Обзор визуализации в Yandex DataLens: от графиков до карт

В условиях цифровой трансформации бизнесу всё важнее принимать решения на основе данных. Инструменты бизнес-аналитики (BI) позволяют быстро получать ответы на ключевые вопросы, выявлять закономерности и находить точки роста. Одним из таких инструментов является Yandex DataLens — облачный сервис визуализации данных, который помогает строить наглядные отчёты и дашборды. В этой статье мы подробно разберём, какие виды визуализаций доступны в DataLens, как и для чего их использовать, а также приведём практические примеры построения аналитических панелей.

Доступные визуализации в DataLens

Yandex DataLens — это инструмент бизнес-аналитики, входящий в состав облачной платформы Yandex Cloud. Он позволяет подключать различные источники данных (базы данных, S3-хранилища, Yandex Metrica и др.), обрабатывать их и строить визуальные отчёты. Основная цель DataLens — предоставить пользователям возможность быстро находить инсайты, анализировать тренды и принимать обоснованные решения на основе актуальных данных.

Визуализации в DataLens называются чартами (charts) — это графические компоненты, с помощью которых данные отображаются в понятной и наглядной форме: в виде графиков, диаграмм, таблиц или карт. Дашборд — это готовая аналитическая панель, собираемая из одного или нескольких чартов. Каждый чарт можно настраивать по различным параметрам — тип отображения, группировки, фильтры, визуальные элементы и др. Благодаря этому подходу, пользователи создают интерактивные панели, которые легко адаптировать под разные бизнес-задачи.

Дашборд ключевых показателей (KPI) в Yandex DataLens

Диаграммы

Для удобства восприятия все визуализации в виде диаграмм можно условно разделить на несколько групп по типу решаемых задач. В первую очередь — это отображение динамики, сравнение показателей, представление структуры и выявление зависимостей. Ниже приведены основные типы диаграмм, доступные в Yandex DataLens, с описанием и примерами использования.

Диаграммы, показывающие динамику

Диаграммы динамики позволяют отслеживать, как изменяются значения показателей во времени — по дням, неделям, месяцам или годам. Это один из самых востребованных типов визуализации в бизнес-аналитике.

• Линейная диаграмма. Используется для отображения изменений показателей во времени. Подходит для анализа трендов: динамика выручки, посещаемости сайта, количества заказов.
  Пример: рост продаж интернет-магазина по месяцам.
• Диаграмма с областями. Представляет собой линейный график с закрашенными под графиком областями. Особенно удобна при отображении накопительных значений.
• Нормированная диаграмма с областями. Используется, когда важно показать долевое распределение значений во времени. Все значения приводятся к 100%.
  Пример: как изменялась доля продаж по категориям товаров в течение года.
• Комбинированная диаграмма с временной осью. Позволяет совместить несколько видов визуализации (например, столбцы и линии) на одной временной шкале.
  Пример: сравнение динамики выручки (столбцы) и средней стоимости заказа (линия) по неделям.

‹›

Диаграммы сравнения величин 

Эти диаграммы используются для наглядного сопоставления разных категорий по одному или нескольким показателям. Они хорошо подходят для выявления лидеров и аутсайдеров, оценки распределения и визуального анализа различий между объектами.

• Столбчатая диаграмма. Классическая визуализация для сравнения значений между категориями. Позволяет быстро оценить, какие категории имеют наибольшее или наименьшее значение.
  Пример: сравнение продаж по регионам за текущий месяц.
• Нормированная столбчатая диаграмма. Все столбцы приводятся к общей высоте (100%), показывая относительные доли внутри каждой категории.
  Пример: доля каждого канала продаж в общей выручке по филиалам.
• Линейчатая диаграмма. Аналог столбчатой, но значения отображаются горизонтально. Удобна при большом числе категорий или длинных названиях.
  Пример: рейтинг эффективности менеджеров по продажам.
• Нормированная линейчатая диаграмма. Позволяет оценить структуру категорий при горизонтальном расположении.
  Пример: доля клиентских сегментов в общем числе заказов.
• Комбинированная диаграмма для сравнения. Позволяет совместить разные типы представления данных (столбцы, линии, области) для более сложного анализа.
  Пример: сравнение объёма продаж (столбцы) и рентабельности (линия) по категориям товаров.
  

‹›

Диаграммы для отображения структуры (состава)

Диаграммы этой группы позволяют показать, как целое разбивается на части, то есть долевое распределение элементов в составе общего показателя. Особенно полезны для анализа категорий, сегментов, вложенных данных.

