До этого момента мы занимались подготовкой данных. Подключали базу данных, создавали Dataset, настраивали колонки, создавали вычисляемые поля и пользовательские метрики.

Однако сами по себе данные и метрики еще не приносят бизнесу пользы. Руководителю компании неудобно открывать Dataset и изучать десятки полей. Ему нужны понятные показатели и наглядные отчеты.

Именно здесь начинается работа с визуализациями. В Apache Superset большинство графиков создается через раздел Charts. Это один из главных инструментов аналитика. Именно здесь выбираются показатели, настраиваются группировки, создаются таблицы и формируются KPI-карточки.

В этом уроке мы познакомимся с интерфейсом Charts, научимся строить обычные таблицы, сводные таблицы и KPI-показатели. Эти инструменты используются практически в любом аналитическом проекте и часто становятся основой будущих дашбордов.

Ключевые термины

Charts — основной интерфейс Apache Superset для создания визуализаций.
Visualization — графическое представление данных.
Table — табличная визуализация данных.
Pivot Table — сводная таблица для многомерного анализа данных.
KPI — ключевой показатель эффективности бизнеса.
KPI Card — визуализация, отображающая одно важное значение.
Metric — агрегированный показатель, например выручка или количество заказов.
Dimension — поле для группировки данных.
Group By — механизм объединения записей по определенному признаку.

Зачем нужен раздел Charts

После создания Dataset аналитик обычно переходит в раздел Charts. Если Dataset можно сравнить с подготовленным набором данных, то Charts является рабочим местом аналитика. Именно здесь создаются практически все визуализации Superset.

Любой график, который мы видим на дашборде, изначально был создан через Charts. Здесь выбираются поля, настраиваются метрики, задаются фильтры и формируется итоговое представление данных. Фактически Charts можно считать конструктором аналитических отчетов.

Как открыть Charts

Открыть Charts можно несколькими способами. Самый простой вариант — перейти в раздел Datasets и выбрать нужный Dataset. После открытия набора данных появится кнопка Create Chart. После нажатия откроется интерфейс Explore.

Также можно создать новую визуализацию через раздел Charts. В обоих случаях результат будет одинаковым — мы попадем в рабочую область для построения отчетов.

Из чего состоит интерфейс Charts

Когда Charts открывается впервые, количество настроек может показаться пугающим. На самом деле интерфейс достаточно логичен.

В центральной части обычно располагается область предварительного просмотра визуализации.

Слева находится панель настройки графика. Именно здесь аналитик выбирает:

тип визуализации;
метрики;
группировки;
фильтры;
временные диапазоны;
сортировку.

После изменения настроек Superset автоматически выполняет запрос к базе данных и отображает результат. Таким образом аналитик может быстро экспериментировать с различными вариантами представления данных.

Почему работа часто начинается именно с таблицы

Многие начинающие специалисты сразу переходят к графикам. На практике опытные аналитики часто начинают с обычной таблицы. Причина проста. Таблица позволяет увидеть реальные данные и убедиться, что показатели рассчитываются корректно.

Перед построением сложного графика полезно проверить:

правильно ли считается выручка;
корректно ли работают фильтры;
нет ли ошибок в группировке данных;
соответствуют ли результаты ожиданиям.

Поэтому таблицы остаются важным инструментом даже в эпоху современных BI-систем.

Создаем первую таблицу

Представим, что руководство интернет-магазина хочет увидеть продажи по категориям товаров. Открываем Charts и выбираем визуализацию Table.

В качестве метрики указываем SUM(sales_amount). В качестве группировки выбираем category. После запуска запроса Superset покажет список категорий и соответствующую выручку.

Получится простой, но очень полезный отчет. Сразу становится видно, какие категории приносят наибольший доход. Подобные таблицы используются практически в каждом аналитическом проекте.

Когда обычной таблицы становится недостаточно

Представим, что руководство хочет увидеть продажи не только по категориям, но и по городам. Можно создать большую таблицу с двумя группировками.

Однако такой отчет быстро становится неудобным для анализа. Когда измерений становится много, лучше использовать сводные таблицы. Именно для этого существует Pivot Table.

Что такое Pivot Table

Pivot Table — это сводная таблица, которая позволяет анализировать данные сразу по нескольким измерениям. Представим отчет по продажам.

По строкам можно разместить категории товаров. По столбцам — города. Внутри таблицы будут отображаться продажи.

Такой формат позволяет быстро отвечать на вопросы вроде:

В каком городе лучше продаются ноутбуки?
Где категория смартфонов показывает максимальную выручку?
Какие направления бизнеса работают хуже остальных?

