Yandex Cloud
  • Сервисы
  • Решения
  • Почему Yandex Cloud
  • Сообщество
  • Тарифы
  • Документация
  • Связаться с нами
Подключиться
Language / Region
Проект Яндекса
© 2023 ООО «Яндекс.Облако»
Практические руководства
  • Веб-сервис
    • Все руководства
    • Статический сайт в Object Storage
    • Сайт на LAMP- или LEMP-стеке
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки с помощью Network Load Balancer
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки с помощью Application Load Balancer
    • Сайт на базе Joomla с БД PostgreSQL
    • Создание сайта на WordPress
    • Сайт на WordPress с БД MySQL
    • Перенос WordPress сайта с хостинга в Yandex Cloud
    • Сайт на базе 1С-Битрикс
    • Организация виртуального хостинга
    • Создание балансировщика с защитой от DDoS
    • Публикация обновлений для игр с помощью Cloud CDN
    • Интеграция L7-балансировщика с Cloud CDN и Object Storage
    • Сине-зеленое и канареечное развертывание версий сервиса
    • Терминирование TLS-соединений
  • Интернет-магазины
    • Все руководства
    • Интернет-магазин на 1С-Битрикс
    • Интернет-магазин на OpenCart
  • Архив данных
    • Все руководства
    • Однонодовый файловый сервер
    • Настройка SFTP-сервера на Centos 7
    • Резервное копирование в Object Storage через Acronis
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью CloudBerry Desktop Backup
    • Резервное копирование в Object Storage через Duplicati
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью Bacula
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью Veritas Backup Exec
    • Распознавание архива изображений в Vision
  • Тестовая среда
    • Все руководства
    • Тестирование приложений с помощью GitLab
    • Создание тестовых ВМ через GitLab CI
    • Высокопроизводительные вычисления на прерываемых ВМ
    • Эмуляция множества IoT-устройств
    • Нагрузочное тестирование gRPC-сервиса
    • Развертывание и нагрузочное тестирование gRPC-сервиса с масштабированием
    • HTTPS-тест с постоянной нагрузкой с помощью Phantom
    • HTTPS-тест со ступенчатой нагрузкой с помощью Pandora
    • Нагрузочное тестирование с нескольких агентов
  • Управление инфраструктурой
    • Все руководства
    • Начало работы с Terraform
    • Загрузка состояний Terraform в Object Storage
    • Начало работы с Packer
    • Сборка образа ВМ с набором инфраструктурных инструментов с помощью Packer
    • Автоматизация сборки образов с помощью Jenkins и Packer
    • Непрерывное развертывание контейнеризованных приложений с помощью GitLab
    • Создание кластера Linux-серверов «1С:Предприятия» с кластером Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция в Yandex Cloud с помощью Hystax Acura
    • Защита от сбоев с помощью Hystax Acura
    • Настройка синхронизации часов с помощью NTP
    • Работа с группой ВМ с автомасштабированием
    • Масштабирование группы ВМ по расписанию
    • Автомасштабирование группы ВМ для обработки сообщений из очереди Message Queue
    • Обновление группы ВМ под нагрузкой
    • Передача логов с ВМ в Cloud Logging
    • Резервное копирование ВМ с помощью Hystax Acura Backup
    • Настройка отказоустойчивой архитектуры в Yandex Cloud
    • Создание SAP-программы в Yandex Cloud
    • Настройка локального кеширующего DNS-резолвера
    • Миграция DNS-зон из Яндекс 360 в Cloud DNS
    • Интеграция Cloud DNS и корпоративного сервиса DNS
    • Создание веб-хука резолвера ACME для ответов на DNS01-проверки
    • Запись логов балансировщика в PostgreSQL
    • Создание триггера для бюджетов, который вызывает функцию для остановки ВМ
  • Построение Data Platform
    • Все руководства
    • Миграция БД из стороннего кластера Apache Kafka® в Managed Service for Apache Kafka®
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Перенос данных между кластерами Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Настройка Kafka Connect для работы с кластером Managed Service for Apache Kafka®
    • Управление схемами данных в Managed Service for Apache Kafka®
    • Использование Managed Schema Registry с Managed Service for Apache Kafka®
    • Использование Confluent Schema Registry с Managed Service for Apache Kafka®
    • Миграция базы данных из MySQL в ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Асинхронная репликация данных из PostgreSQL в ClickHouse
    • Обмен данными между Managed Service for ClickHouse и Data Proc
    • Настройка Managed Service for ClickHouse для Graphite
    • Получение данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Получение данных из RabbitMQ в Managed Service for ClickHouse
    • Сохранение потока данных Data Streams в Managed Service for ClickHouse
    • Использование гибридного хранилища в Managed Service for ClickHouse
