Yandex Cloud
  • Сервисы
  • Решения
  • Почему Yandex Cloud
  • Сообщество
  • Тарифы
  • Документация
  • Связаться с нами
Подключиться
Language / Region
© 2022 ООО «Яндекс.Облако»
Практические руководства
  • Веб-сервис
    • Все руководства
    • Cтатический сайт в Object Storage
    • Cайт на LAMP- или LEMP-стеке
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки через Network Load Balancer
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки через Application Load Balancer
    • Сайт на базе Joomla с БД PostgreSQL
    • Сайт на WordPress
    • Сайт на WordPress с БД MySQL
    • Перенос WordPress сайта с хостинга в Yandex Cloud
    • Веб-сайт на базе 1С-Битрикс
    • Интеграция L7-балансировщика с Cloud CDN и Object Storage
    • Сине-зеленое и канареечное развертывание версий сервиса
  • 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 через CloudBerry Desktop Backup
    • Резервное копирование в Object Storage через Duplicati
    • Резервное копирование в Object Storage через Bacula
    • Резервное копирование в Object Storage через Veritas Backup Exec
    • Оцифровка архива в Yandex Vision
  • Тестовая среда
    • Все руководства
    • Тестирование приложений с помощью GitLab
    • Создание тестовых ВМ через GitLab CI
    • Высокопроизводительные вычисления на прерываемых виртуальных машинах
    • Эмуляция множества IoT-устройств
    • Нагрузочное тестирование gRPC-сервиса
    • HTTPS-тест с постоянной нагрузкой с помощью Phantom
    • HTTPS-тест со ступенчатой нагрузкой с помощью Pandora
  • 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 ВМ с помощью Jenkins
    • Непрерывное развертывание контейнеризованных приложений с помощью GitLab
    • Создание кластера Linux-серверов «1С:Предприятия» с кластером Managed Service for PostgreSQL
    • Создание кластера Windows-серверов «1С:Предприятия» с базой данных SQL Server
    • Миграция в Yandex Cloud с помощью Hystax Acura
    • Защита от сбоев с помощью Hystax Acura
    • Настройка отказоустойчивой архитектуры в Yandex Cloud
    • Создание SAP-программы в Yandex Cloud
  • Построение Data Platform
    • Все руководства
    • Синхронизация данных из MySQL с помощью Yandex Data Transfer
    • Миграция базы данных из Yandex Managed Service for MySQL в MySQL
    • Настройка управляемой базы данных в кластере ClickHouse для Graphite
    • Обмен данными между Yandex Managed Service for ClickHouse и Yandex Data Proc
    • Импорт базы данных в Yandex Data Proc с использованием Sqoop
    • Использование Confluent Schema Registry с Yandex Managed Service for Apache Kafka®
    • Поставка данных из Yandex Managed Service for PostgreSQL в Yandex Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Поставка данных из Yandex Managed Service for PostgreSQL в Yandex Managed Service for Apache Kafka® с помощью Yandex Data Transfer
    • Миграция данных в Yandex Managed Service for Apache Kafka®
    • Перенос коллекций из MongoDB в Yandex Managed Service for MongoDB
    • Миграция базы данных в Yandex Managed Service for SQL Server
    • Перенос данных из PostgreSQL в ClickHouse с помощью Yandex Data Transfer
    • Настройка Kafka Connect для работы с кластером Yandex Managed Service for Apache Kafka®
    • Настройка Yandex Cloud DNS для доступа к кластерам управляемых баз данных из других облачных сетей
    • Миграция в Yandex Managed Service for Elasticsearch с помощью Reindex API
    • Использование скриптов инициализации для настройки GeeseFS в Yandex Data Proc
  • Windows в Yandex Cloud
    • Все руководства
    • Развертывание Active Directory
    • Развертывание Microsoft Exchange
    • Развертывание Remote Desktop Services
    • Развертывание группы доступности Always On
    • Развертывание группы доступности Always On с внутренним сетевым балансировщиком
    • Развертывание Remote Desktop Gateway
  • Сетевая маршрутизация
    • Все руководства
    • Маршрутизация с помощью NAT-инстанса
    • Создание VPN-туннеля
    • Установка виртуального роутера Cisco CSR1000v
    • Установка виртуального роутера Mikrotik CHR
    • Соединение с облачной сетью при помощи OpenVPN
    • Настройка сети для Yandex Data Proc
  • Визуализация и анализ данных
    • Все руководства
    • Визуализация данных из CSV-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 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 SQL-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
  1. Визуализация и анализ данных
  2. Анализ продаж сети магазинов из БД ClickHouse

