Что такое дашборд в excel
Как сделать простой дашборд в Excel
Простой дашборд в Excel
14 апреля 2021 г. 1578
Введение
Дашборд – это умный отчет в режиме реального времени. Главное условие создания дашборда – наличие данных, которые можно анализировать. Благодаря такой инфопанели руководители и менеджеры имеют возможность отслеживать наиболее важные показатели в режиме реального времени и быстро реагировать. Конечно, не каждому бизнесу нужно отчитываться каждую секунду, в большинстве случаев это еженедельная или ежемесячная периодичность.
Для создания дашборда не нужно быть профессиональным аналитиком, достаточно иметь знания, которые позволят вам определять самые важные показатели из большого массива данных и отображать их на итоговой панели.
Золотые правила дашборда
Зачем нужен дашборд?
Чаще всего дашборды используются для визуализации бизнес-процессов, для отслеживания ключевых показателей эффективности, для сбора информации о состоянии веб-сайтов, для мониторинга производства. Список можно продолжать ещё, мы перечислили наиболее яркие примеры.
Данные есть в любой сфере деятельности. А если есть данные, то их можно и нужно проанализировать!
Интерактивный дашборд в Excel
В качестве примера мы решили рассмотреть достаточно актуальный, простой и общедоступный кейс – мониторинг продаж.
Для простейшего дашборда мы использовали стандартные виджеты – круговую диаграмму для категорий, карточки с показателями, столбчатую диаграмму для сравнения показателей, таблицу с рейтингом, а также задействовали фильтрацию данных, для возможности ежемесячного просмотра отчета.
В этом видео мы хотим показать вам, как легко визуализировать данные. Важно использовать правильные инструменты и следовать основным статистическим принципам
Рабочие файлы по ссылке ниже
Заключение
Тем, кому до сих пор сложно создавать подобные дашборды, мы рекомендуем собрать список всех имеющихся данных о вашем бизнесе, сформулировать свои пожелания и отправить их нам на mail@birdyx.ru. Мы составим полезные и наглядные сводки данных, которые изменят направление вашего бизнеса или жизнедеятельности к лучшему.
Тип и формат данных в Excel и Google таблицах
21 июня 2021 г. 577 MS Excel Video File Google Sheets
В этой статье мы рассмотрим стандартные варианты форматирования данных в ячейках, а также научимся создавать собственные форматы отображения данных.
5 полезных инструментов Excel и Google таблиц
25 мая 2021 г. 679 MS Excel Video Google Sheets
Знакомство инструментами Excel и Google таблиц: сортировка данных, группировка строк, выпадающие списки, чек-боксы, условное форматирование.
Автоматическое разделение таблицы Excel на книги
30 марта 2021 г. 1024 MS Excel Code
В этой статье мы снова рассмотрим разделение таблицы на основе столбца, но только теперь данные будут делиться не на листы, а на отдельные книги Excel.
Зависимый выпадающий список в Excel и Google таблицах
20 июля 2021 г. 3719 MS Excel Video File Google Sheets
В этой статье мы расскажем, как создавать зависимые выпадающие списки в Excel и Google таблицах. Рассмотрим автоматическое обновление раскрывающегося списка при добавлении новых данных к исходным данным.
Аналитика данных: как построить дашборд в Excel
В бизнесе сложно добиться системного роста, если регулярно не отслеживать ключевые показатели, которые влияют на прибыльность компании. Для этого лучше всего подходят дашборды, в которых данные представлены в понятном виде, что существенно облегчает принятие решений.
Пошагово рассмотрим, как построить дашборд по продажам в Excel. Статья будет полезна всем, кто начинает знакомство с этим мощным инструментом аналитики данных.
ОНЛАЙН-ШКОЛА ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ EXCELLENT
Дашборд помогает решать задачи менеджерам по продажам, HR-специалистам, бухгалтерам, маркетологам, руководителям
Дашборд ― динамический отчёт, который состоит из структурированного набора данных и их визуализации на основе диаграмм, графиков и таблиц.
Основные задачи дашборда:
Построение дашбордов ― такой же hard skill, как владение формулами в Excel. По статистике, пользователь Excel среднего уровня может освоить этот навык за 20 часов обучения и практики.
