Котятки🐱,
В мой уютный канальчик редко залетают материалы о продуктивности и мотивации, ибо мне повезло, и в сфере, где я работаю, есть специальные люди, которые помогают решать эти проблемы – scrum-мастера.
Но сегодня как раз об этом.
Наткнулась на выжимки из книги Чарльза Дахигга, и почувствовала, как это написано про мои отношения с публичной сферой/сферой обучения. Думаю, кому-то тоже близка проблема нелюбимых задачек и мотивации, поэтому оставлю это тут:
https://hbr-russia.ru/karera/professionalnyy-i-lichnostnyy-rost/p18731/

Котятки,
Научная визуализация – это почти другой мир, у них даже BI-системы (или их подобие) свои.
С задачами в рамках научной визуализации, особенно визуализации неопределенности, я столкнулась, когда писала диссертацию, но более предметно разобрала для себя только сейчас.
Общий обзор всего того, что мы относим к кейсам неопределенности в контексте визуализации: https://medium.com/multiple-views-visualization-research-explained/uncertainty-visualization-explained-67e7a73f031b
Принципы визуализации неопределенности: https://ctg2pi.wordpress.com/2015/02/24/principles-of-posterior-visualization/
Глава из Fundamentals of Data Visualization про визуализацию неопределенности с подробными примерами:
https://clauswilke.com/dataviz/visualizing-uncertainty.html

👆Вдогонку к предыдущему посту, забыла приложить: материал по визуализации неопределенности от FlowingData. Написано прямо как для людей: https://flowingdata.com/2018/01/08/visualizing-the-uncertainty-in-data/

​​Интересные и полезные запросы MySQL
#запросы #mysql

В статье представлена подборка интересных и полезных запросов MySQL с живыми примерами, которые вы можете использовать в своей работе.

Читать

Котятки🐱, немного оффтоп и не про дашборды. Ещё со времён работы с не шибко дружелюбной ко мне вертикой и враждебным кликхаусом я читаю канал https://news.1rj.ru/str/db_in_it и сохраняю себе в избранное в телеге то, что мне полезно. SQL преследует любого BI- специалиста, так что думаю, что большая часть подписчиков, которые занимаются разработкой, с ним сталкивается каждый, день. Ну а сегодня пятничка, и после того, как я часа полтора просидела за последним постом из этого канала, собирая сама для себя свои любимые гайды на всё случаи жизни, я подумала, что не могу не поделиться.

Менее чем через два часа стратует 24-часовой мега стрим, посвященный визуализации научных данных и науки, как области.

Будет доклад о визуализации Википедии, карта научных парадигм, картра востребованности различных навыков и многое другое!

https://24hoursciencemap.info/

Месяц назад мой босс сказал «Даша, у тебя нет компетенций в SSAS, надо бы изучить».
Если честно, мне этот зверь никогда не был интересен, но вчера Youtube возненавидел меня, и вместо любимых мною видосов испанских DWH-специалистов с субтитрами подкинул серию видео How do I BI for SSAS.
Сначала чуть дичь, но потом я втянулась и потратила полвечера:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL1C57B4EE4D873A1D
Более свежий туториал на индийском английском:
https://www.youtube.com/watch?v=0YY7_k-Asmk&list=PLjNd3r1KLjQvvRu_EZ-TSydhIqNr3ZG94&ab_channel=AnalyticswithNags
Возможно, эта древняя штукенция и проигрывает любым новомодным BI, и вообще не для этого нужна, но моё мнение после просмотра видосов и чтения всего, что я нашла по запросу SSAS на хабре: если она уже стоит и на неё завязана большая часть отчетности (и нет претензий к работе), то можно просто оставить, как есть, а для красоты визуализация нацепить сверху Power BI примерно так:
https://www.youtube.com/watch?v=pX-Pyho1cnE&ab_channel=CBTNuggets
P.S. Мне дали дельный совет открыть комментарии, чтобы меня официально можно было закидывать тапками, но я ещё стесняюсь.

Котятки🐱,
Новый год к нам мчится, скоро всё случится🎄)
Мне под ёлочку прилетела очередная ежегодная порция исследований трендов BI .
Для ленивых:
https://bi-survey.com/top-business-intelligence-trends
Полный отчёт тоже приятненький)
Меня же, как и прежде, влечёт data discovery, хоть иногда я путаю его как с data exploration.
Линк, чтобы не путать:
https://bigdatapath.wordpress.com/2018/11/26/data-exploration-vs-data-discovery/amp/

Эффекта самозванца пост!
Что ещё стоило добавить? 😁

Бесплатная книга от TIBCO: Data Fabric as Morden Data Architecture

Вебинар "Канвасианство: как организовать сбор требований для разработки дашборда и ничего не забыть"

🗓9 февраля, 13:00 МСК

Канвас — это наглядный и визуальный формат структурирования информации по заданным функциональным областям. Три вида канвасов помогут на старте (и не только на старте) BI-проекта:
- Dashboard Canvas,
- Data Source Canvas,
- Data Lineage Canvas.

На вебинаре мы рассмотрим применение онлайн-сервиса Miro и новых подходов к сбору требований для разработки дашбордов через канвасы! Разберемся со всем этим вместе с Александром Полоротовым — консультантом по внедрению Self Service BI и автором подкаста «Датаголики».