• Круговая диаграмма. Один из самых узнаваемых видов визуализации. Представляет собой круг, разбитый на сектора, где каждый сектор соответствует доле категории.
  Пример: распределение заказов по каналам привлечения трафика.
• Кольцевая диаграмма. Вариация круговой диаграммы с пустым центром. Часто используется, когда требуется добавить дополнительную информацию в центр круга.
  Пример: доля продаж по регионам, с отображением общего объёма в центре.
• Древовидная диаграмма (Tree Map). Позволяет визуализировать структуру данных в виде вложенных прямоугольников. Каждый прямоугольник пропорционален значению категории.
  Пример: визуализация выручки по товарным группам и подгруппам.

Диаграмма для обнаружения зависимостей и корреляций

Эта визуализация используется для анализа взаимосвязей между двумя количественными переменными. Она помогает выявлять закономерности, кластеры, тренды или отклонения в данных.

• Точечная диаграмма (Scatter Plot). Каждый элемент отображается в виде точки на плоскости X-Y, где оси представляют два количественных показателя.
  Пример: зависимость между количеством заказов и суммой чека по клиентам. Можно быстро увидеть, есть ли линейная или другая корреляция между показателями.

‹›

Таблицы

• Таблица — один из самых универсальных и точных способов представления данных в Yandex DataLens. Это двумерная структура из строк и столбцов, где отображаются значения измерений и показателей. Таблицы особенно полезны для детальной аналитики, проверки данных и количественного сравнения по множеству категорий.

Таблица может содержать итоги по строкам, визуальные маркеры (например, цвет заливки или линейные индикаторы), а также поддерживает сортировку, фильтрацию и закрепление столбцов. Среди полезных опций — настройка ширины столбцов, отображение подсказок, управление цветовой заливкой и добавление строк с итогами.

Применение:

• детализированный финансовый отчёт;
• сравнение метрик по регионам, менеджерам или проектам;
• анализ таблицы заказов с фильтрацией по дате или статусу.

Для повышения наглядности таблицу в DataLens можно дополнительно настроить: задать авторазмер, цветовые индикаторы, сортировку по нескольким столбцам, ширину колонок, закрепить ключевые поля или включить линейный индикатор. Однако важно помнить: таблицы читаются медленнее, чем диаграммы. Поэтому их лучше размещать внизу дашборда — для финального анализа.

• Сводная таблица в Yandex DataLens — это расширенный вариант обычной таблицы, который позволяет одновременно группировать данные по нескольким измерениям в строках и столбцах. На пересечении этих групп отображаются агрегированные значения показателей. Такой подход даёт возможность анализировать большие объёмы информации в сжатом виде и выявлять зависимости между разными параметрами.

Отличие от обычной таблицы — в её структуре: категории могут располагаться как по вертикали, так и по горизонтали, создавая матрицу данных.

Пример: анализ продаж товаров по категориям и брендам с учётом способа доставки.

Функциональность сводной таблицы включает:

• группировку данных по нескольким полям;
• добавление строк и столбцов с подитогами;
• цветовую заливку ячеек на основе значений;
• сортировку по нескольким критериям;
• добавление линейного индикатора в ячейки;
• закрепление ключевых строк и столбцов.

Применение:

• сравнение KPI по филиалам и направлениям;
• анализ выручки по каналам продаж и категориям товаров;
• построение кросс-анализа в маркетинговых отчётах.

Несмотря на визуальную плотность, сводные таблицы остаются удобным инструментом для глубокого анализа взаимосвязанных данных. Как и в случае с обычными таблицами, их рекомендуется размещать в нижней части дашборда и использовать совместно с фильтрами и визуальными подсказками.

Географическая карта

Визуализации на карте — один из ключевых инструментов геоаналитики в Yandex DataLens. Они позволяют отображать пространственные данные и анализировать их в привязке к географическому положению. Это особенно актуально для задач, связанных с логистикой, розничной торговлей, маркетингом и демографическим анализом.

Читайте также: “Yandex DataLens - полный обзор BI-сервиса аналитики данных”

На картах можно визуализировать как отдельные объекты (например, магазины или склады), так и целые территории (регионы, области). Визуальные показатели настраиваются через цвет, размер, прозрачность и форму.

Для построения карты в DataLens данные должны содержать координаты (тип Геоточка) или полигоны (тип Геополигон). Один чарт может включать до пяти геослоёв, каждый из которых представляет собой отдельный слой визуализации.

• Точечная карта в Yandex DataLens отображает объекты по их географическим координатам в виде отдельных точек. Она особенно полезна для визуализации расположения филиалов, торговых точек, клиентских адресов, складов и других объектов на карте..

Пример применения: отображение всех точек продаж на территории страны с выделением по цвету филиалов, у которых выручка выше среднего, и визуализация размера точки по числу чеков.