Для специалистов, которые работают с отчётами, навык построения дашбордов стал необходимостью, а не дополнительным преимуществом.
Чаще всего созданием дашборда занимается аналитик — он обрабатывает огромные массивы данных, оформляет их в красивый и понятный дашборд и передаёт заказчику задачи. Это могут быть руководители, менеджеры по продажам, HR-специалисты, бухгалтеры, маркетологи.
Менеджерам по продажам дашборд помогает управлять продажами. HR-специалистам ― отслеживать основные метрики, связанные с трудовыми ресурсами. Для бухгалтера будет полезен дашборд о движении средств, который отражает финансовое состояние организации. Маркетологи анализируют рекламные кампании и оценивают их эффективность. Руководителю дашборд позволит быстро оценивать состояние ключевых показателей и принимать управленческие решения.
Существует большое количество сервисов для бизнес―аналитики, такие как Tableau, Power BI, Qlik, DataLens, Google Data Studio. Самым доступным можно назвать Excel.
Главное и самое интересное в дашборде ― интерактивность.
Настроить интерактивность можно с помощью следующих приёмов:
Создаём классический дашборд для руководителя отдела продаж
Для этого выбираем наиболее популярный способ с помощью сводных таблиц.
Советуем проделать все шаги вместе с нами. Как говорит гуру мотивации Наполеон Хилл, «мастерство приходит только с практикой и не может появиться лишь в ходе чтения инструкций». Файл с данными для тренировки можно скачать здесь.
Собираем данные
Построение любого дашборда начинается со сбора данных. На этом этапе важно привести таблицы в плоский вид, чтобы в дальнейшем на их основе создавать сводные таблицы для дашборда.
Плоская таблица (flat table) ― двумерный массив данных, состоящий из столбцов и строк. Столбцы ― это информационные атрибуты таблицы, строки ― отдельные записи, состоящие из множества атрибутов.
Пример плоской таблицы:
В примере выше атрибуты — это «Наименование», «День», «Год», «Склад», «Продажи (тыс. руб)», «Менеджер», «Заказчик». Они вынесены в заголовок таблицы.
Эта таблица послужит основой для построения нашего дашборда по продажам.
Выбираем макет дашборда и цели
Если известно, для чего и для кого предназначен дашборд, легче понять, какие показатели должны выводиться на экран. Это могут быть любые количественные показатели, важные для организации: прибыль, продажи, численность сотрудников, количество заявок, фонд оплаты труда.
Также необходимо определиться с макетом — структурой — дашборда. Для начала достаточно будет прикинуть её на листе формата А4.
Пример универсальной структуры, которая подойдёт под любые задачи:
Количество информационных блоков может быть разным: это зависит от того, сколько метрик надо отразить на дашборде. Главное — соблюдать выравнивание по сетке.
Порядок и симметрия в расположении информационных блоков помогают восприятию и внушают больше доверия.
Помимо симметрии важно учитывать и логику расположения информационных блоков. Это связано с нашим восприятием: мы привыкли читать слева направо, поэтому наиболее важные метрики необходимо располагать слева направо и сверху и вниз, менее важные ― справа внизу:
Построим несколько сводных таблиц по продажам
— на основе таблицы с данными, приведённой выше в качестве примера плоской таблицы.
Таблицы будут показывать продажи по месяцам, по товарам и по складу.
Пример как сделать простой дашборд в Excel скачать шаблон
Простой, но полезный дашборд в Excel для интерактивной визуализации данных отчета по показателям: уровень обслуживания, качество и производительность. С помощью этой управляемой панели отчета можно продемонстрировать, как визуализировать свой небольшой набор данных с помощью интерактивных элементов.
Создание дашбордов в Excel шаг за шагом
Так будет выглядеть готовый результат построения дашборда в Excel с возможностью интерактивного взаимодействия отчета с пользователем.
Чтобы создать свой такой же или подобный визуальный отчет в виде дашборда следует выполнить ряд последовательных действий в Excel.
