Какая технология используется для сбора и хранения данных google chart
Перейти к содержимому

Какая технология используется для сбора и хранения данных google chart

  • автор:

Lean Big Data на 6 сервисах Google

image

Здравствуй Хабр! Хочу рассказать как мы делали свою собственную Big Data.

Каждый стартап хочет собрать что-то дешевое, качественное и гибкое. Обычно так не бывает, но у нас, похоже, получилось! Ниже идёт описание нашего решения и много моего сугубо субъективного мнения по этому поводу.

И да, секрет в том, что используется 6 сервисов гугла и собственного кода почти не писалось.

Что было нужно?

Работаю в весёлом сингапурском стартапе – Bubbly, который делает голосовую социальную сеть. Фишка в том, что можно пользоваться без смартфона, достаточно старой доброй нокии. Пользователь звонит на специальный номер и может прослушивать сообщения, записывать свои сообщения и т.п. Всё голосом, даже не нужно уметь читать, чтобы пользоваться.

  • Сделать красивый дэш-борд с ключевыми метриками, обновляющимися в он-лайн режиме
  • Мониторить работу сервиса и ошибки
  • Делать А\Б тесты и анализировать поведение пользователей
  • Делать отчеты для наших партнёров
Зачем изобретать велосипед?

Казалось бы – зачем что-то строить, если есть уже готовые решения? Руководили мной такие мотивы:

1. Не хочу использовать Mixpanel (сорри гайс!)
  • Если нет полного контроля над данными, то всегда найдётся вопрос, на который чужая готовая система ответа не даёт. Да, я знаю, что есть Mixpanel export APIs и они позволяют многое. Но по факту столько раз уже натыкался на подобные ситуации. Хочется полного контроля.
  • Кучу всяческих «хотелок» придётся прикручивать в чужому проприетарному продукту, что не очень удобно. Например, SMS-alert начальнику саппорта, если что-то поломалось. Или специальные отчёты сторонним партнёрам. И такие фичи все заранее не предскажешь.
  • Это реально дорого! Я знаю, что многие вместо всех данных загружают туда только случайную выборку, чтобы хоть как-то снизить затраты. Но это очень сомнительное счастье само по себе.
2. Если так хочется «своего» решения, почему тогда не замутить Hadoop со всем фаршем?

Потому что кишка тонка. Это реально сложно!

  • Нужно поднять сервера и всё настроить. Есть конечно hosted Hadoop, где всё уже «настроено», но разбираться с этими настройками всё равно придётся.
  • Hadoop – это только хранение и запросы. Все остальные фичи придётся делать самому.
Кратко как это работает у нас
  1. Мы заливаем все «события» от пользователей с наших серверов в Google Big Query
  2. Используем Google Spreadsheets для запросов к Big Query и последующей обработки данных. Вся логика сидит в Spreadsheets и привязанных к нему скриптах.
  3. Далее визуализируем полученные данные с помощью Google Charts.
  4. Хостим эти графики на Google Drive
  5. В единый «дэш боард» эти графики собираются в Google Sites
  6. И наконец, поверх Google Sites стоит Google Analytics, который смотрит за пользователями всей этой аналитики.
Преимущества этого подхода (нет я не пиарю Google за деньги, a жаль)
Big Query — плюсы
  • Эта база данных может хранить огромное количество данных. Вопрос масштабируемости не стоит.
  • Стоит это копейки по сравнению с другими решениями. О расходах ниже пишу отдельно.
  • Фактически любой запрос занимает менее 20 секунд. Это сильно отличается от Hadoop, где счёт в лучшем случае на минуты. Для стандартных, определённых раз и навсегда запросов разница кажется маленькой. Но если ты смотришь на данные «в свободном полёте» (ad hoc) или чинишь что-то методом проб и ошибок, то даже небольшие паузы рвут весь рабочий процесс и снижают эффективность работы аналитика в разы. А по жизни получается, что только такими задачами и занимаешься целый день. Очень важное преимущество Big Query.
  • Мелкие плюшки, такие как web-интерфейс, на самом деле, сильно помогают.
Google Spreadsheets – плюсы
  • Работает с Big Query из коробки (туториал от Goolge)
  • Всё лежит в облаке и скрипты могут обновлять данные по расписанию
  • Кроссплатформенность! Одинаково работает под PC и Mac.
  • Уже есть куча полезных функций — email и т.п.