Сводные таблицы особенно полезны при поиске закономерностей и сравнении сегментов. Поэтому они часто используются руководителями и коммерческими директорами.

Создаем Pivot Table

Для создания сводной таблицы выбираем тип визуализации Pivot Table. Далее необходимо определить структуру отчета.

В нашем примере строки - category, столбцы - city. Метрика SUM(sales_amount). После выполнения запроса Superset автоматически построит сводную таблицу.

Полученный отчет будет значительно информативнее обычной таблицы. Особенно если необходимо анализировать данные одновременно по нескольким измерениям.

Что такое KPI

Если таблицы отвечают на вопрос "из чего состоит результат", то KPI отвечают на вопрос "какой результат мы получили". Руководителю не всегда нужно видеть детальную разбивку данных. Часто ему достаточно знать несколько ключевых цифр.

Например:

общая выручка;
прибыль;
количество заказов;
средний чек.

Такие показатели называют KPI. Именно с них обычно начинается любой управленческий дашборд.

KPI-карточки в Superset

Для отображения KPI используются специальные визуализации. В разных версиях Superset они могут называться по-разному, однако принцип работы остается одинаковым. Выбирается одна метрика и отображается ее текущее значение.

Например:

Выручка
4 520 000 ₽

или

Количество заказов
12 845

Подобные карточки занимают мало места и позволяют быстро оценить состояние бизнеса. Поэтому практически каждый дашборд начинается именно с KPI-блока.

Какие KPI обычно используют аналитики

Состав KPI зависит от задач компании. Для интернет-магазина электроники чаще всего используются показатели выручки, прибыли, количества заказов, количества клиентов и среднего чека. Именно эти метрики позволяют быстро понять текущее состояние бизнеса.

Если выручка растет, а прибыль падает, это сигнал для дополнительного анализа. Если средний чек увеличивается, это может говорить об успешной работе маркетинга.

Поэтому KPI являются не просто красивыми цифрами, а инструментом для принятия решений.

Как выбрать правильную визуализацию

Одной из самых распространенных ошибок является попытка использовать графики для любых задач. На практике разные визуализации решают разные проблемы:

Если нужно показать детальные данные, лучше использовать таблицу.
Если требуется сравнение нескольких измерений, подойдет Pivot Table.
Если необходимо вывести ключевой показатель, наиболее удобным вариантом будет KPI-карточка.

Хороший аналитик всегда начинает с вопроса: Что именно должен увидеть пользователь?. И только после этого выбирает тип визуализации.

Наиболее частые ошибки

Сразу строить сложные графики.
Перед созданием диаграмм полезно убедиться, что данные корректно отображаются в таблице.
Использовать таблицу вместо KPI.
Если пользователю нужна одна цифра, таблица только усложняет восприятие информации.
Использовать KPI вместо полноценного анализа.
KPI показывают итоговый результат, но не объясняют причины его изменения.
Создавать слишком большие Pivot Table.
Слишком большое количество строк и столбцов делает отчет неудобным для анализа.
Использовать неправильную метрику.
Даже красивая визуализация бесполезна, если в ней используется неверный показатель.
Не проверять результаты расчетов.
Перед публикацией отчета полезно убедиться, что значения совпадают с ожиданиями.

Наиболее частые вопросы

Нужно ли всегда начинать с таблицы?
Не обязательно, но таблица помогает проверить корректность данных перед построением графиков.
Чем Pivot Table отличается от обычной таблицы?
Pivot Table позволяет анализировать данные одновременно по нескольким измерениям.
Сколько KPI должно быть на дашборде?
Обычно достаточно 3–6 ключевых показателей. Слишком большое количество KPI ухудшает восприятие информации.
Можно ли использовать несколько метрик в одной таблице?
Да. Это одна из самых распространенных практик в аналитике.
Какие KPI наиболее важны для интернет-магазина?
Обычно используются выручка, прибыль, количество заказов, количество клиентов и средний чек.
Можно ли построить KPI без создания пользовательских метрик?
Да, но заранее подготовленные метрики значительно ускоряют работу.

Итоги

В этом уроке мы познакомились с разделом Charts — основным инструментом создания визуализаций в Apache Superset.

Мы разобрались с устройством интерфейса Charts, научились строить обычные таблицы и сводные таблицы Pivot Table, а также создавать KPI-карточки для отображения ключевых показателей бизнеса.

Кроме того, мы увидели, как различные типы визуализаций решают разные аналитические задачи и почему выбор правильного представления данных играет важную роль в работе аналитика.

В следующем уроке перейдем к более привычным визуализациям и научимся строить категориальные диаграммы для сравнения продаж, клиентов и других бизнес-показателей.