В первую очередь создадим новую книгу с 3-ма листами:
Сначала создадим табличку с входящими данными на листе «Данные» так как показано ниже на рисунке:
После чего на листе «Дашборд» создадим первый управляющий элемент – выпадающий список. В данном случае рационально использовать поле со списком, так как оно имеет больше настроек. Конечно можно было бы воспользоваться стандартным выпадающим списком в Excel выбрав инструмент: «ДАННЫЕ»-«Работа с данными»-«Проверка данных»-«Тип данных: Список». Но мы так делать не будем, так как он неудобен из-за своей боковой полосы прокрутки, которая появляется уже при 10-ти значений. А у нас в выпадающем списке должны отображаться 12 месяцев. Поэтому выберите другой инструмент: «РАЗРАБОТЧИК»-«Элементы управления»-«Вставить»-«Поле со списком».
После выбора инструмента рисуем прямоугольник размером на полторы ячейки и получился выпадающий список.
Теперь нам необходимо его настроить. Щелкаем правой кнопкой мышки по выпадающему списку и из появившегося контекстного меню выбираем опцию: «Формат объекта». После чего появилось окно «Формат элементов управления», которое следует заполнить параметрами так как показано ниже на рисунке:
Как видно из параметров данный выпадающий список в данном примере настраивается 3-мя параметрами на вкладке «Элемент управления»:
Готовый желаемый результат выглядит так:
Далее начинаем упорно работать с 3-тим листом «Обработка». На данном листе обрабатываются и подготавливаются все данные для вывода на дашборд. Будем двигаться с верху вниз. Сначала подготовим данные для верхних подписей. Для этого создаем табличку выборки показателей при условии полученного номера месяца, переданного выпадающим списком на лист «Обработка» в ячейку A1. В ячейке A2 определяем название месяца на основе полученного числа в ячейке A1, по формуле:
Делаем выборку из входящей таблицы на листе «Данные» для всех показателей с помощью функции =ВПР() скопировав формулу во все остальные ячейки:
Данные для верхних подписей показателей – подготовлены!
Как сделать вафельный график в Excel
Подготавливаем значения для графического вывода информации на верхних вафельных графиках дашборда. Сначала делаем данные для вафельной диаграммы по показателю «Уровень обслуживания».
В первую очередь нам необходимо преобразовать процентное значение в числовое сохраняя самое значение числа перед знаком %. Естественно для этого нужно умножить его на 100, но для предотвращения ошибок и простоты отображения на графике мы еще и округлим значение данного показателя до целого числа:
Теперь в ячейку G1 вводим число 0, а целый диапазон ячеек G2:P11 заполняем формулой:
=$F$1;»»;1)’ > 
Диапазон G2:P11 состоит из 100 ячеек (10×10) и 100 единиц – соответственно. В каждой ячейке формула, которая проверяет количество единиц в диапазоне. Если оно больше или равно числу (процентов) в ячейке F1 значит следует прекратить заполнять данный диапазон единицами. Как видно, пока-что формула не работает, так как ей не хватает значений в диапазоне H1:P1, к которым она также обращается. В этом диапазоне будут вычисляться итоговые суммы чисел для подсчета количества единиц из предыдущих столбцов с помощью формулы, которую копируем во все ячейки диапазона H1:P1:
Теперь как видно все работает и диапазон ячеек G2:P11 заполняется единицами по условию, в зависимости от числового значения в ячейке F1.
Вафельный график будет состоять из двух слоев динамического (переднего плана – желтый цвет) и статического (задний план – черный цвет). Мы составили динамически изменяемые данные для первого желтого графика. Нам нужно еще создать черный статический график, который послужит задним фоном. Для этого понадобится диапазон размером 10×10 ячеек которые просто статически заполнены единицами. Поэтому рядом заполняем диапазон ячеек R2:AA11 единицами и строим по ним статический по такому же принципу, как и предыдущий – динамический.
Сначала создадим черный статический график. Для этого выполним ряд последовательных действий:
Черный график для фона готов! Теперь создадим динамический желтый, но сначала следует временно изменить значение 50% на 100% в таблице входящих данных (или временно вместо формулы ввести 100% в ячейку F1). Иначе не получится создать линейный график с накоплением для диапазона ячеек G2:P11.
Для создания динамической вафельной диаграммы выполняем все выше перечисленные действия, только цвет фигуры круга должен быть желтый.
ВНИМАНИЕ: Не забудьте обратно поменять значение 100% на 50%!
