Отчет по платежам. Делаем реальный отчет по платежам в DataLens пошагово на базе Excel. Практический урок
делать:
1. Рейтинги
2. Динамику показателей
3. Метки для строк по условию
Задача
Представим, что у нас имеется небольшая компания, выплачивающая роялти авторам книг, которая ведет свой учет в 1С. 1С, несмотря на свой богатый функционал, все же не обладает развернутыми аналитическими инструментами, позволяющими всесторонне проанализировать выплаты. Однако менеджмент компании хочет наглядно и доступно видеть расширенную информацию о платежах. Например, быстро и просто увидеть, сколько роялти было выплачено, а сколько авансов, с какими банками чаще всего приходится взаимодействовать, в какие страны чаще всего совершаются платежи и в какой валюте. Вся эта информация поможет бизнесу оптимизировать и улучшить денежные поток, тем самым, уменьшив расходы и высвободив ресурсы для других задач.
Что у нас есть?
Представим, что у нас есть некая выгрузка из 1С компании с необходимыми данными. DataLens позволяет создавать прямые подключения к базам данных, но все условные примеры мы будем рассматривать на базе условных выгрузок из Excel, суть это не изменит.
Итак, вот так выглядит наша выгрузка. С ней мы и будем работать.
Немного теории
Для начала (для тех, кто не знает) давайте разберемся вкратце, что такое DataLens. Yandex DataLens – это специальный бесплатный BI инструмент для анализа данных. Он позволяет строить красивые отчеты и графики на основе каких-либо данных. Анализировать можно абсолютно все, что будет в вашем источнике данных. Это могут быть продажи, доходы, расходы, платежи, частота каких-то событий – словом, все, что можно проанализировать.
Его можно использовать как для разового анализа, так и на постоянной основе. По мере обновления данных в источнике, отчет будет обновляться вместе с ним. Что очень удобно для долгосрочного использования. Например, для анализа продаж из месяца в месяц.
Что начать пользоваться DataLens достаточно иметь учетную запись Yandex. Данный сервис автоматически станет доступен для использования.
На скриншоте ниже видно, как выглядит пустой кабинет данного инструмента.
Там есть 4 типа объектов, которые создаются в определенной последовательности.
Данный тип создается в самом начале, здесь мы указываем системе, откуда нужно брать данные и какие. На данный момент доступно несколько вариантов подключения.
В наших условных примерах мы будем использовать Excel файл в формате .csv.
Данный тип объектов описывает набор данных, здесь можно настроить связи между источниками, добавить параметры и прочее. Этот этап особенно важен, так как именно на базе датасета и будут строиться все графики и таблицы.
В данном разделе мы будем создавать таблицы и графики. Эти элементы создаются отдельно и независимо друг от друга, чтобы впоследствии их можно было использоваться для разных других целей. Например, один и тот же график можно будет добавить в разные отчеты.
Это финальный этап. Дашборд – это некая область, на которую мы будем собирать все наши созданные ранее таблицы и графики в единый отчет.
Реализация
С общими понятиями разобрались, теперь можно перейти к практике. Вернемся к нашему Эксель файлу с оплатами. Прежде, чем начать работать с ним, нам нужно добавить его в качестве источника данных.
ПОДКЛЮЧЕНИЕ
Для этого заходим в раздел Источники и нажимаем Создать подключение.
Выбираем файл в формате CSV. Чтобы создать такой формат, достаточно просто сохранить обычный Эксель файл в данном формате.
Далее нажимаем Загрузить файл и выбираем нашу выгрузку.
Если все сделано верно, то в рабочей области появится предварительный просмотр полей файла. Тут следует проверить, что заголовки в таблице используются также в качестве заголовков и тут. Это видно справа вверху. Также на всякий случай следует проверить, что типы данных в колонках соответствуют нужным. Например, что число – это число, а текстовое поле – это текст.
Если все верно, нажимаем Создать подключение, задаем имя и нажимаем Сохранить.
На этом первый шаг выполнен. Источник данных добавлен.
ДАТАСЕТ
Теперь нам нужно добавить Датасет, или набор данных. Это то, на основе чего мы и будем строить наши будущие графики.
Заходим