Анализ продаж сети магазинов из БД ClickHouse

Статья создана
Yandex Cloud
  • Перед началом работы
  • Шаг 1. Создайте подключение и датасет
  • Шаг 2. Настройте поля датасета
  • Шаг 3. Создайте чарт — линейная диаграмма
  • Шаг 4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма
  • Шаг 5. Создайте чарт — сводная таблица
  • Шаг 6. Создайте чарт — тепловая карта
  • Шаг 7. Создайте дашборд
  • Шаг 8. Добавьте чарты на дашборд
  • Шаг 9. Добавьте селекторы на дашборд

В качестве источника будет использована демонстрационная база данных ClickHouse с информацией о продажах товаров в сети московских магазинов.

С помощью DataLens в данном примере будут визуализированы:

  • Динамика продаж по дням и месяцам.
  • Продажи по продуктовым категориям.
  • Тепловая карта заказов.

Для доступа к базе данных будет создано подключение Sample ClickHouse.

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

  1. Определите источник данных датасета.
  2. Настройте поля датасета.
  3. Создайте чарт — линейная диаграмма.
  4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма.
  5. Создайте чарт — сводная таблица.
  6. Создайте чарт — тепловая карта.
  7. Создайте дашборд.
  8. Добавьте чарты на дашборд.
  9. Добавьте селекторы 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.

    • 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. Создайте подключение и датасет

  1. Перейдите на страницу подключений.

  2. Нажмите кнопку Создать подключение.

  3. Выберите подключение ClickHouse.

    1. В открывшемся окне укажите параметры подключения:

      • Подключение — тип Указать вручную.
      • Имя хоста — rc1a-ckg8nrosr2lim5iz.mdb.yandexcloud.net.
      • Порт HTTP-интерфейса — 8443 (по умолчанию).
      • Имя пользователя — samples_ro.
      • Пароль — MsgfcjEhJk.
    2. Активируйте опции HTTPS и Разрешить подзапросы в датасетах и запросы из чартов.

    3. Проверьте подключение и нажмите кнопку Создать подключение.

    4. Введите название подключения — Sample ClickHouse.

    5. Нажмите кнопку Создать.

    create-connection

Дождитесь сохранения подключения.

  1. В правом верхнем углу нажмите кнопку Создать датасет.

Шаг 2. Настройте поля датасета

  1. Перенесите на рабочую область таблицу MS_SalesFacts.

    image

  2. Перенесите на рабочую область таблицу MS_Clients. Таблицы автоматически свяжутся.

    image

  3. Для проверки связи нажмите значок связи между таблицами.

    image

  4. Таблицы связаны полем ClientID. При необходимости связь можно изменить или дополнить, указав еще одну пару полей. Для закрытия окна связей нажмите на крестик или кликните за пределы окна.

    image

  5. Перенесите на рабочую область таблицу MS_Products. Таблица автоматически свяжется с левой (корневой) таблицей MS_SalesFacts.

    image

  6. Перенесите на рабочую область таблицу MS_Shops. Таблица автоматически свяжется с левой (корневой) таблицей MS_SalesFacts.

    image

  7. Перейдите на вкладку Поля.

    image

  8. Удалите дубликаты полей получившиеся в результате соединения таблиц: ClientID (1), ProductID (1) и ShopID (1).

    image

  9. Создайте поле с датой заказа OrderDate.

    1. Продублируйте поле OrderDatetime.

      image

    2. Переименуйте дубликат поля OrderDatetime (1) в OrderDate: нажмите на имя строки, удалите текущее имя и введите новое.

      image

    3. Измените тип данных с Дата и время на Дата.

      image

  10. Для поля ShopDistrictCoordinates измените тип данных на Геополигон.

  11. Для поля DeliveryDistrictCoordinates измените тип данных на Геополигон.

  12. Для поля DeliveryAddressCoord измените тип данных на Геоточка.

  13. В столбце Агрегация для поля Sales выберите Сумма.

    image

    Поле с агрегацией поменяет цвет на синий: поле Sales стало показателем.

    image

  14. Создайте показатель с количеством заказов.