Так же для динамического желтого графика следует убрать заливку фона области. Для этого делаем двойной щелчок мышкой по фоновой области и вносим настройки: «Формат области диаграммы»-«ПАРАМЕТРЫ ДИАГРАММЫ»-«ЗАЛИВКА»-«Нет заливки».
Далее выделите два графика удерживая клавишу CTRL на клавиатуре и выберите инструмент: «РАБОТА С ДИАГРАММАМИ»-«Формат»-«Упорядочивание»-«Группировать», как показано выше на рисунке.
После чего наложите один на другой и переместите группу (вырезать, вставить) на главный лист «Дашборд»:
Для управления слоями наложения диаграмм используйте инструмент: «РАБОТА С ДИАГРАММАМИ»-«ФОРМАТ»-«Упорядочение»-«Область выделения», как показано выше на рисунке.
Динамический вафельный график в Excel – готов!
Аналогичным образом создаем еще два вафельных графика для показателей: «Показатель качества» и «Производительность».
Полезный совет. При создании остальных двух вафельных графиков можно не создавать фоновую черную диаграмму, а просто скопировать ее из первой уже созданной вафельной диаграммы.
Готовый шаблон дашборда в Excel
Ниже под вафельными диаграммами у нас на дашборде расположены 3 переключателя для нижнего графика (под ними). Чтобы создать переключатели на листе «Дашборд» выберите инструмент: «РАЗРАБОТЧИК»-«Элементы управления»-«Вставить»-«Переключатель». После щелкаем по нему правой кнопкой мышки и в контекстном меню выбираем опцию «Формат объекта»:
В появившемся диалоговом окне «Формат элемента управления» на вкладке «Элемент управления» в поле ввода «Связь с ячейкой:» указываем ссылку для вывода числовых значений в ячейку по адресу: Обработка!$A$6.
Копируем новый элемент управления – переключатель, 2 раза для создания его копий остальным показателям. Теперь при переключении переключателя на листе «Обработка» в ячейке A6 будут возвращаться числовые значения 1,2 и 3. В зависимости от выбранного пользователем переключателя.
Пришло время подготовить данные для нижнего динамически изменяемого графика при переключении. Но сначала на листе «Обработка» сделаем подготовку и обработку всех необходимых значений. Снова выполним ряд последовательных действий:
Данные подготовлены и обработанные!
Теперь выполним ряд действий для создания самого нижнего графика:
Можно еще сделать несколько шагов для оформления:
После всех оформлений переносим график на главный лист «Дашборд». Там же делаем все необходимые дополнительные оформления на свой вкус. После настраиваем расположение элементов и наслаждаемся готовым результатом:
В результате получился простой аналитический дашборд в Excel. Научившись делать такие простые дашборды для интерактивных и презентабельных отчетов с динамической визуализацией данных, постепенно можно переходить к более сложным.
Дашборд — что это и почему он будет вам полезен или современный способ сделать тайное явным
Наверное, мало кто из нас задумывался, что практически с рождения пользовался дашбордами. Мы получали некую информацию, анализировали, принимали решение или даже испытывали какие-то эмоции благодаря им. Да-да, градусник, измеряющий температуру, когда вы болели; часы; стрелка спидометра, перевалившая за 200 км/час (ну, это может быть не у всех) — все эти приборы по сути являются дашбордами или их элементом. Но мне бы хотелось рассказать об интерактивных аналитических дашбордах. И, самое главное — показать, что в наше время такие дашборды могут быть полезны каждому человеку, а не только крупным банкам или корпорациям.
Если у вас есть данные — не важно, домохозяйка вы с пачкой чеков от закупок продуктов, спортсмен с данными о пробежках из Strava или кто-либо ещё — вы сможете представить это наглядно, оценить важные показатели, в результате чего принимать более оптимальные решения.
Вы не используете дашборды и думаете, что вам это не нужно? Мнение может поменяться, а кругозор расширится, так как далее: что такое дашборды, какие цели достигаются с помощью них, ключевые понятия и сферы использования, существующие инструменты, множество ссылок на актуальные ресурсы по теме, а также реальный пример, как из обычных на первый взгляд данных, можно извлечь интересные знания…
Возникновение и значение термина
Историческая справка
Большинство специалистов ведут отсчёт истории визуализации данных с графиков движения небесных тел (кто-то может поспорить, указав на древние наскальные рисунки). Так, Howard Funkhouser обнаружил диаграмму движения небесных тел, датированную 10’ым веком, которая считается одним из первых графических изображений данных.