    • Шардирование таблиц Managed Service for ClickHouse
    • Настройка Cloud DNS для доступа к кластерам управляемых баз данных из других облачных сетей
    • Настройка Cloud DNS для доступа к кластеру Managed Service for ClickHouse из других облачных сетей
    • Обмен данными между Managed Service for ClickHouse и Data Proc
    • Импорт данных из Managed Service for MySQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Импорт данных из Managed Service for PostgreSQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Использование скриптов инициализации для настройки GeeseFS в Data Proc
    • Миграция данных из стороннего кластера Elasticsearch в Managed Service for Elasticsearch с помощью Reindex API
    • Миграция коллекций из стороннего кластера MongoDB в Managed Service for MongoDB
    • Миграция данных в Managed Service for MongoDB
    • Шардирование коллекций MongoDB
    • Анализ производительности и оптимизация MongoDB
    • Миграция БД из стороннего кластера MySQL в кластер Managed Service for MySQL
    • Анализ производительности и оптимизация Managed Service for MySQL
    • Синхронизация данных из стороннего кластера MySQL в Managed Service for MySQL с помощью Data Transfer
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в сторонний кластер MySQL
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в Object Storage с помощью Data Transfer
    • Импорт данных из Managed Service for MySQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Создание кластера PostgreSQL для «1С:Предприятия»
    • Анализ производительности и оптимизация Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция БД из Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция БД из стороннего кластера PostgreSQL в Managed Service for PostgreSQL
    • Асинхронная репликация данных из PostgreSQL в ClickHouse
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Импорт данных из Managed Service for PostgreSQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Миграция БД из Managed Service for PostgreSQL в Object Storage
    • Миграция БД из Greenplum® в ClickHouse
    • Миграция БД из Greenplum® в PostgreSQL
    • Миграция БД из стороннего кластера Redis в Managed Service for Redis
    • Использование кластера Managed Service for Redis в качестве хранилища сессий PHP
  • Продукты Microsoft в Yandex Cloud
    • Все руководства
    • Развертывание Active Directory
    • Развертывание Microsoft Exchange
    • Развертывание Remote Desktop Services
    • Развертывание группы доступности Always On с внутренним сетевым балансировщиком
    • Развертывание Remote Desktop Gateway
  • Сетевая инфраструктура
    • Все руководства
    • Архитектура и защита базового интернет-сервиса
    • Настройки DHCP для работы с корпоративным DNS-сервером
    • Маршрутизация с помощью NAT-инстанса
    • Создание туннеля IPSec VPN
    • Установка виртуального роутера Cisco CSR 1000v
    • Установка виртуального роутера Mikrotik CHR
    • Соединение с облачной сетью при помощи OpenVPN
    • Создание и настройка шлюза UserGate в режиме прокси-сервера
    • Создание и настройка шлюза UserGate в режиме межсетевого экрана
    • Настройка сети для Data Proc
  • Визуализация и анализ данных
    • Все руководства
    • Визуализация данных из файла
    • Создание и публикация диаграммы с картой Москвы из CSV-файла
    • Анализ продаж сети магазинов из БД ClickHouse
    • Анализ открытых данных ДТП на дорогах России
    • Анализ продаж и локаций пиццерий на данных из БД ClickHouse и Cloud Marketplace
    • Веб-аналитика с подключением к Яндекс Метрике
    • Веб-аналитика с расчетом воронок и когорт на данных Яндекс Метрики
    • Аналитика мобильного приложения на данных AppMetrica
    • Анализ статистики подкастов Яндекс Музыки (для авторов подкастов)
    • Визуализация данных с помощью QL-чарта
    • Анализ customer journey мобильного приложения на данных AppMetrica
    • Анализ логов Object Storage при помощи DataLens
  • Интернет вещей
    • Руководства по работе с интернетом вещей
    • Мониторинг состояния географически распределенных устройств
    • Мониторинг показаний датчиков и уведомления о событиях
  • Бессерверные технологии
    • Сокращатель ссылок
    • Ввод данных в системы хранения
    • Хранение журналов работы приложения
    • Развертывание веб-приложения с использованием Java Servlet API
    • Разработка Slack-бота
    • Разработка Telegram-бота
    • Разработка пользовательской интеграции в API Gateway
    • Разработка CRUD API для сервиса фильмов
    • Разработка навыка Алисы и сайта с авторизацией
  1. Визуализация и анализ данных
  2. Анализ продаж и локаций пиццерий на данных из БД ClickHouse и Cloud Marketplace

