации данных;
  • русифицированный интерфейс.

Google Data Studio — бесплатный сервис. Сейчас в нём доступно 16 собственных коннекторов для извлечения данных из источников и 179 коннекторов от партнёров. Партнёры — это независимые разработчики, которые опубликовали собственные коннекторы в открытой галерее решений.

В Microsoft Power BI коннекторов намного больше. Их полный список приводится здесь. Сервис также бесплатный, но могут потребоваться навыки программирования.

Yandex DataLens — платный инструмент в группе. Пока источников данных в нём меньше, чем в Data Studio и Power BI. Однако удобство интерфейса позволяет быстро решать маркетинговые и бизнес-задачи, строя наглядную отчётность без навыков программирования. Специального обучения сервис не требует. Познакомиться с Yandex DataLens поближе можно здесь.

Читайте также  Эффективная поисковая реклама в FMCG: статистика, тренды и советы по настройке объявлений

Читать по теме: Пробуем продвигаться контентом через Яндекс.Коллекции: три микрокейса

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.

Источник: cossa.ru

Строй Сам