Это нужно, чтобы при использовании не касаться кода вообще. Создал новый лист, написал запрос, получил результат.

image

Google Charts – плюсы
  • Библиотек по визуализации много, но есть ощущение что у гуглов всё более надёжно и функционально (если конечно они Charts не спишут как Reader).
  • Работает со Spreadsheets из коробки (туториал от Google)
  • Подкупили их интерактивные контролы, которые позволяют довольно глубоко играть с данными даже бизнес-людям, которые ни SQL, ни Excel не используют.
Google Sites / Google Drive – плюсы
  • Можно пользоваться гугловской проработанной системой прав доступа. В Dropbox нельзя дать read-olny доступ, а здесь можно.
  • Google Sites имеют wysiwyg-редактор, что мне лично очень нравится.
  • После того как всю систему построил на гугловых сервисах, решил ими пользоваться до конца из принципа.
Google Analytics

Рекурсия! У нашего Dash Board порядка 30 юзеров. Достаточно для того, чтобы анализировать статистику использования ресурса. Google Sites, что не удивительно, с Google Analytics интегрируются в пару кликов. Посещаемость страниц объективно показывает, какие данные наиболее интересны, чтобы в этом направлении улучшать систему.

О расходах на решение

Считаю, что в любой системе самое дорогое это время необходимое на разработку и человеко-дни потраченные на разработку и поддержку. В этом смысле данное решение идеально, так как своего кода почти не писалось. Весь проект делал один человек, в параллель с другими задачами, и первая версия была сделана за месяц.

Есть, конечно, подозрения, что интеграция между сервисами гуглов может ломаться (по их туториалу видно, что это уже случалось) и потребуются усилия на поддержку. Но не ожидаю ничего страшного.

Что касается прямых расходов, то во всей системе только Big Query стоит денег. Оплачивается хранение данных и запросы к данным. Но это просто копейки! Мы пишем по 60 млн событий в день и ни разу более 200 USD в месяц не платили.

Важная надстройка к Big Query

Big Query по умолчанию сканирует всю таблицу. Если события за всё время хранить в одном месте, то запросы становятся медленнее и дороже со временем.

Наиболее интересны всегда данные за последнее время, поэтому мы пришли к месячному ротиванию этих таблиц. Каждый месяц таблица events бэкапится в events_201401Jan, events_201402Feb и так далее.

  • FROMDATASET dataset – запрашивает по очереди все таблицы в дата-сете. Это на случай, если нужно запросить данные за весь период времени
  • FROMLAST table – запрашивает текущую таблицу и таблицу за последний месяц. Это для запросов, которым нужны данные за последние 7 дней, например. Чтобы в начале месяца запрос возвращал полные 7 дней, а не то что есть на текущий месяц.
Планы на будущее:
  • Пилить скрипт запускающий SQL. Хочу чтобы он кроме FROMLAST умел всякие полезные трансформации типа PIVOT и т.п.
  • Пилить JavaScript для Google Charts. Хочу в идеале избавиться от необходимости трогать код вообще. Чтобы как в Excel pivot charts – переключать одним кликом и тип графика, и какие серии по какой оси, и т.п. Но это глобальные планы.
  • Хочу поэкспериментировать с nested data. Мы можем на сервере отсортировывать все события из отдельной сессии пользователя в одну запись. То есть события внутри сессии (звонка в нашем случае) будут «детьми» этой сессии. В теории это должно упростить некоторые замороченные запросы.

Очень хочется, чтобы знающие люди сказали своё мнение. Для того эта статья и писалась.

PS Прошу об ошибках по тексту и моих англицизмах писать в личку, всё поправлю.

PPS Я совсем не программист, поэтому мой код может быть страшен (но он работает!). Буду рад конструктивной критике.

Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Фото: Mint Images / Shutterstock

Big Data или большие данные — это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема. Их обрабатывают при помощи специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений.

Сам термин «большие данные» предложил редактор журнала Nature Клиффорд Линч в спецвыпуске 2008 года [1]. Он говорил о взрывном росте объемов информации в мире. К большим данным Линч отнес любые массивы неоднородных данных более 150 Гб в сутки, однако единого критерия до сих пор не существует.

До 2011 года анализом больших данных занимались только в рамках научных и статистических исследований. Но к началу 2012-го объемы данных выросли до огромных масштабов, и возникла потребность в их систематизации и практическом применении.

Всплеск интереса к большим данным в Google Trends

С 2014 на Big Data обратили внимание ведущие мировые вузы, где обучают прикладным инженерным и ИТ-специальностям. Затем к сбору и анализу подключились ИТ-корпорации — такие, как Microsoft, IBM, Oracle, EMC, а затем и Google, Apple, Facebook и Amazon. Сегодня большие данные используют крупные компании во всех отраслях, а также — госорганы. Подробнее об этом — в материале «Кто и зачем собирает большие данные?»