Анализ продаж и локаций пиццерий на данных из БД Clickhouse и Marketplace

Статья создана
Yandex Cloud
  • Перед началом работы
  • Шаг 1. Импортируйте геослои из Marketplace
  • Шаг 2. Создайте подключение
  • Шаг 3. Настройте поля датасета
  • Шаг 4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма
  • Шаг 5. Создайте чарт — линейчатая диаграмма
  • Шаг 6. Создайте чарт — индикатор
  • Шаг 7. Создайте чарт — карта
  • Шаг 8. Создайте дашборд
  • Шаг 9. Добавьте геослои на дашборд
  • Дополнительно

В качестве источника будут использованы подключение базы данных ClickHouse и продукт Организации: спрос и предложение из Marketplace.

В этом сценарии вы подготовите дашборд по выбору помещений для открытия новых пиццерий Додо.

С помощью DataLens вы проанализируете локации на основе реальных данных:

  • Выручка по текущим пиццериям Додо.
  • Поисковые запросы к пиццериям по локациям (данные Яндекса).
  • Численность всех пиццерий по локациям (данные Яндекса).

Сценарий также доступен в записи на YouTube-канале Yandex Cloud.

Для визуализации и исследования данных подготовьте DataLens к работе, затем выполните следующие шаги:

  1. Импортируйте геослои из Marketplace.
  2. Создайте подключение.
  3. Настройте поля датасета.
  4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма.
  5. Создайте чарт — линейчатая диаграмма.
  6. Создайте чарт — индикатор.
  7. Создайте чарт — карта.
  8. Создайте дашборд.
  9. Добавьте геослои на дашборд.

Перед началом работы

Чтобы начать работать с DataLens:

Новый пользователь
Уже использую Yandex Cloud
  1. Войдите в ваш аккаунт на Яндексе. Если у вас еще нет аккаунта, создайте его.
  2. Откройте главную страницу DataLens.
  3. Нажмите Открыть DataLens.
  4. Нажмите Войти.
  1. Войдите в ваш аккаунт на Яндексе.

  2. Откройте главную страницу DataLens.

  3. Нажмите Открыть DataLens.

  4. Выберите один из вариантов:

    • Если у вас уже есть организация, выберите ее в выпадающем меню на вкладке Организации и нажмите Открыть DataLens.

      Примечание

      Для активации экземпляра DataLens пользователю нужна роль admin или owner. Подробнее про роли см. в разделе Назначение прав доступа в Organization.

    • Если у вас есть облако, но нет организации, нажмите Добавить новый DataLens. В открывшемся окне введите название и описание организации и нажмите Создать организацию и DataLens. Подробнее о работе с организациями см. в разделе Начало работы с организациями.