Michael Friendly разделяет историю визуализации данных на несколько периодов:
до 17 века – ранние карты и диаграммы;
1600-1699 – измерения, теории, идеи;
1700-1799 – новые графические формы;
1800-1850 – начала современной графики;
1850-1900 – золотая эпоха статистической графики;
1900-1950 – современные тёмные времена;
1950-1975 – перерождение визуализации информации;
1975-наше время – высокоточная, интерактивная и динамическая визуализация.
Возрождение визуализации информации в 50’ые годы возможно связано с окончанием Второй Мировой Войны, когда особенно обострилась необходимость улучшать экономическое состояние стран-участников. В те годы также зародились такие термины как анализ данных и Business Intelligence (BI). В современном понимании понятие анализа данных в 1961 году дал известный статистик Джон Тьюки, которому мы благодарны ещё и за введение слова “бит” (binary digit). В своих работах он также указывал на необходимость визуализации статистической информации.
Термин Business Intelligence впервые использовал в своей статье 1958 года сотрудник корпорации IBM Ханс Питер Лан. В нынешнем употреблении, как “концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений и бизнес-анализа”, это понятие сформировалось при развитии систем поддержки принятия решений в середине 80х, тогда же и возникли первые идеи цифровых дашбордов.
Манифест пользователей дашбордов
Дашборд — это интерфейс между аналитическим движком и тем, кто выступает в роли пользователя-аналитика. Таким образом, к дашборду применимы все принципы построения интерфейсов, методы улучшения UX и повышения Usability.
О принципах визуализации данных
Как говорит известный эксперт по дашбордам Стефан Фью: “лучшее программное обеспечение для анализа данных то, при использовании которого вы забываете о нём самом — это настолько естественное продолжение вашего мышления, что вы можете использовать его, не думая о механике процесса”. Он сформулировал принципы интерактивной визуализации, как для разработчиков инструментов, так и для создателей дашбордов [это вольный перевод, прочтите оригинал]:
1) упрощайте — уловите суть и покажите проще;
2) сравнивайте — покажите необходимые визуализации рядом;
3) сопровождайте — облегчите доступ к важным данным;
4) исследуйте — позвольте посмотреть и найти новые знания;
5) смотрите иначе — дайте разные представления одних и тех же данных, что породит различные идеи;
6) спрашивайте “почему?” — больше, чем «что происходит», важно дать понять «почему это происходит», как возник тот или иной результат действий;
7) будьте скептиками — дайте возможность задавать больше вопросов и сразу получать ответ на них;
8) откликайтесь — не просто отвечайте на вопросы, предоставьте средства, чтобы делиться знаниями.
Где звучит выражение “визуализация данных”, обязательно упоминается Эдвард Тафти — гуру визуализации, которого The New York Times называет “Леонардо Да Винчи данных”, а Bloomberg «Галилео графики». Он придумал искрографики (sparklines) и написал несколько популярных книг по визуализации. Наиболее известны два его фундаментальных принципа визуализации, очень важных для дашбордов:
1) высокое соотношение графики для данных к общему занимаемому ею месту (data-ink ratio) — увеличьте количество полезного изображения на занимаемом визуализацией пространстве, т.е. максимизируйте отображение основной информации, тратьте больше “чернил” на данные;
2) отсутствие графического мусора (chartjunk) — исключайте не важные графические элементы, не отвлекайте от данных лишним дизайном.
За счёт чего достигается наглядность?
Аналитические данные показываются разными виджетами от таблицы и диаграммы до стрелочных индикаторов. Некоторые инструменты позволяют программисту самому реализовать требуемую визуализацию вплоть до анимаций, видео или произвольной инфографики. Сами аналитические данные представляют из себя сгруппированные и агрегированные исходные данные. Есть возможность применить фильтры и сортировки на разных уровнях, отсекать данные по топовым значениям, создавать вычисляемые поля практически любой сложности.