Какие есть характеристики Big Data?

Компания Meta Group предложила основные характеристики больших данных [2]:

  • Volume — объем данных: от 150 Гб в сутки;
  • Velocity — скорость накопления и обработки массивов данных. Большие данные обновляются регулярно, поэтому необходимы интеллектуальные технологии для их обработки в режиме онлайн;
  • Variety — разнообразие типов данных. Данные могут быть структурированными, неструктурированными или структурированными частично. Например, в соцсетях поток данных не структурирован: это могут быть текстовые посты, фото или видео.

Сегодня к этим трем добавляют еще три признака [3]:

  • Veracity — достоверность как самого набора данных, так и результатов его анализа;
  • Variability — изменчивость. У потоков данных бывают свои пики и спады под влиянием сезонов или социальных явлений. Чем нестабильнее и изменчивее поток данных, тем сложнее его анализировать;
  • Value — ценность или значимость. Как и любая информация, большие данные могут быть простыми или сложными для восприятия и анализа. Пример простых данных — это посты в соцсетях, сложных — банковские транзакции.

Как работает Big Data: как собирают и хранят большие данные?

Большие данные необходимы, чтобы проанализировать все значимые факторы и принять правильное решение. С помощью Big Data строят модели-симуляции, чтобы протестировать то или иное решение, идею, продукт.

Главные источники больших данных:

    и подключенные к нему устройства;
  • соцсети, блоги и СМИ;
  • данные компаний: транзакции, заказы товаров и услуг, поездки на такси и каршеринге, профили клиентов;
  • показания приборов: метеорологические станции, измерители состава воздуха и водоемов, данные со спутников;
  • статистика городов и государств: данные о перемещениях, рождаемости и смертности;
  • медицинские данные: анализы, заболевания, диагностические снимки.

С 2007 года в распоряжении ФБР и ЦРУ появилась PRISM — один из самых продвинутых сервисов, который собирает персональные данные обо всех пользователях соцсетей, а также сервисов Microsoft, Google, Apple, Yahoo и даже записи телефонных разговоров.

Современные вычислительные системы обеспечивают мгновенный доступ к массивам больших данных. Для их хранения используют специальные дата-центры с самыми мощными серверами.

Помимо традиционных, физических серверов используют облачные хранилища, «озера данных» (data lake — хранилища большого объема неструктурированных данных из одного источника) и Hadoop — фреймворк, состоящий из набора утилит для разработки и выполнения программ распределенных вычислений. Для работы с Big Data применяют передовые методы интеграции и управления, а также подготовки данных для аналитики.

Big Data Analytics — как анализируют большие данные?

Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа. Иногда Big Data сначала структурируют, отбирая только те, что нужны для анализа. Все чаще большие данные применяют для задач в рамках расширенной аналитики, включая искусственный интеллект.

Выделяют четыре основных метода анализа Big Data [4]:

1. Описательная аналитика (descriptive analytics) — самая распространенная. Она отвечает на вопрос «Что произошло?», анализирует данные, поступающие в реальном времени, и исторические данные. Главная цель — выяснить причины и закономерности успехов или неудач в той или иной сфере, чтобы использовать эти данные для наиболее эффективных моделей. Для описательной аналитики используют базовые математические функции. Типичный пример — социологические исследования или данные веб-статистики, которые компания получает через Google Analytics.

«Есть два больших класса моделей для принятия решений по ценообразованию. Первый отталкивается от рыночных цен на тот или иной товар. Данные о ценниках в других магазинах собираются, анализируются и на их основе по определенным правилам устанавливаются собственные цены.

Второй класс моделей связан с выстраиванием кривой спроса, которая отражает объемы продаж в зависимости от цены. Это более аналитическая история. В онлайне такой механизм применяется очень широко, и мы переносим эту технологию из онлайна в офлайн».

2. Прогнозная или предикативная аналитика (predictive analytics) — помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие событий на основе имеющихся данных. Для этого используют готовые шаблоны на основе каких-либо объектов или явлений с аналогичным набором характеристик. С помощью предикативной (или предиктивной, прогнозной) аналитики можно, например, просчитать обвал или изменение цен на фондовом рынке. Или оценить возможности потенциального заемщика по выплате кредита.

3. Предписательная аналитика (prescriptive analytics) — следующий уровень по сравнению с прогнозной. С помощью Big Data и современных технологий можно выявить проблемные точки в бизнесе или любой другой деятельности и рассчитать, при каком сценарии их можно избежать их в будущем.