Если у вас возник технический вопрос по работе сервиса, обратитесь в службу поддержки Yandex Cloud. Чтобы спросить совета, обсудить решение вашей задачи или лучшие практики работы сервиса, напишите в чат DataLens в Telegram.

Шаг 1. Импортируйте геослои из Marketplace

  1. Перейдите в Marketplace DataLens.

  2. Выберите категорию Геослои, затем товар Организации: спрос и предложение.

  3. Нажмите Развернуть в открывшейся карточке товара.

  4. Сохраните покупку в папке Purchases.

  5. Нажмите кнопку Открыть.

  6. В открывшемся окне будет представлен набор объектов DataLens: подключение, датасет, чарт и дашборд. Нажмите желтую иконку дашборда в конце списка.

    organization-list

  7. Изучите дашборд и его описание в нижней части экрана:

    • Спрос — число поисковых запросов пользователей геосервисов Яндекса к выбранной категории организаций или услуг. Категория (рубрика) определяется из запроса. Учитываются локальные запросы с мобильных устройств с радиусом поиска менее 3 км.
    • Предложение — число существующих организаций выбранной категории. Используются данные организаций из Яндекс Справочника.
  8. Выберите рубрику Пиццерия и ознакомьтесь на карте с показателями Спрос, Предложение и Спрос на предложение на город.

    organization-dash

Шаг 2. Создайте подключение

  1. Перейдите в DataLens.
  2. Нажмите кнопку Создать подключение.
  3. Выберите подключение ClickHouse.
    1. В открывшемся окне укажите параметры подключения:

      • Подключение — тип Указать вручную.
      • Имя хоста — myt-g2ucdqpavskt6irw.mdb.yandexcloud.net, sas-1h1276u34g7nt0vx.mdb.yandexcloud.net (указать через запятую).
      • Порт HTTP-интерфейса — 8443 (по умолчанию).
      • Имя пользователя — datalens-marathon-2020-11-ro.
      • Пароль — /4b+xBF6aSCgN9wKTevYGuDjxC9IO4Fa.
    2. Проверьте подключение и нажмите кнопку Создать подключение.

    3. Укажите название подключения — DODO Con и нажмите кнопку Создать.

      create-connection

Дождитесь сохранения подключения.

Шаг 3. Настройте поля датасета

  1. В открывшемся окне нажмите кнопку Создать датасет.

  2. В созданном датасете перенесите таблицу на рабочую область.

    drag-table

  3. Откройте вкладку Поля.

    1. Переименуйте поле Name в Pizzerias в столбце Имя.

    2. Для поля Coordinates выберите тип геоточка.

    3. Для поля Revenue выберите в столбце Агрегация тип агрегации Сумма.

    4. Продублируйте поле Pizzerias. Нажмите кнопку add-field и выберите вариант Продублировать.

      dublicate-field

    5. Переименуйте созданное поле Pizzerias→The number of pizzerias.

    6. Для поля The number of pizzerias выберите в столбце Агрегация тип агрегации Количество уникальных.

    7. Нажмите кнопку Добавить поле.

      add-field

    8. Создайте расчетное поле с рангом по выручке:

      • Формула — RANK([Revenue]).
      • Название поля — Rank по выручке.

      Это поле будет использоваться при построении чартов для фильтрации ТОП-N.

    9. Нажмите кнопку Создать.

      rank-field

    10. В правом верхнем углу нажмите кнопку Сохранить. В открывшемся окне укажите название датасета DODO и нажмите Создать.

Шаг 4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма

  1. Нажмите кнопку Создать чарт на рабочей панели датасета DODO.

    create-chart

  2. В открывшемся окне выберите измерение OpenDate в секции X и показатель The number of pizzerias в секции Y.

    add-measure-selector

    График покажет статистику — сколько открылось новых пиццерий по дням.

  3. Настройте группировку Даты открытия по месяцам.