Основные понятия аналитических дашбордов
1) группировка — способ объединения схожих данных (по какому-то общему признаку, например по первой букве слова или имени человека);
2) агрегация (сумма, минимум, максимум, количество и т.д.) — способ отображения колонки фактов из исходной базы данных (например уникальное количество посетителей сайта, или сумма расходов на продукты);
3) сортировка — упорядочивание уже сгруппированных данных по заданному признаку (кроме алфавита, можно отсортировать фамилии менеджеров по их наибольшим продажам за месяц и т.п.);
4) фильтрация — исключение данных по заданному признаку или сложной формуле;
5) вычисляемая колонка — способ получения новых данных и знаний с использованием методов работы с датами, строками, математических функций (например отображение имени и фамилии, вычисление возраста согласно дате рождения и текущей дате);
6) топовые (лучшие) значения — способ отобразить указанное количество максимальных или минимальных значений данной группировки (например, возраст трёх самых молодых сотрудников крупной компании, или пять менеджеров, обеспечивающих максимальные продажи);
7) виджеты (таблицы, диаграммы, карты и т.п.) — собственно способ визуализации вышеуказанных понятий.
Любые ли данные можно анализировать?
Дашборды, как правило, позволяют подключаться к обширному списку источников данных, начиная от Excel-файла и заканчивая многомиллионными источниками больших данных BigData или веб-сервисам социальных сетей.
Часто заранее подготавливается специализированный для аналитики источник, именуемый Data Warehouse или многомерный OLAP-куб. Это делается в случаях, когда запрос данных к исходному источнику требует большого количества времени или запрос перегружает сервер, а это недопустимо.
Какие средства существуют
Excel… да, именно MS Excel для многих являлся (да и является!) основным средством анализа данных. MS Office достаточно недорогой продукт (а в России до недавнего времени активного пиратства — для многих бесплатный), он доступен даже студенту и в общем-то предоставляет базовый набор средств анализа и возможностей по написанию своих собственных скриптов.
Желающим внедрить в свой рабочий процесс весь спектр функциональности дашбордов (и других инструментов BI) достаточно посмотреть на Gartner Magic Quadrant:
чтобы выбрать продукт от одного из лидеров рынка, которые предоставляют мощные средства для анализа данных, как правило как конечные решения с довольно высокой стоимостью.
Исследовательская компания Gartner является наиболее авторитетным изданием, публикующим анализ какого-либо сегмента рынка, — им можно доверять.
Также многие из них — QlikSense, Tableau Public, Sisense, MicroSoft Power BI и т.п., — предоставляют публичные сервисы или бесплатные версии для создания дашбордов, обычно с серьёзными ограничениями для использования в реальном бизнесе, но достаточно мощных для персональных/некоммерческих целей.
Отдельно следует сказать про компании, желающие внедрить аналитические панели непосредственно в свои внутренние программные продукты. Для таких компаний более предпочтительно приобретать готовый набор библиотек (контролов) для создания дашбордов. Более того, многие компании, возможно и ваша, уже имеют такой набор в составе пакетов для своих офисных приложений и даже не осознают, что в считанные минуты могут внедрить у себя мощный инструмент бизнес-анализа. Библиотеки компонентов предназначены именно для внедрения в собственный программный продукт компаний согласно платформе (Desktop/Web). Кроме меньшей стоимости, они имеют гибкие условия лицензирования, т.к. приобретаются на одного разработчика и могут впоследствии использоваться неограниченным количеством конечных пользователей. Существует множество open source библиотек (которые можно найти, например, на GitHub), однако они обычно позволяют решать лишь базовые задачи анализа данных.
Как понять, что данный производитель дашборда вам подходит
Обычно каждый производитель средств BI имеет демонстрационные версии дашбордов. Посмотрев демонстрационные версии на сайте производителя, можно первоначально оценить, насколько они покрывают требуемый функционал.