Сеть медицинских центров Aurora Health Care ежегодно экономит $6 млн за счет предписывающей аналитики: ей удалось снизить число повторных госпитализаций на 10% [5].

4. Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями.

Например, Amazon анализирует данные о продажах и валовой прибыли для различных продуктов, чтобы выяснить, почему они принесли меньше дохода, чем ожидалось.

Данные обрабатывают и анализируют с помощью различных инструментов и технологий [6] [7]:

  • Cпециальное ПО: NoSQL, MapReduce, Hadoop, R;
  • Data mining — извлечение из массивов ранее неизвестных данных с помощью большого набора техник;
  • ИИ и нейросети — для построения моделей на основе Big Data, включая распознавание текста и изображений. Например, оператор лотерей «Столото» сделал большие данные основой своей стратегии в рамках Data-driven Organization. С помощью Big Data и искусственного интеллекта компания анализирует клиентский опыт и предлагает персонифицированные продукты и сервисы;
  • Визуализация аналитических данных — анимированные модели или графики, созданные на основе больших данных.

Как отметил в подкасте РБК Трендов менеджер по развитию IoT «Яндекс.Облака» Александр Сурков, разработчики придерживаются двух критериев сбора информации:

  1. Обезличивание данных делает персональную информацию пользователей в какой-то степени недоступной;
  2. Агрегированность данных позволяет оперировать лишь со средними показателями.

Чтобы обрабатывать большие массивы данных в режиме онлайн используют суперкомпьютеры: их мощность и вычислительные возможности многократно превосходят обычные. Подробнее — в материале «Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют».

Big Data и Data Science — в чем разница?

Data Science или наука о данных — это сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ данных, — структурированных и неструктурированных, не только больших. В ней используют методы математического и статистического анализа, а также программные решения. Data Science работает, в том числе, и с Big Data, но ее главная цель — найти в данных что-то ценное, чтобы использовать это для конкретных задач.

В каких отраслях уже используют Big Data?

  • Государственное управление. Изучение и анализ больших данных помогает правительствам принимать решения в таких областях, как здравоохранение, занятость населения, экономическое регулирование, борьба с преступностью и обеспечение безопасности, реагирование на чрезвычайные ситуации;
  • Промышленность. Внедрение инструментов Big Data помогает повысить прозрачность промышленных процессов и внедрять «предиктивное производство», позволяющее более точно прогнозировать спрос на продукцию и, соответственно, планировать расходование ресурсов;
  • Медицина. Огромное количество данных, собираемых медицинскими учреждениями и различными электронными приспособлениями (фитнес-браслетами и т.п.) открывает принципиально новые возможности перед индустрией здравоохранения. Большие данные помогают находить новые лекарства, точнее ставить диагнозы, подбирать эффективное лечение, бороться с пандемий;
  • Ретейл. Развитие сетевой и электронной торговли невозможно представить без основанных на Big Data решениях — так магазины персонализируют ассортимент и доставку;
  • Интернет вещей. Big Data и интернет вещей неразрывно связаны между собой. Промышленные и бытовые приборы, подключенные к интернету вещей, собирают огромное количество данных, на основе анализа которых впоследствии регулируется работа этих приборов;
  • Рынок недвижимости. Девелоперы используют технологии Big Data, чтобы собрать и проанализировать весь массив информации, а затем выдать пользователю наиболее интересные для него варианты. Уже сейчас будущий покупатель может посмотреть понравившийся дом без продавца;
  • Спорт. С помощью больших данных футбольные клубы отбирают самых перспективных игроков и разрабатывают эффективную стратегию для каждого противника.

Павел Иванченко, руководитель по IoT «МегаФона»:

«IoT-решение из области так называемого точного земледелия — это когда специальные метеостанции, которые стоят в полях, с помощью сенсоров собирают данные (температура, влажность) и с помощью передающих радио-GSM-модулей отправляют их на IoT-платформу. На ней посредством алгоритмов big data происходит обработка собранной с сенсоров информации и строится высокоточный почасовой прогноз погоды. Клиент видит его в интерфейсе на компьютере, планшете или смартфоне и может оперативно принимать решения».

Big Data в России и мире

По данным компании IBS [8], в 2012 году объем хранящихся в мире цифровых данных вырос на 50%: с 1,8 до 2,7 Збайт (2,7 трлн Гбайт). В 2015-м в мире каждые десять минут генерировалось столько же данных, сколько за весь 2003 год.

