tgoop.com/diceanalytics/135
Last Update:
Немного технического.
С точки зрения кода у меня очень примитивные задачи. Выгрузить данные, всячески их покрутить, порезать на слайсы, нарисовать. Статистика есть, конечно же, это важная часть майндсета и инструментария продуктовых аналитиков, но такие задачи не ежедневны. Основная сложность в моей работе — придумать гипотезу и понять, как ее можно проверить и/или что нужно для этого измерить.
В общем, для визуализации я использую plotly и у меня накопилось какое-то количество шаблонов и трюков. Я решил из них сделать шпаргалку для своей команды, заодно основной частью и с вами поделюсь.
Самое полезное для меня — сочетание ipywidgets и plotly. Позволяет быстро и не растягивая ноутбук на километры посмотреть сразу много метрик в разных разрезах. Коллеги, правда, смеются, говорят: “сделал себе дашборд/zeppelin в джупитере”. Да, я люблю странное.
Остальное — всякие выдранные из недр SO трюки по акцентированию внимания и внесению доп.информации на графики (вертикальные линии и подписи дат релизов, ховеры-тултипы). Ну и всякие способы навести красоту на графике, особенно если используются фасеты.
Полноценный интерактив в nbviewer / github не завезли, поэтому сделал пример в Google Colab. Да и там c оговорками — в частности, в режиме общего доступа не работают селекторы. Так что если хочется потыкать палочкой — скопируйте себе, датасеты должны быть открыты для всех.
Данные, естественно, синтетические и ничего общего с моими реальными проектами не имеют.
https://colab.research.google.com/drive/1JoSYxbBvjIKf8xNTHscyCARTbjHOqfOf#scrollTo=fe24c2f2-fc83-4a9d-af0e-a57519230419
BY аналитика на кубах
Share with your friend now:
tgoop.com/diceanalytics/135