1) продажи — в каком регионе продаётся лучше тот или иной продукт, какой из филиалов или какой из менеджеров компании даёт лучший результат, как изменились продажи по сравнению с прошлым годом и т.п.;
2) финансы — котировки акций, курсы валют… как влияет курс нефти на курс доллара всем известно, а вот какое влияние на курс той или иной акции оказывает например беспорядки в Сирии, можно наглядно увидеть, сделав соответствующий аналитический дашборд;
3) отдел кадров — специалисты могут на одном графике оценить как влияет количество курсов повышения квалификации или уровень зарплаты на текучесть кадров;
4) здравоохранение — распространение заболеваний по регионам, влияние погоды на распространение вирусов, влияние ужесточения политики продаж алкоголя и табака на продолжительность жизни т.п.;
5) промышленность (лёгкая, тяжёлая, электроника и т.п.) — отображение перспективных регионов по видам промышленности, прирост добычи газа или нефти после установки нового оборудования и т.п.
Список можно продолжать ещё, но обычно эти базовые демо есть у всех, что позволит вам сравнить уже на сайте производителя, а также возможно увидеть решение схожих вашим задач.
Пример построения и использования дашборда
Ещё раз подчеркну — данные есть в любой сфере деятельности. А если есть данные, то их можно проанализировать. Используя дашборды, можно извлечь новые знания и улучшить показатели или даже просто ежедневно смотреть на эти данные “под другим углом”, благодаря наглядному представлению и интерактивной аналитике.
В качестве примера я решил рассмотреть что-нибудь достаточно актуальное, простое и общедоступное, при этом не совсем банальное. По стечению обстоятельств, не так давно мне были интересны подробности избрания президентов США, в частности кто был самым молодым и кто самым возрастным президентом. Я столкнулся со списком американских президентов, который и решил использовать как источник данных для моего примера (я лишь дополнил его датами жизни и местом рождения президента).
Для простейшего дашборда я использовал несколько стандартных виджетов: карта по штатам; круговая диаграмма по партийной принадлежности; таблица по президентам со ссылками на Wikipedia и отметками по условиям с цветовой раскраской по срокам президентства; древовидная диаграмма для количества выходцев из определённых штатов и карточки для некоторых краевых показателей. Некоторые виджеты я сделал интерактивными — на них можно кликнуть и тем самым отфильтровать другие согласно выбранному показателю. Если поменять исходную таблицу данных, например внести данные о новом президенте — все показатели пересчитаются автоматически.
Здесь вы можете попробовать пример вживую, поменять или создать свои дашборды на данной таблице данных, сохранить их во временной сессии или скачать результирующий xml дашборда (также существует отдельный режим просмотра или вы можете скачать проект):
Вот уже более семи лет разрабатывая продукты компании DevExpress для Business Intelligence, я решил выступить также пользователем и использовать набор компонентов для создания дашбордов DevExpress Web Dashboard, для чего я:
1) скачал пакет Universal;
2) создал ASP.NET MVC приложение, используя готовый пример как основу;
3) подключился к базе данных, в моём случае Excel-таблице с данными о президентах (я реализовал свой вариант хранилища дашбордов, чтобы вы могли сохранять их во временной сессии);
4) запустил получившееся приложение и создал новый дашборд;
5) сделал вычисляемые поля (возраст вступления в должность в годах и сроки президентства в днях, вспомогательные для условного форматирования);
6) создал виджеты:
— карту по штатам, раскрасив Штаты по количеству рождённых там президентов;
— таблицу и добавил условное форматирование: цветовое по времени правления, жирный шрифт для фамилий ныне живущих президентов, иконки для дат рождения/смерти равных Дню Независимости;
— круговую диаграмму по партийной принадлежности и включил интерактивную фильтрацию: по клику на сегменте, карта и таблица показывают отфильтрованные данные;
— древовидную диаграмму также по Штатам и по количеству рождённых там президентов, я специально хотел показать отличия в визуализации одних и тех же данных;
— карточки для отображения важных показателей, используя топовые значения.
Заключение
Последние годы, в силу развития цифровых и программных технологий во всех областях человеческой жизнедеятельности, дашборды находят своё применение в новых сферах, такие как, например, социальные сети, приложения для фитнеса и т.п. Уже сегодня smart-часы показывают дашборды, не удивительно, если завтра на вашем холодильнике будет показан интерактивный дашборд с отметкой, кто чаще всего открывает холодильник и рекомендациями по употреблению продуктов разным членам семьи.