До этого момента мы анализировали данные в разрезе категорий. Мы сравнивали товары, города, клиентов и другие группы объектов между собой. Такой подход помогает понять структуру бизнеса и определить лидеров по продажам.

Однако в аналитике очень часто возникает другой вопрос: Как изменяется показатель со временем?

Например, растет ли выручка компании? Есть ли сезонность в продажах? В какие месяцы количество заказов увеличивается, а в какие падает? Как изменяется средний чек на протяжении года?

Подобные задачи невозможно эффективно решить с помощью столбчатых или круговых диаграмм. Для анализа изменений во времени используются линейные графики.

Линейный график является одной из самых востребованных визуализаций в BI-системах. Он позволяет быстро увидеть тренды, сезонность, аномалии и динамику развития бизнеса.

В этом уроке мы научимся строить линейные графики в Apache Superset, работать с временной осью, выбирать правильный уровень агрегации и отображать несколько показателей на одном графике.

Ключевые термины

• Line Chart — линейный график для отображения изменений показателей во времени.
• Time Series — временной ряд, то есть последовательность значений, упорядоченных по времени.
• Time Column — колонка с датой или временем.
• Temporal Data — данные, содержащие временную составляющую.
• Granularity — уровень детализации времени: день, неделя, месяц, квартал или год.
• Trend — общее направление изменения показателя.
• Seasonality — повторяющиеся изменения показателя через определенные интервалы времени.
• Aggregation — объединение данных в более крупные временные интервалы.

Почему для времени используют именно Line Chart

Представим, что мы хотим изучить выручку интернет-магазина за последние двенадцать месяцев. Теоретически можно построить таблицу с двенадцатью строками.

Можно использовать и столбчатую диаграмму. Однако линейный график позволяет увидеть гораздо больше. Линия показывает не отдельные значения, а связь между ними. Благодаря этому становится заметно, растут продажи или падают, есть ли резкие скачки и насколько стабильно развивается бизнес.

Для человека намного проще воспринимать изменения во времени через непрерывную линию. Именно поэтому практически любой аналитический дашборд содержит хотя бы один линейный график.

Что такое временная ось

В отличие от категориальных диаграмм, линейный график требует правильной работы с временем.

• По оси X располагаются даты.
• По оси Y — анализируемый показатель.

Например, если мы изучаем выручку интернет-магазина, то по горизонтали будут отображаться месяцы, а по вертикали — сумма продаж. В результате мы увидим историю изменения показателя во времени.

Например: Даже без точных чисел можно сразу понять, что продажи в целом растут. Именно в этом заключается основная сила линейных графиков.

Создаем первый Line Chart

Представим, что руководство интернет-магазина хочет увидеть изменение выручки по месяцам.

Открываем Explore и выбираем визуализацию Line Chart.

В качестве временной колонки выбираем order_date.

В качестве метрики используем SUM(sales_amount).

После запуска запроса Superset автоматически сгруппирует данные по времени и построит график. Теперь можно увидеть историю изменения продаж за выбранный период.

Почему важно выбирать правильную агрегацию времени

Одна из самых распространенных ошибок начинающих аналитиков — использование слишком детализированных данных. Представим интернет-магазин с двумя годами истории продаж. Если вывести выручку по каждому дню, график может содержать более семисот точек.

Такая визуализация становится перегруженной и плохо читается. Поэтому временные данные обычно агрегируют.

Superset позволяет группировать данные:

• по дням;
• по неделям;
• по месяцам;
• по кварталам;
• по годам.

Выбор зависит от задачи.

• Если необходимо анализировать продажи внутри месяца, подойдет дневная агрегация.
• Если нужно изучить долгосрочные тренды, гораздо удобнее использовать месяцы или кварталы.

Как выбрать правильный уровень детализации

Представьте, что директор компании хочет оценить развитие бизнеса за три года. В этом случае график по дням окажется бесполезным. Количество точек будет настолько большим, что увидеть общую картину станет сложно.