По данным компании NetApp, к 2003 году в мире накопилось 5 Эбайтов данных (1 Эбайт = 1 млрд Гбайт). В 2015-м — более 6,5 Збайта, причем тогда большие данные использовали лишь 17% компаний по всему миру [9]. Большую часть данных будут генерировать сами компании, а не их клиенты. При этом обычный пользователь будет коммуницировать с различными устройствами, которые генерируют данные, около 4 800 раз в день.

Первыми Big Data еще пять лет назад начали использовать в ИТ, телекоме и банках. Именно в этих сферах скапливается большой объем данных о транзакциях, геолокации, поисковых запросах и профилях в Сети. В 2019 году прибыль от использования больших данных оценивались в $189 млрд [10] — на 12% больше, чем в 2018-м, при этом к 2022 году она ежегодно будет удваиваться.

Сейчас в США с большими данными работает более 55% компаний [11], в Европе и Азии — около 53%. Только за последние пять лет распространение Big Data в бизнесе выросло в три раза.

Мировыми лидерами по сбору и анализу больших данных являются США и Китай. Так, в США еще при Бараке Обаме правительство запустило шесть федеральных программ по развитию больших данных на общую сумму $200 млн. Главными потребителями Big Data считаются крупные корпорации, однако их деятельность по сбору данных ограничена в некоторых штатах — например, в Калифорнии.

В Китае действует более 200 законов и правил, касающихся защиты личной информации. С 2019 года все популярные приложения для смартфонов начали проверять и блокировать, если они собирают данные о пользователях вопреки законам. В итоге данные через местные сервисы собирает государство, и многие из них недоступны извне.

С 2018 года в Евросоюзе действует GDPR — Всеобщий регламент по защите данных. Он регулирует все, что касается сбора, хранения и использования данных онлайн-пользователей. Когда закон вступил в силу год назад, он считался самой жесткой в мире системой защиты конфиденциальности людей в Интернете.

В России рынок больших данных только зарождается. К примеру, сотовые операторы делятся с банками информацией о потенциальных заемщиках [12]. Среди корпораций, которые собирают и анализируют данные — «Яндекс», «Сбер», Mail.ru. Появились специальные инструменты, которые помогают бизнесу собирать и анализировать Big Data — такие, как российский сервис Ctrl2GO.

Big Data в бизнесе

Большие данные полезны для бизнеса в трех главных направлениях:

  1. Запуск продуктов и сервисов, которые точнее всего «выстрелят» по потребностям целевой аудитории;
  2. Анализ клиентского опыта в отношении продукта или услуги, чтобы улучшить их;
  3. Привлечение и удержание клиентов с помощью аналитики.

Большие данные помогают MasterCard предотвращать мошеннические операции со счетами клиентов на сумму более $3 млрд в год [13]. Они позволяют рекламодателям эффективнее распределять бюджеты и размещать рекламу, которая нацелена на самых разных потребителей.

Крупные компании — такие, как Netflix, Procter & Gamble или Coca-Cola — с помощью больших данных прогнозируют потребительский спрос. 70% решений в бизнесе и госуправлении принимается на основе геоданных. Подробнее — в материале о том, как бизнес извлекает прибыль из Big Data.

Каковы проблемы и перспективы Big Data?

Главные проблемы:

  • Большие данные неоднородны, поэтому их сложно обрабатывать для статистических выводов. Чем больше требуется параметров для прогнозирования, тем больше ошибок накапливается при анализе;
  • Для работы с большими массивами данных онлайн нужны огромные вычислительные мощности. Такие ресурсы обходятся очень дорого, и пока что доступны только большим корпорациям;
  • Хранение и обработка Big Data связаны с повышенной уязвимостью для кибератак и всевозможных утечек. Яркий пример — скандалы с профилями Facebook;
  • Сбор больших данных часто связан с проблемой приватности: не все хотят, чтобы каждое их действие отслеживали и передавали третьим лицам. Герои подкаста «Что изменилось» объясняют, почему конфиденциальности в Сети больше нет, и технологическим гигантам известно о нас все;
  • Большие данные используют в своих целях не только корпорации, но и политики: например, чтобы повлиять на выборы.

Плюсы и перспективы:

  • Большие данные помогают решать глобальные проблемы — например, бороться с пандемией, находить лекарства от рака и предотвращать экологический кризис;
  • Big Data — хороший инструмент для создания умных городов и решения проблемы транспорта;
  • Большие данные помогают экономить средства даже на государственном уровне: например, в Германии вернули в бюджет около €15 млрд [14], обнаружив, что часть граждан получают пособие по безработице без всяких оснований. Их вычислили с помощью транзакций.

