Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens, Гинько А.Ю., 2026

Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens, Гинько А.Ю., 2026.

   Данная книга представляет собой обновленное и дополненное издание руководства, опубликованного в 2023 году. Она посвящена стремительно развивающемуся отечественному инструменту для бизнес-аналитики Yandex DataLens, который со времени выхода первого издания очень сильно изменился. Автор не останавливается на описании функционала DataLens и погружает читателя в полноценные проекты с применением ETL, языка Python и машинного обучения, что поможет легче встроиться в современную бизнес-среду. В качестве бонуса в книге содержится подробное описание революционного инструмента Editor, позволяющего строить чарты и селекторы на основе языка JavaScript.
Издание предназначено всем желающим овладеть приемами работы с Yandex DataLens. Опыт работы с другими системами бизнес-аналитики не требуется, но будут полезны базовые навыки программирования на Python.




Что такое Yandex DataLens?
Что такое Yandex DataLens? Если просто, это сервис для бизнес-аналитики, с помощью которого можно легко и просто подключаться к различным источникам, строить на их основе модели данных, создавать красивые чарты-диаграммы, наполнять ими богатые по функционалу интерактивные даш-борды и делиться результатами с коллегами и друзьями.

Конечно, сегодня BI-инструментов существует великое множество, и у каждого есть свои достоинства и недостатки. У каких-то из них более богатый список коннекторов для внешних источников, другие отличаются широким спектром инструментов для моделирования данных, третьи - разнообразием предлагаемых из коробки или в качестве плагинов диаграмм и графиков, четвертые - возможностью выгружать аналитические выводы в разных форматах.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
От издательства.
Об авторе.
Предисловие к первому изданию.
Предисловие ко второму изданию.
Введение.
Глава 1. Что такое Yandex DataLens?.
Способы развертывания DataLens.
Облако.
Open source.
DataLens бесплатный, но за деньги да.
Возможности, пришедшие в единый тариф из тарифа Business.
Входит и выходит. Замечательно выходит!.
DataLens Галерея.
Мы будем жить теперь по-новому (воркбуки и коллекции).
Навигация по воркбукам и коллекциям.
Создание воркбуков и коллекций.
Особенности коллекций и воркбуков.
Миграция объектов в воркбуки.
Экспорт и импорт воркбуков.
Настройка доступа к коллекциям и воркбукам.
Настройки сервиса.
Публичный API DataLens.
Глава 2. Подключения – получение данных.
Файлы и сервисы.
Файлы.
Yandex Query и проект № 1.
Яндекс Документы.
Google Sheets.
Metrica.
AppMetrica.
Базы данных.
Подключение к внешним базам данных.
Подключение к базам данных в облаке Yandex.
Глава 3. Датасеты – переход от подключений к чартам.
Вкладки датасета.
Источники.
Поля.
Параметры.
Фильтрация.
Настройки датасета.
Версионирование.
Глава 4. Формулы и функции – кирпичики вычислений.
Синтаксис формул.
Агрегатные функции.
Прямая агрегация.
Условная агрегация.
Статистическая агрегация.
Приблизительная агрегация.
Строковая агрегация.
Логические функции.
Операторы.
Математические операторы.
Логические операторы.
Математические функции.
Функции округления.
Функции сравнения.
Арифметические функции.
Тригонометрические функции.
Строковые функции.
Функции поиска в строке.
Функции строковых преобразований.
Функции для работы с регулярными выражениями.
Функции преобразования типов.
Функции даты и времени.
Функции работы с датами.
Функции возвращения части даты.
Функции для работы с временными рядами.
Функции для работы с массивами.
Функции разметки.
Нативные функции.
Проект № 4. Кластеризация вин при помощи метода DBSCAN.
Заключение.
Глава 5. Оконные функции и LOD-выражения – просто о сложном.
Оконные функции.
Агрегатные оконные функции.
LOD-выражения.
Фиксированный набор измерений (FIXED).
Расширенный и уменьшенный набор измерений (INCLUDE и EXCLUDE).
Примеры использования LOD-выражений.
Проект № 5. ROC-анализ.
Введение в бинарную классификацию.
Метрики бинарной классификации.
ROC-анализ.
Подготовка данных.
Реализация проекта в DataLens.
Использование дашборда и анализ разных наборов данных.
Заключение.
Глава 6. Чарты – основа дашбордов.
Чарты на основе датасета.
Создание чарта на основе датасета.
Разновидности чартов.
Линейная диаграмма.
Диаграмма с областями.
Нормированная диаграмма с областями.
Столбчатая диаграмма.
Нормированная столбчатая диаграмма.
Линейчатая диаграмма.
Нормированная линейчатая диаграмма.
Точечная диаграмма.
Круговая диаграмма.
Кольцевая диаграмма.
Индикатор.
Древовидная диаграмма.
Комбинированная диаграмма.
Таблица.
Сводная таблица.
Карта.
QL-чарты.
Создание QL-чарта.
Привязка QL-чартов к виджетам на дашборде.
Настройки чартов.
Общие настройки.
Настройки измерений и показателей.
Настройки секций.
Настройки секций на карте.
Параметры уровня чарта.
Иерархии в чартах.
Диагностика чартов.
Публикация чартов.
Встраивание публичных и непубличных чартов.
Версионирование.
Экспорт данных из чартов.
Заключение.
Глава 7. Дашборды и отчеты – ваши холсты и ваши краски.
Проект № 6. Прогнозирование временных рядов.
Обработка исходных данных и построение моделей в Python.
Создание подключения в DataLens.
Создание датасетов.
Создание чартов.
Создание дашборда.
Текстовые виджеты и заголовки.
Селекторы JS.
Дополнительный функционал дашбордов.
Настройки дашборда.
Отчеты в DataLens.
Заключение.
Глава 8. Чарты и селекторы в Editor – чистое творчество.
Интерфейс Editor.
Вкладки в Code editor на примере создания таблицы.
Meta.
Params.
Sources.
Config.
Prepare.
Controls.
Создание графика в Editor.
Создание составного селектора в Editor.
Создание маркдауна в Editor.
Создание Advanced-чартов в Editor.
Создание дашборда на основе чартов из Editor.
Заключение.
Предметный указатель.


Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Купить .



Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #компьютеры :: #Гинько :: #датасет :: #дашборд :: #датасет