• Точечная карта с кластеризацией позволяет объединять близко расположенные объекты в один визуальный элемент — кластер. Это особенно удобно при работе с большим количеством точек, чтобы избежать наложений и визуального шума. Такие кластеры отображаются в виде кольцевых диаграмм с числом точек внутри круга.

Пример применения: отображение всех точек самовывоза по крупным городам. Вместо сотен наложенных маркеров пользователь увидит аккуратные кластеры с количеством точек внутри.

• Полилинейная карта — это тип геослоя в Yandex DataLens, предназначенный для отображения маршрутов или траекторий движения объектов на карте. Каждая линия строится из набора геоточек, объединённых по идентификатору и соединённых в порядке, определяемом специальным полем — например, временной меткой или порядковым номером точки.

Такая визуализация применяется для анализа логистических маршрутов, движения транспорта, перемещения пользователей, туристических треков и других задач, где важна пространственно-временная последовательность.

Пример применения: построение маршрутов курьеров по заказам в течение дня с цветовой маркировкой участков по скорости движения.

• Фоновая карта (choropleth map) в Yandex DataLens используется для визуализации данных по регионам, районам или другим территориальным единицам. Вместо отдельных точек здесь отображаются целые области, залитые цветом, интенсивность или оттенок которого отражает значение выбранного показателя.

Области на карте задаются с помощью геополигонов — фигур, ограниченных замкнутыми линиями. Такие полигоны можно загрузить вручную в виде координатных данных или использовать готовые справочники, например, от партнёров Yandex Cloud (Геоинтеллект).

Пример применения: отображение доли онлайн-продаж по регионам России, где более тёмный цвет указывает на высокую долю цифровых заказов.

• Тепловая карта (heatmap) в Yandex DataLens предназначена для визуализации плотности точек на географической карте. Вместо отображения каждой отдельной точки она формирует цветовые пятна, отражающие зоны концентрации данных. Чем больше точек сгруппировано в одной области, тем ближе к красному её цвет; области с малой плотностью остаются зелёными или светлыми.

Пример применения: анализ популярных зон доставки или точек самовывоза. Тепловая карта помогает быстро определить, какие районы наиболее активно используют сервис.

‹›

Таблица применения визуализаций Yandex DataLens 

Выбор правильного типа визуализации — ключевой шаг в создании понятного и эффективного дашборда. Разные задачи требуют разных подходов к отображению данных: где-то важна динамика, где-то — структура, в других случаях — конкретные численные значения или пространственное распределение. Ниже представлена сводная таблица, которая поможет подобрать подходящую визуализацию под конкретную аналитическую задачу.

Такая таблица может стать ориентиром при построении визуальной логики отчёта или дашборда, особенно на этапе прототипирования или согласования с бизнес-заказчиком.

Пример использования визуализаций Yandex DataLens 

Компания, работающая в сегменте e-commerce, столкнулась с необходимостью создать единый дашборд, который позволял бы в реальном времени отслеживать продажи, анализировать поведение клиентов, сравнивать эффективность каналов привлечения и оценивать работу менеджеров по регионам.

Этапы реализации:

1. Подключение данных. Были подключены источники: CRM-система, база заказов, маркетинговая аналитика, справочники регионов и SKU.
2. Подготовка датасетов. В DataLens были созданы датасеты с объединением данных по продажам, клиентам, логистике и рекламным расходам.
3. Создание визуализаций. Для каждой группы бизнес-задач использовались разные типы чартов:
   • Линейная диаграмма — для анализа динамики заказов и выручки по дням;
   • Столбчатая диаграмма — сравнение эффективности каналов трафика;
   • Сводная таблица — детализация по менеджерам, категориям и способам доставки;
   • Индикаторы — вывод ключевых KPI: средний чек, конверсия, доход;
   • Точечная карта — отображение географии клиентов и заказов;
   • Тепловая карта — плотность заказов по городу (скопления возле метро);
   • Фоновая карта — выручка по регионам;
   • Комбинированная диаграмма — сопоставление рекламных затрат и заказов;
   • Круговая диаграмма — доля возвратов по товарным группам.
4. Сборка дашборда. Все чарты были размещены на одном интерактивном дашборде с фильтрами по дате, региону, категории товара и каналу продаж. Настроено автообновление данных.

В результате интернет-магазин получил гибкий и функциональный BI-дашборд, доступный для разных отделов. Руководители могли оперативно принимать решения, маркетологи — анализировать эффективность кампаний, а отдел логистики — оптимизировать маршруты доставки. DataLens обеспечил не только наглядность, но и прозрачность всех бизнес-процессов, связанных с продажами и клиентской активностью.