В ближайшем будущем большие данные станут главным инструментом для принятия решений — начиная с сетевых бизнесов и заканчивая целыми государствами и международными организациями [15].

�� Что такое Big Data простыми словами

�� Что такое Big Data простыми словами

Big Data – область, в которой рассматриваются различные способы анализа и систематического извлечения больших объемов данных. Она включает применение механических или алгоритмических процессов получения оперативной информации для решения сложных бизнес-задач. Специалисты по Big Data работают с неструктурированными данными, результаты анализа которых используются для поддержки принятия решений в бизнесе.

<a href="https://thinkandsell.com/wp-content/uploads/2017/07/big-data-marketing.jpg" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Источник</a>Источник

Одно из определений больших данных звучит следующим образом: «данные можно назвать большими, когда их размер становится частью проблемы». Такие объемы информации не могут быть сохранены и обработаны с использованием традиционного вычислительного подхода в течение заданного периода времени. Но насколько огромными должны быть данные, чтобы их можно было назвать большими? Обычно мы говорим о гигабайтах, терабайтах, петабайтах, эксабайтах или более крупных единицах измерения. Тут и возникает неправильное представление. Даже данные маленького объема можно назвать большими в зависимости от контекста, в котором они используются.

Например, почтовый сервер может не позволить отправить письмо с вложением на 100 мегабайт, или, допустим, у нас есть около 10 терабайт графических файлов, которые необходимо обработать. Используя настольный компьютер, мы не сможем выполнить эту задачу в течение заданного периода времени из-за нехватки вычислительных ресурсов.

Как классифицируются большие данные?

Выделим три категории:

  • Структурированные данные, имеющие связанную с ними структуру таблиц и отношений. Например, хранящаяся в СУБД информация, файлы CSV или таблицы Excel.
  • Полуструктурированные (слабоструктурированные) данные не соответствуют строгой структуре таблиц и отношений, но имеют другие маркеры для отделения семантических элементов и обеспечения иерархической структуры записей и полей. Например, информация в электронных письмах и файлах журналов.
  • Неструктурированные данные вообще не имеют никакой связанной с ними структуры, либо не организованы в установленном порядке. Обычно это текст на естественном языке, файлы изображений, аудиофайлы и видеофайлы.

Характеристики больших данных

Большие данные характеризуются четырьмя правилами (англ. 4 V’s of Big Data: Volume, Velocity, Variety, Veracity) :

  1. Объем: компании могут собирать огромное количество информации, размер которой становится критическим фактором в аналитике.
  2. Скорость, с которой генерируется информация. Практически все происходящее вокруг нас (поисковые запросы, социальные сети и т. д.) производит новые данные, многие из которых могут быть использованы в бизнес-решениях.
  3. Разнообразие: генерируемая информация неоднородна и может быть представлена в различных форматах, вроде видео, текста, таблиц, числовых последовательностей, показаний сенсоров и т. д. Понимание типа больших данных является ключевым фактором для раскрытия их ценности.
  4. Достоверность: достоверность относится к качеству анализируемых данных. С высокой степенью достоверности они содержат много записей, которые ценны для анализа и которые вносят значимый вклад в общие результаты. С другой стороны данные с низкой достоверностью содержат высокий процент бессмысленной информации, которая называется шумом.

Традиционный подход к хранению и обработке больших данных

При традиционном подходе данные, которые генерируются в организациях, подаются в систему ETL (от англ. Extract, Transform and Load) . Система ETL извлекает информацию, преобразовывает и загружает в базу данных. Как только этот процесс будет завершен, конечные пользователи смогут выполнять различные операции, вроде создание отчетов и запуска аналитических процедур.

По мере роста объема данных, становится сложнее ими управлять и тяжелее обрабатывать их с помощью традиционного подхода. К его основным недостаткам относятся:

  • Дорогостоящая система, которая требует больших инвестиций при внедрении или модернизации, и которую малые и средние компании не смогут себе позволить.
  • По мере роста объема данных масштабирование системы становится сложной задачей.
  • Для обработки и извлечения ценной информации из данных требуется много времени, поскольку инфраструктура разработана и построена на основе устаревших вычислительных систем.

Термины

Облачные Вычисления

Облачные вычисления или облако можно определить, как интернет-модель вычислений, которая в значительной степени обеспечивает доступ к вычислительным ресурсам. Эти ресурсы включают в себя множество вещей, вроде прикладного программного обеспечение, вычислительных ресурсов, серверов, центров обработки данных и т. д.

