В этом уроке я покажу, что такое иерархии в DataLens, зачем они нужны и как их сделать.
Итак, для начала давайте разберем, что вообще такое иерархия в DataLens и зачем они нужны.
Немного теории
Иерархическая модель данных — это модель, которая использует представление базы данных в виде древовидной структуры, состоящей из объектов (данных) разных уровней. Между объектами существуют связи, и каждый объект может включать в себя несколько объектов более низкого уровня.
Объекты в иерархической модели данных связаны отношениями «предок» (более близкий к корню) и «потомок» (более низкого уровня). У объекта-предка может быть несколько потомков, в то время как у объекта-потомка есть только один предок. Объекты, имеющие общего предка, называются «близнецами».
Базы данных с иерархической моделью являются одними из старейших и были первыми системами управления базами данных для мейнфреймов. Они разрабатывались в 1950–1960 годах, например, Information Management System (IMS) фирмы IBM.
Примеры иерархических структур данных включают файловую систему компьютера, где корневой каталог содержит иерархию подкаталогов и файлов.
А случае же с DataLens иерархия – это аналог другого известного термина в сфере аналитики Drill Down. Или простыми словами это углубление от общего к частному, от родителя к потомку или от высшего к низшему.
Практический урок
И давайте рассмотрим это на конкретном примере. Допустим, у нас есть некий набор данных, выгрузка, с информацией о закупках в двух компаниях.
Пока это выглядит как просто список того, по какой компании у кого купили и на какую сумму. Но менеджмент компании хочет получить отчет, где эти данные будут аккумулироваться сначала по компаниям (чтобы сначала видеть общие суммы закупок в целом), затем по поставщикам (чтобы можно было детализировать сумму и увидеть, а у кого вы закупаем больше всего, например), затем по договорам и в конце по документам. При необходимости мы сможет детализировать нашу общую сумму вплоть до документа.
Но задача в том, чтобы сделать это только при необходимости, на дашборде изначально суммы должны быть указаны только по компаниям в целом. Как же это реализовать? Тут нам и помогут иерархии.
Создадим на базе нашего датасета чарт-таблицу. И выберем пункт Добавить–Иерархия.
И теперь просто переносим в правую половину поля в той последовательности, в какой они должны детализироваться. У нашем случае это Компания-Поставщик-Договор-Документ.
Нажимаем Сохранить и у вас появляется новое поле Иерархия. Перетаскиваем его в колонки чарта. И добавляем сумму.
В итоге мы получаем общие суммы закупок в разбивке по компаниям. А как теперь углубиться и посмотреть, что же внутри? Для этого просто щелкаем на нужную строку и проваливаемся в детализацию по поставщикам.
Обратите внимание, что в отличие от древовидной иерархии, тут названия компаний пропадут, а вместо них будет список поставщиков.
Аналогичным образом можно углубиться еще и дойти до документа.
И теперь вам останется просто добавить этот чарт на дашборд. По умолчанию менеджмент будет видеть его с разбивкой по компаниям. А при необходимости сможем самостоятельно провалиться в детализацию и увидеть нужную информацию. Важный момент! При выгрузке в Эксель данного чарта вы получите только две колонки в зависимости от текущей детализации. Всего массива, как в источнике не будет.
Если хотите сами попробовать сделать такой чарт, то ниже можете скачать Эксель источник с данными из урока.
Более подробно о том, как именно сделать это, смотрите в подробном видеоуроке ниже.
Более подробно, как это сделать, можно посмотреть тут.
Если вам понравился урок, то можете поддержать проект по кнопке ниже. Это очень поможет делать для вас больше интересных и полезных выпусков. Спасибо!
Задать вопросы и обсудить волнующие темы про аналитику данных теперь можно на нашем форуме.
Если вам понравился урок, подписывайтесь на канал или группу и ставьте лайки. А также пишите в комментариях свои кейсы или вопросы. Самые интересные мы обязательно разберем.