    1. Нажмите кнопку календаря в поле OpenDate.
      1. В списке Группировка выберите Округление → Месяц.
      2. Нажмите Применить.

    round-month

  4. Нажмите кнопку Cохранить в правом верхнем углу. Назовите чарт Динамика открытий и нажмите Сохранить.

Шаг 5. Создайте чарт — линейчатая диаграмма

  1. Выберите другой тип чарта — Линейчатая диаграмма.

    bar-chart

  2. Добавьте измерение Pizzerias в секцию Y. Удалите из секции Y измерение OpenDate.

  3. Добавьте показатель Revenue в секцию X. Удалите из секции X показатель The number of pizzerias.

  4. Добавьте показатель Revenue в секцию Сортировка.

    sort-rank

  5. Добавьте показатель Rank по выручке в секцию Фильтры:

    1. Выберите Меньше или равно из списка Операция.
    2. Укажите число 10 в поле Значение.
    3. Нажмите кнопку Применить фильтр.
  6. На графике отобразится рейтинг Топ-10 пиццерий по России.

  7. В правом верхнем углу нажмите значок save-button → Сохранить как. Назовите чарт Топ-10 пиццерий и нажмите Сохранить.

    bar-chart-1

Шаг 6. Создайте чарт — индикатор

  1. Выберите тип чарта Индикатор.

    indicator

  2. Удалите показатель RANK по выручке из поля Фильтры.

  3. Добавьте показатель Revenue в секцию Показатель.

    delete-filters

  4. В правом верхнем углу нажмите значок save-button → Сохранить как. Назовите чарт Выручка и нажмите Сохранить.

  5. Удалите показатель sum(Revenue) из секции Показатель.

  6. Добавьте показатель The number of pizzerias в секцию Показатель.

    indicator-metric

  7. В правом верхнем углу нажмите значок save-button → Сохранить как. Назовите чарт Количество пиццерий и нажмите Сохранить.

Шаг 7. Создайте чарт — карта

  1. Выберите тип чарта Карта.

    map-chart

  2. Добавьте измерение Coordinates в секцию Геоточки.

  3. Добавьте показатель Revenue в секции Размер и Цвета.

    map-measure

  4. Добавьте в секцию Тултипы:

    • Pizzerias;
    • Address;
    • OpenDate;
    • Revenue.
  5. Перейдите к настройкам секции Цвета.

    map-colour

    1. Выберите тип градиента Двухцветный и цвет Желтый (оттенки).
    2. Нажмите кнопку Применить.
  6. Сохраните чарт с названием Пиццерии на карте.

    pizzerias-on-the-map

Шаг 8. Создайте дашборд

  1. Перейдите в DataLens.

  2. Нажмите кнопку Создать Дашборд.

  3. Назовите дашборд DODO Dashboard и нажмите кнопку Создать.

  4. В открывшемся окне в правом верхнем углу нажмите кнопку Добавить и выберите Чарт.

  5. Выберите чарт с названием Количество пиццерий.

  6. Нажмите кнопку Добавить.

    chart-tab

  7. Повторите шаги 4-6 для остальных чартов.

  8. Для чартов-индикаторов (Количество пиццерий и Выручка) уберите отображение названия. Для этого отключите опцию Показывать в окне Настройка таба.

    off-option

  9. Чтобы чарты не формировались в одну колонку, перетащите каждый чарт в любую свободную область на дашборде.

  10. В верхнем правом углу нажмите Добавить → Селектор.

    1. В открывшемся окне выберите датасет DODO.
    2. В настройках селектора:
      1. Активируйте опцию Показывать для отображения названия.
      2. Выберите поле City.
      3. Нажмите кнопку Добавить.

    selector-settings

  11. Перенесите селектор наверх, при необходимости скорректируйте размеры чартов.

  12. Нажмите Сохранить.

  13. Выберите в селекторе город Москва. Если при изменении города в фильтре фокус карты остался на прежней локации, обновите страницу веб-браузера. DataLens фиксирует масштаб и местоположение карты, если вы изменяли их в рамках текущей сессии.

    dashboard-pizza

Шаг 9. Добавьте геослои на дашборд

  1. Убедитесь, что на дашборде в фильтре города у вас выбрана только Москва.