Шаблоны канвасов получат все участники вебинара, регистрируйтесь и приходите: https://dataliteracy.ru/how-to-develop

Котятки🐱,
15 причин любить Qlik этой зимой:
1) 12 из них они написали сами в подробной гайде с шаблоном ТСО: https://www.qlik.com/us/compare/qlik-vs-power-bi
2) Функция DUAL – находка для лентяев: https://help.qlik.com/ru-RU/qlikview/May2021/Subsystems/Client/Content/QV_QlikView/Scripting/FormattingFunctions/Dual.htm
3) Функция AGGR – быстрый способ сделать сводную таблицу по мере:
https://ivan-shamaev.ru/using-aggr-function-in-qlikview/
4) Волшебное сворачивание формул, которое видно в сравнении реализации одних и тех же мер в Power Bi и qlik : https://nform.com.au/creating-measures-dax-qlik-noscript/
P.S. Power BI мы всё равно больше любим, он как минимум не чувствителен к регистру.

Котятки🐱
Время гайдов по Power BI:
1) С картинками, Use-кейсами и пошаговыми объяснялками: https://exceltown.com/en/tutorials/
2) Гайд по DAX-функциям с примерами: https://dax.guide/
И его сайт-спутник для отработки DAX – с собственной встроенной средой и таблицами: https://dax.do/
3) Удобная база знаний по Power BI с ранжированием статей блога по уровню владения инструментом: https://exceleratorbi.com.au/blog/beginners/

Мой научный руководитель однажды сказал мне: какую математику ты возьмёшь, то у тебя и получится. Не случайно потом на многие годы моей настольной книгой стала одиозная «Как лгать при помощи статистики» Д. Хаффа, а в сердце поселилась любовь к семиотике всякого рода.
Сюда же в копилочку статью про то, как работать с обратной связью при дизайне дашборда.
https://nightingaledvs.com/dashboard-psychology-effective-feedback-in-data-design/
Краткое содержание:
-Мы можем устраивать пользователю эмоциональный абьюз с помощью игр с осью Y на графиках, разрывов осей и цветового драматизма. Это делает его жизнь насыщенной.
-Визуализации данных не обязательно должны быть действенными, чтобы оказывать влияние.
-Семиотикой и графиком можно добиться гораздо больше, чем просто графиком.
-Обратная связь может быть удивительно простой и при этом эффективной.
-Чтобы график перестал быть бесполезным и стал реально стимулирующим, надо подобрать шкалу так, чтобы цель казалась достижимой. Если нельзя трогать шкалу, то уж цвет-то точно можно
-Людям нравится считать себя последовательными, что практически научно обосновывает всякие дашики с аквариумами и растущими рыбками.

Котятки🐱,
Я почитала очередную статью по поводу того, как сделать так, чтобы дашборды летали, а с производительностью было всё в порядке, и потом долго пила коньяк💆‍♀️:
https://biadvice.ru/business-analysis/sovety-po-uskoreniyu-dashborda-v-power-bi.html
Пункт 2 с такой человеческой искренностью советует мне убрать всё, что не используется, что я аж прослезилась: когда твой отчет весит 500+МБ со сжатием в 10-12 раз, а в каждой таблице десятки, если не сотни колонок витрин-простыней, над которыми порхают метрики, - сложно понять, что убирать. Вторая проблема – это если убрал что-то не то🤦‍♀️: дашборд при удалении данных из модели может перестраиваться долго (как раз есть время на коньяк), ты сначала ждёшь, потом ужасаешься, и…снова коньяк🥃.
Но вчера интернет нашел мне кастомную поделку, которая показывает всё лишнее в Power BI - и это лишнее можно удалять:
https://www.thebiccountant.com/2021/08/23/power-bi-cleaner-gen2-now-covers-analysis-services-models-as-well

Хоба! И у тебя типа подсказки на Tableau...но нет, там практически однолистник с полезными горячими клавишами.

Если бы в BI-инструментах всё было так просто, как рассказывают в этом видео талантливые индусы, наверное, BI-разработчики были бы просто не нужны, а я бы не искала 15 минут, как разбирать логи с помощью BI.
Преимущество этого туториала по Power BI: ставите скорость 1,5 часа, и просто прогоняете перед любым собесом. Мозг сразу думает, что он теперь гуру:
https://www.youtube.com/watch?v=3u7MQz1EyPY
P.S. Для тех, кто не любит индийский английский так, как люблю его я есть https://www.youtube.com/watch?v=GuU6_cqu8FE, - эффект примерно тот же.

Вопросы Data Trust традиционно решаются полноценным профилированием данных, - ключевые метрики (сумма, среднее, максимум, минимум, дисперсия, количество значений, количество уникальных значений, количество null и пр.), характеризующие каждый столбец, дают, увы, не так много ответов.
Что делать?
Если данных немного, и хочется быстро, красиво, бесплатно, то Talend Trust Assessor - мой новый фаворит. Скармливаем ему CSV, нажимаем волшебную кнопку, и понимаем, а стоит ли дальше ковыряться в BI-инструменте и рисовать что-то на этих данных, ведь правило «garbage in, garbage out» никто не отменял.
Линк: https://www.talend.com/trust-assessor/