Прогнозная Аналитика

Технология, которая учится на опыте (данных) предсказывать будущее поведение индивидов с помощью прогностических моделей. Они включают в себя характеристики (переменные) индивида в качестве входных данных и производит оценку в качестве выходных. Чем выше объясняющая способность модели, тем больше вероятность того, что индивид проявит предсказанное поведение.

Описательная Аналитика

Описательная аналитика обобщает данные, уделяя меньше внимания точным деталям каждой их части, вместо этого сосредотачиваясь на общем повествовании.

Базы данных

Данные нуждаются в кураторстве, в правильном хранении и обработке, чтобы они могли быть преобразованы в ценные знания. База данных – это механизм хранения, облегчающий такие преобразования.

Хранилище Данных

Хранилище данных определяется как архитектура, которая позволяет руководителям бизнеса систематически организовывать, понимать и использовать свои данные для принятия стратегических решений.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика (BI) – это набор инструментов, технологий и концепций, которые поддерживают бизнес, предоставляя исторические, текущие и прогнозные представления о его деятельности. BI включает в себя интерактивную аналитическую обработку (англ. OLAP, online analytical processing) , конкурентную разведку, бенчмаркинг, отчетность и другие подходы к управлению бизнесом.

Apache Hadoop

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом для обработки больших объемов данных в кластерной среде. Он использует простую модель программирования MapReduce для надежных, масштабируемых и распределенных вычислений.

Apache Spark

Apache Spark – это мощный процессорный движок с открытым исходным кодом, основанный на скорости, простоте использования и сложной аналитике, с API-интерфейсами на Java, Scala, Python, R и SQL. Spark запускает программы в 100 раз быстрее, чем Apache Hadoop MapReduce в памяти, или в 10 раз быстрее на диске. Его можно использовать для создания приложений данных в виде библиотеки или для выполнения специального анализа в интерактивном режиме. Spark поддерживает стек библиотек, включая SQL, фреймы данных и наборы данных, MLlib для машинного обучения, GraphX для обработки графиков и потоковую передачу.

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) – это растущий источник больших данных. IoT – это концепция, позволяющая осуществлять интернет-коммуникацию между физическими объектами, датчиками и контроллерами.

Машинное Обучение

Машинное обучение может быть использовано для прогностического анализа и распознавания образов в больших данных. Машинное обучение является междисциплинарным по своей природе и использует методы из области компьютерных наук, статистики и искусственного интеллекта. Основными артефактами исследования машинного обучения являются алгоритмы, которые облегчают автоматическое улучшение на основе опыта и могут быть применены в таких разнообразных областях, как компьютерное зрение и интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный Анализ Данных

Интеллектуальный анализ данных – это применение специфических алгоритмов для извлечения паттернов из данных. В интеллектуальном анализе акцент делается на применении алгоритмов в ходе которых машинное обучение используются в качестве инструмента для извлечения потенциально ценных паттернов, содержащихся в наборах данных.

<a href="https://cdn.datafloq.com/cache/blog_pictures/878x531/big-data-analytics-paving-path-businesses-decision.jpg" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Источник</a>Источник

Где применяются большие данные

Аналитика больших данных применяется в самых разных областях. Перечислим некоторые из них:

  • Поставщикам медицинских услуг аналитика больших данных нужна для отслеживания и оптимизации потока пациентов, отслеживания использования оборудования и лекарств, организации информации о пациентах и т. д.
  • Туристические компании применяют методы анализа больших данных для оптимизации опыта покупок по различным каналам. Они также изучают потребительские предпочтения и желания, находят корреляцию между текущими продажами и последующим просмотром, что позволяет оптимизировать конверсии.
  • Игровая индустрия использует BigData, чтобы получить информацию о таких вещах, как симпатии, антипатии, отношения пользователей и т. д.

Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?

Если базовые концепции языка программирования можно достаточно быстро освоить самостоятельно, то с математикой могут возникнуть сложности. Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:

  • подготовитесь к сдаче вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекса;
  • углубитесь в математический анализ, линейную алгебру, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику;
  • узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
  • освоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.

Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.

Google Charts — Обзор

Google Charts — это библиотека диаграмм на основе чистого JavaScript, предназначенная для улучшения веб-приложений за счет добавления интерактивных возможностей построения диаграмм. Он поддерживает широкий спектр графиков. Графики создаются с использованием SVG в стандартных браузерах, таких как Chrome, Firefox, Safari, Internet Explorer (IE). В устаревшем IE 6 VML используется для рисования графики.

Характеристики

Ниже приведены основные функции библиотеки Google Charts.