Гораздо логичнее использовать месячную агрегацию. Если же необходимо проанализировать результаты рекламной кампании, которая длилась две недели, наоборот, потребуется дневная детализация. Хороший аналитик всегда подбирает уровень агрегации под конкретную задачу.

Работа с несколькими метриками

Очень часто необходимо сравнивать несколько показателей одновременно.

Например, руководство интернет-магазина хочет видеть:

• выручку;
• прибыль;
• количество заказов.

Вместо создания трех отдельных графиков можно вывести все показатели на одну диаграмму. Superset поддерживает отображение нескольких метрик одновременно.

В результате получается единый график, на котором каждая метрика отображается отдельной линией. Такой подход помогает находить взаимосвязи между показателями.

Например, можно заметить, что выручка растет быстрее количества заказов. Это может говорить об увеличении среднего чека.

Что можно увидеть на линейном графике

Линейные графики позволяют обнаруживать закономерности, которые сложно заметить другими способами. Первое, что обычно анализируют — тренд.

• Если линия постепенно поднимается вверх, значит показатель растет.
• Если линия снижается, значит наблюдается спад.

Второе важное наблюдение — сезонность.

Представим интернет-магазин электроники. Продажи могут резко увеличиваться в декабре перед новогодними праздниками. Если такая ситуация повторяется каждый год, значит мы имеем дело с сезонностью.

Кроме того, линейные графики помогают находить аномалии.

Например, если в какой-то день продажи внезапно упали почти до нуля, это повод провести дополнительное расследование.

Работа с временными фильтрами

Практически все временные графики используются вместе с фильтрами по дате.

Пользователь может выбрать:

• последний месяц;
• последний квартал;
• текущий год;
• произвольный диапазон дат.

Это позволяет быстро переключаться между различными временными интервалами без создания новых графиков. В дальнейшем, при работе с Dashboard, такие фильтры станут одним из основных инструментов интерактивной аналитики.

Когда не стоит использовать Line Chart

Несмотря на универсальность линейных графиков, существуют ситуации, когда они подходят плохо. Если данные не содержат временной составляющей, лучше использовать другие типы визуализаций.

Например, сравнение продаж по категориям товаров значительно удобнее показывать через Bar Chart. Линейный график наиболее эффективен именно тогда, когда порядок точек имеет значение и отражает течение времени.

Наиболее частые ошибки

• Использовать неправильную временную колонку.
  В результате график может отображать данные некорректно или вовсе не строиться.

• Строить график по слишком детализированным данным.
  Большое количество точек делает визуализацию трудночитаемой.

• Выводить слишком много метрик на один график.
  Избыток линий затрудняет восприятие информации.

• Пытаться использовать Line Chart для категориальных данных.
  Для таких задач лучше подходят столбчатые диаграммы.

• Делать выводы по нескольким точкам.
  Для поиска трендов требуется достаточный объем данных.

Наиболее частые вопросы

• Когда использовать Line Chart вместо Bar Chart?
  Когда необходимо анализировать изменение показателей во времени.

• Какой уровень агрегации лучше использовать?
  Это зависит от задачи. Для долгосрочного анализа обычно используют месяцы или кварталы, для краткосрочного — дни.

• Можно ли отображать несколько метрик на одном графике?
  Да. Superset поддерживает отображение нескольких линий одновременно.

• Что делать, если даты отображаются неправильно?
  Необходимо проверить настройки временной колонки в Dataset.

• Можно ли анализировать сезонность через Line Chart?
  Да. Это одна из самых распространенных задач временной аналитики.

Итоги

В этом уроке мы познакомились с линейными графиками и научились использовать их для анализа временных данных в Apache Superset.

Мы разобрались, как работает временная ось, зачем нужна агрегация данных и как выбирать подходящий уровень детализации. Также мы научились отображать несколько метрик на одном графике и увидели, как с помощью Line Chart можно находить тренды, сезонность и аномалии.

Линейные графики являются одним из самых важных инструментов аналитика и используются практически в каждом BI-проекте.

В следующем уроке мы научимся оформлять визуализации более профессионально: настроим отображение чисел, процентов, валют и дат, а также разберем основные правила выбора подходящего типа графика для различных аналитических задач.