Презентация

Иногда задачей аналитика является презентация своих результатов руководству или заказчикам.

Нужно понять для кого эта презентация и какие цели преследует. То есть презентация для технического директора будет отличаться от презентации для финансового директора.

Определив, кто же будет смотреть, можно решать, какие метрики показывать и на что делать акцент.

Привет!

Как вы помните, я работаю Senior BI Analyst и знакомлю всех заинтересованных с профессией аналитика, в частности с аналитикой данных и бизнес-аналитикой. Делюсь с подписчиками лучшими практиками работы с данными, полезными ссылками и рассказываю как начать осваивать профессию.

📍Сегодня решил раскрыть чуть больше тему Business Intelligence (BI), как это связано с аналитикой и работой с данными. Смотри обновленный гайд по профессии аналитика:

1. Профессия аналитика данных
2. Задачи аналитика данных
3. Необходимые навыки
4. Business Intelligence и виды аналитики 🔥
5. Уровни аналитиков и компетенции
6. Как составить свое первое резюме
7. Как подготовиться к резюме
8. Вакансии аналитика данных (примеры)
9. Ссылки на полезные ресурсы

График из книги "Графики, которые убеждают всех". Александр Богачев https://www.litres.ru/aleksandr-bogachev/grafiki-kotorye-ubezhdaut-vseh/

В питоне в основном для рисования графиков используется три библиотеки:
- matplotlib. pyplot
- seaborn
- plotly.

Pyplot рисует стандартные графики, которые можно использовать на этапе анализа и предобработки данных. Они простые, без украшательств.

Seaborn - статичные графики, но уже можно использовать различные стили. Открывают простор для фантазии. Можно использовать для презентаций.

Plotly - интерактивные графики, можно с ними работать уже после отрисовки. Увеличивать, получать информацию при наведении курсора. Их уже удобно использовать в отчетах.

Выполнение команд в sql
Поняла по тесту выше, что не все знают в какой последовательности выполняются операторы в sql: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY.

Первым делом выполняется команда FROM, не смотря на то, что стоит она не первая.
Во FROM мы пишем из какой таблицы будем брать данные.

То есть сначала при формировании запроса, отвечаем на вопрос: Откуда берём данные?

Визуализация

Вернёмся к графикам.
Столбчатая диаграмма - отражает сравнение категорий и их место в ряду. Выводы можно делать, сравнивая категории между собой. Или определяя место. Например, "магазин А на втором месте по выручке"

Круговая диаграмма и столбчатая с накоплением показывает долю от целого. Например, мужчин в мире - 45%, женщин 55%.

График с временной шкалой используется для визуализации изменений одного параметра во времени. Можно отмечать резкий/плавный рост, снижение, стабилизацию параметра, провалы и т. д.

График зависимости одной величины от другой . Диаграмма рассеяния.

Тоже самое можно смотреть, только теперь мы отслеживаем корреляцию двух величин и делаем выводы.

Гистограмма
Похожа на столбчатую диаграмму, но смысл у неё другой.
Гистограмма показывает как распределяется величина. Всё значение делятся на равные интервалы и распределяются по интервалам. На диаграмме указывается по оси y, какое количество значений переменной попало в интервал.

Часто значения распределяются вокруг среднего симметрично. И это называется нормальным распределение. Но это история для другой заметки.
Эта диаграмма полезна скорее не для презентаций, а для анализа. Для презентации лучше разбить значение на категории, если возможно, посчитать долю каждой категории или количество значений в категории и сделать круговую или столбчатую диаграмму, соответственно.

Визуализация

Какую выбрать столбиковую диаграмму: горизонтальную или вертикальную?

Если названия категорий длинные, то лучше сделать горизонтальную, чтобы названия проще читались.

При коротких названиях - можно вертикальную.

При выборе столбиковой диаграммы следует исходить из того, что вертикальная легче и точнее считывается.

Поэтому алгоритм выбора такой: рисуем вертикальную. Если названия длинные - горизонтальную.

Основой выбора графика должны быть его удобство и читаемость.

Визуализация в python

Для себя делала файл по основным графикам и диаграммам, которые могут пригодиться на этапе анализа и в презентации результатов.

Воды вообще нет, текста особо тоже. Только примеры кодов, которые можно копировать и дорабатывать под себя. Смотрите на содержание - оно максимально понятно.

Сначала общие какие-то вещи. Потом 3 раздела по библиотекам: plt, sns и plotly

ССЫЛКА: https://colab.research.google.com/drive/1yLtXePgSai1ODUIkYkldmjJf4onlVs8o?usp=sharing

Делаю файл такой же как выше по A/B тестам в Питоне. Нужно тут выкладывать?

Далее немного тестов. Продолжим по sql. Важно понимать в каком порядке работают основные операторы в sql.

График из книги "Графики, которые убеждают всех". Александр Богачев https://www.litres.ru/aleksandr-bogachev/grafiki-kotorye-ubezhdaut-vseh/

Хочется подобное исследование провести самой. Канал по-тихоньку набирается. Понятно, что выборка будет маленькая и наврятли по ней пока можно судить о свойствах Генеральной совокупности, но всё же;)

Визуализация

Интересная подсказка: чтобы график не был перегружен данными, данные имеющие малую долю можно объединить в категорию "прочее".

Чтобы на графике не было наслоения множества линий друг на друга - выделить цветом только важные, остальные сделать серыми - общая тенденция будет видна, при этом основное сообщение будет подкреплено цветными линиями.