Миникейс: визуализация данных
Added 2023-06-19 12:09:28 +0000 UTCМой давний клиент пришел с задачкой по визуализации данных в таблице. Вот что получилось и как я об этом размышлял
Comments
<div ><div><span class="text">Yep, три категории: дороже/так же/дешевле, — ни о чем не говорят.</span></div><div><span class="text"><br>Может, там в одной сети дешевле на 5₽ 70% всех дешевых, а в другой на треть цены вместо 5 рублей (в варианте с квадратиками оба будут одинаковы).<br>Нужны или гистограммы diff цены, или те же scatterplot, что были в середине видео.</span></div><div><span class="text"><br>Если с абсолютными ценами туго (слишком разный масштаб товаров), нужно масштабировать = тот же процентный diff вместо абсолютного (но уже менее ценно; лучше тогда разбить выборку на несколько ценовых категорий).</span></div><div><span class="text"><br>В целом это все легко крутится, условно, несколькими десятками строк код с seaborn и pandas profiling.</span></div><div><span class="text"><br>Потом, в идеале, делать интерактивную вещь с условным observable/d3.js или каким-нибудь datalens/tableau, чтобы можно было покрутить и юзеру</span></div></div>
Андрей Писков
2023-06-19 21:06:25 +0000 UTC<div ><div><span class="text">1. Возможно, в визуализации с графиком было бы удачнее по оси Y показать не абсолютные значения (дороже на 100 рублей), а относительные — нормализованные на цену товара (дороже на 10%). Возможно, стали бы лучше видны закономерности — например, «цену на дешёвые товары больше завышают в онлайне по сравнению с дорогими». </span></div><div><span class="text">2. В визуализации с графиком разрешение тоже можно понизить — например, группировать в кружочки SKU с примерно похожими ценами и отклонением цены, а размер кружочка будет означать количество таких SKU с похожими параметрами. Вроде это называется bubble chart → https://www.metabase.com/glossary/bubble_chart</span></div><div><span class="text">Но на мой вкус такой график выглядит перегруженным и сложно воспринимается :(</span></div></div>
Artem Subbotin
2023-06-19 12:38:30 +0000 UTC