  2. Нажмите кнопку меню в правом верхнем углу карты.

  3. Выберите Редактировать.

    map-editor

  4. Нажмите на название датасета DODO и выберите Добавить датасет.

  5. В выпадающем списке вместо Личной папки выберите Датасеты.

  6. Выберите Организации (датасет, импортированный из Marketplace на шаге 1).

    organizations

  7. После выбора датасета появится окно настройки связей. По умолчанию связь устанавливается по полям с одинаковыми названиями.

    1. Нажмите кнопку Добавить связь.

    2. Установите связь между полями датасетов City (DODO) и Город (Организации) и нажмите Сохранить.

      links

  8. Закройте окно Cвязи, нажав кнопку Сохранить.

  9. В секции слой переименуйте Слой 1.

    1. Для этого нажмите на слой и выберите links.

    select-layer

    1. В открывшемся окне Настройки слоя укажите название ДОДО и нажмите кнопку Применить.
  10. Нажмите кнопку plus, чтобы добавить еще один слой. Переименуйте его в Спрос на предложение.

  11. Измените тип геослоя Точки на Полигоны.

    geopolygon

  12. Убедитесь, что текущий датасет – Организации, а не DODO. Если текущий датасет DODO, то нажмите в левом верхнем углу на название датасета и выберите Организации.

    organizations-dataset

  13. Добавьте измерение Полигон в секцию Полигоны.

  14. Добавьте измерение Полигон.Тип в секцию Фильтры и укажите значение hash7. Нажмите кнопку Применить фильтр.

  15. Добавьте измерение Рубрика в секцию Фильтры слоя и выберите значение Пиццерия. Нажмите кнопку Применить фильтр.

  16. Добавьте показатель Спрос на предложение на город в секцию Цвета.

  17. В настройках цвета выберите трехцветный градиент Синий-Серый-Красный и нажмите Применить.

    colour-settings

  18. Измените уровень прозрачности до 60.

    transparency

  19. Добавьте в секцию Тултипы:

    • Спрос;
    • Предложение;
    • Спрос на предложение на город;
    • Топ запросов;
    • Топ компаний.
  20. Нажмите Сохранить в верхнем правом углу.

     34-map-geolayers

  21. Вернитесь наш дашборд (должен быть открыт на предыдущей вкладке браузера) и обновите страницу браузера.

  22. Выберите в секторе Санкт-Петербург. После этого дашборд, включая карту и внешний геослой, будет отфильтрован полностью по этому селектору.

    dashboard-spb

Если при изменении города в фильтре фокус карты остался на прежней локации, обновите страницу веб-браузера. DataLens фиксирует масштаб и местоположение карты, если вы изменяли их в рамках текущей сессии.

Дополнительно

В качестве идей для дальнейшей самостоятельной работы предлагаем:

  1. Добавить геослой с организациями категории Где поесть (в целом рестораны и фастфуд, не только пиццерии).
  2. Добавить из Marketplace продукт Аудитория: интересы и соцдем, чтобы аналогично отобразить на карте данные по аудитории города.
  3. На примере Воронежа можно изучить бесплатные геослои от компании Геоинтеллект. Демонабор содержит посчитанные индексы бизнес-потенциала локации для фастфуда.

Была ли статья полезна?

Language / Region
Проект Яндекса
© 2023 ООО «Яндекс.Облако»
В этой статье:
  • Перед началом работы
  • Шаг 1. Импортируйте геослои из Marketplace
  • Шаг 2. Создайте подключение
  • Шаг 3. Настройте поля датасета
  • Шаг 4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма
  • Шаг 5. Создайте чарт — линейчатая диаграмма
  • Шаг 6. Создайте чарт — индикатор
  • Шаг 7. Создайте чарт — карта
  • Шаг 8. Создайте дашборд
  • Шаг 9. Добавьте геослои на дашборд
  • Дополнительно