    1. Продублируйте поле OrderID.

    2. Переименуйте дубликат поля OrderID (1) в OrderCount.

    3. Измените тип агрегации на Количество уникальных.

    image

  15. Создайте вычисляемое поле для расчета средней суммы продаж на один заказ.

    1. В правом верхнем углу нажмите кнопку Добавить поле.

    2. В поле Имя укажите Sales per Order.

    3. Слева в колонке нажмите на поле Sales.

    4. Введите символ /.

    5. Слева в колонке нажмите на поле OrderCount.

    6. Нажмите кнопку Создать.

      image

  16. Нажмите кнопку Сохранить в верхнем правом углу и сохраните датасет.

    image

  17. Введите имя датасета Moscow Sales dataset, нажмите Создать.

  18. После сохранения датасета нажмите Создать чарт.

    image

Шаг 3. Создайте чарт — линейная диаграмма

Для визуализации динамики продаж по месяцам создайте чарт — линейную диаграмму.

  1. Выберите тип визуализации Линейная диаграмма.

    image

  2. Добавьте на чарт дату продажи. Для этого из раздела Измерения перетащите поле OrderDate в секцию X.

  3. Добавьте на чарт показатель продаж. Для этого из раздела Показатели перетащите поле Sales в секцию Y.

  4. Добавьте на чарт тип доставки. Для этого из раздела Измерения перетащите поле PaymentType в секцию Цвета.

    image

  5. Отобразите чарт по месяцам.

    1. Нажмите на иконку с календарем у поля OrderDate в секции X.
    2. В поле Группировка выберите Округление ⟶ Месяц, затем нажмите Применить.

    image

  6. Сохраните чарт.

    1. Нажмите кнопку Сохранить в верхнем правом углу и сохраните чарт.

      image

    2. В открывшемся окне введите название чарта Динамика продаж по месяцам и типам оплаты и нажмите кнопку Сохранить.

Шаг 4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма

Для визуализации продаж в разрезе брендов и продуктовых категорий создайте чарт — столбчатую диаграмму.

  1. Скопируйте чарт, получившийся на предыдущем шаге.

    1. Нажмите значок галочки рядом с кнопкой Сохранить в верхнем правом углу.

    2. Выберите Сохранить как.

      image

    3. В открывшемся окне введите название нового чарта Продажи по брендам и категориям и нажмите кнопку Сохранить.

  2. Выберите тип визуализации Столбчатая диаграмма.

    image

  3. Поля OrderDate, Sales и PaymentType автоматически попадут в секции X, Y и Цвета соответственно.

  4. Замените месяцы на бренды на оси X. Из раздела Измерения перетащите поле ProductBrand в секцию X и наведите его над полем OrderDate, пока то не станет красным.

    image

  5. Замените типы оплаты на категории товаров в секции Цвета. Из раздела Измерения перетащите поле ProductCategory в секцию Цвета и наведите его над полем PaymentType, пока то не станет красным.

    image

  6. Отсортируйте чарт по убыванию по показателю продаж. Из раздела Показатели перетащите поле Sales в секцию Сортировка.

    image

  7. Сохраните чарт.

Шаг 5. Создайте чарт — сводная таблица

Для визуализации продаж в разрезе продуктов и времени создайте чарт — сводную таблицу.

  1. Скопируйте чарт, получившийся на предыдущем шаге.

    1. Нажмите значок галочки рядом с кнопкой Сохранить в верхнем правом углу.
    2. Нажмите Сохранить как.
    3. В открывшемся окне введите название нового чарта Продажи в разрезе лет и продуктов.
    4. Нажмите кнопку Сохранить.
  2. Выберите тип визуализации Сводная таблица.

    image

  3. Поля ProductBrand и Sales автоматически попадут в секции Столбцы и Показатели соответственно.

    image

  4. Удалите ProductBrand из таблицы.

  5. Добавьте дату заказа в таблицу. Для этого из раздела Измерения перетащите поле OrderDate в секцию Столбцы.

  6. Измените формат отображения OrderDate на годы.

    1. Нажмите значок календаря у поля OrderDate в секции Столбцы.
    2. В поле Группировка выберите Часть даты ⟶ Год, затем нажмите Применить.

    image

  7. Добавьте в таблицу категорию и подкатегорию продуктов. Для этого из раздела Измерения перетащите поля ProductCategory и ProductSubcategory в секцию Строки.

    image

  8. Измените цвет показателя продаж в таблице. Для этого из раздела Показатели перетащите поле Sales в секцию Цвета.

    image

  9. Сохраните чарт.

Шаг 6. Создайте чарт — тепловая карта

Для визуализации плотности заказов на карте Москвы создайте чарт — тепловую карту.

  1. Скопируйте чарт, полученный на предыдущем шаге.

    1. Нажмите значок рядом с кнопкой Сохранить в верхнем правом углу и выберите Сохранить как.
    2. В открывшемся окне введите название нового чарта Тепловая карта продаж.
    3. Нажмите кнопку Сохранить.
  2. Выберите тип визуализации Карта.

    image

  3. Выберите тип слоя Геоточки (тепловая карта).

  4. Добавьте на карту координаты точек доставки. Для этого из раздела Измерения перетащите поле DeliveryAddressCoord в секцию Геоточки (тепловая карта).

    image

  5. Сохраните чарт.

Шаг 7. Создайте дашборд

Создайте дашборд, на который будут добавлены чарты.

  1. Перейдите на главную страницу DataLens.

  2. Нажмите кнопку Создать дашборд.

    image

  3. Введите название дашборда Moscow Shops dashboard и нажмите кнопку Создать.

Шаг 8. Добавьте чарты на дашборд

  1. При первом открытии после сохранения дашборд открывается в режиме редактирования. Если вы открыли его повторно, то нажмите Редактировать в правом верхнем углу.

    image

  2. Нажмите кнопку Добавить и выберите Чарт.

    image

  3. В открывшемся окне нажмите кнопку Выбрать.

  4. Выберите чарт Динамика продаж по месяцам и типам оплаты. После этого автоматически заполнится поле Заголовок по названию выбранного чарта.

  5. Нажмите кнопку Добавить.

    image

  6. Аналогичным способом добавьте чарты:

    • Продажи по брендам и категориям
    • Продажи в разрезе лет и продуктов
    • Тепловая карта продаж
  7. Расположите чарты на дашборде в удобном для вас порядке.

    image

Шаг 9. Добавьте селекторы на дашборд

Добавьте селекторы, чтобы иметь возможность фильтровать чарты по дате, районам Москвы, продуктам и статусам клиентов.

  1. Нажмите кнопку Добавить.

  2. Выберите Селектор.

    image

  3. Добавьте селектор с календарем по датам заказа.

    1. Выберите датасет Moscow Sales dataset.
    2. Выберите поле OrderDate.
    3. После этого автоматически заполнится Заголовок по названию выбранного поля. Нажмите галочку Показывать напротив заголовка селектора.
    4. Выберите тип Календарь.
    5. Включите опцию Диапазон.
    6. Нажмите кнопку Добавить.

    image

  4. Добавьте селектор по категории продуктов.

    1. Выберите датасет Moscow Sales dataset.
    2. Выберите поле ProductCategory.
    3. После этого автоматически заполнится Заголовок по названию выбранного поля. Нажмите галочку Показывать напротив заголовка селектора.
    4. Включите опцию Множественный выбор.
    5. Нажмите кнопку Добавить.

    image

  5. Аналогичным способом добавьте селекторы по полям:

    • ProductBrand
    • DeliveryDistrictName
    • DeliveryType
    • PaymentType
  6. Расположите селекторы на дашборде в удобном для вас порядке.

  7. Сохраните дашборд.

    image

  8. Дашборд готов. Теперь можно фильтровать чарты с использованием селекторов.

    image

Была ли статья полезна?

Language / Region
© 2022 ООО «Яндекс.Облако»
В этой статье:
  • Перед началом работы
  • Шаг 1. Создайте подключение и датасет
  • Шаг 2. Настройте поля датасета
  • Шаг 3. Создайте чарт — линейная диаграмма
  • Шаг 4. Создайте чарт — столбчатая диаграмма
  • Шаг 5. Создайте чарт — сводная таблица
  • Шаг 6. Создайте чарт — тепловая карта
  • Шаг 7. Создайте дашборд
  • Шаг 8. Добавьте чарты на дашборд
  • Шаг 9. Добавьте селекторы на дашборд