Совместимость — работает без проблем на всех основных браузерах и мобильных платформах, таких как Android и iOS.

Поддержка мультитача — поддерживает мультитач на платформах с сенсорным экраном, таких как Android и iOS. Идеально подходит для iPhone / iPad и смартфонов / планшетов на базе Android.

Бесплатное использование — с открытым исходным кодом и бесплатное использование в некоммерческих целях.

Легковесная библиотека ядра loader.js, чрезвычайно легкая библиотека.

Простые конфигурации — использует json для определения различных конфигураций диаграмм и очень прост в освоении и использовании.

Динамический — позволяет изменять график даже после генерации графика.

Несколько осей — Не ограничено осями x, y. Поддерживает несколько осей на графиках.

Настраиваемые всплывающие подсказки — всплывающая подсказка появляется, когда пользователь наводит курсор на любую точку графика. googlecharts предоставляет встроенный форматер всплывающей подсказки или форматера обратного вызова для программного управления подсказкой.

Поддержка DateTime — специально обрабатывать дату и время. Обеспечивает многочисленные встроенные средства управления над категориями с указанием даты.

Печать — печать диаграммы с использованием веб-страницы.

Внешние данные — поддерживает динамическую загрузку данных с сервера. Обеспечивает контроль над данными с помощью функций обратного вызова.

Поворот текста — поддерживает вращение надписей в любом направлении.

Совместимость — работает без проблем на всех основных браузерах и мобильных платформах, таких как Android и iOS.

Поддержка мультитача — поддерживает мультитач на платформах с сенсорным экраном, таких как Android и iOS. Идеально подходит для iPhone / iPad и смартфонов / планшетов на базе Android.

Бесплатное использование — с открытым исходным кодом и бесплатное использование в некоммерческих целях.

Легковесная библиотека ядра loader.js, чрезвычайно легкая библиотека.

Простые конфигурации — использует json для определения различных конфигураций диаграмм и очень прост в освоении и использовании.

Динамический — позволяет изменять график даже после генерации графика.

Несколько осей — Не ограничено осями x, y. Поддерживает несколько осей на графиках.

Настраиваемые всплывающие подсказки — всплывающая подсказка появляется, когда пользователь наводит курсор на любую точку графика. googlecharts предоставляет встроенный форматер всплывающей подсказки или форматера обратного вызова для программного управления подсказкой.

Поддержка DateTime — специально обрабатывать дату и время. Обеспечивает многочисленные встроенные средства управления над категориями с указанием даты.

Печать — печать диаграммы с использованием веб-страницы.

Внешние данные — поддерживает динамическую загрузку данных с сервера. Обеспечивает контроль над данными с помощью функций обратного вызова.

Поворот текста — поддерживает вращение надписей в любом направлении.

Поддерживаемые типы диаграмм

Библиотека Google Charts предоставляет следующие типы диаграмм —

Линейные графики

Используется для построения графиков на основе линий / сплайнов.

Диаграммы области

Используется для рисования площадных графиков.

Круговые диаграммы

Используется для рисования круговых диаграмм.

Диаграммы Санки, Точечные диаграммы, Ступенчатые диаграммы, Таблица, Временные шкалы, Древовидная карта, Трендовые линии

Используется для рисования разбросанных диаграмм.

Пузырьковые диаграммы

Используется для рисования пузырьковых диаграмм.

Динамические Графики

Используется для рисования динамических диаграмм, где пользователь может изменять диаграммы.

Используется для рисования комбинаций различных графиков.

Используется для рисования трехмерных диаграмм.

Угловые Датчики

Используется для построения диаграмм типа спидометра.

Тепловые карты

Используется для рисования тепловых карт.

Древовидные карты

Используется для рисования древовидных карт.

Линейные графики

Используется для построения графиков на основе линий / сплайнов.

Диаграммы области

Используется для рисования площадных графиков.

Круговые диаграммы

Используется для рисования круговых диаграмм.

Диаграммы Санки, Точечные диаграммы, Ступенчатые диаграммы, Таблица, Временные шкалы, Древовидная карта, Трендовые линии

Используется для рисования разбросанных диаграмм.

Пузырьковые диаграммы

Используется для рисования пузырьковых диаграмм.

Динамические Графики

Используется для рисования динамических диаграмм, где пользователь может изменять диаграммы.

Используется для рисования комбинаций различных графиков.

Используется для рисования трехмерных диаграмм.

Угловые Датчики

Используется для построения диаграмм типа спидометра.

Тепловые карты

Используется для рисования тепловых карт.

Древовидные карты

Используется для рисования древовидных карт.

В следующих главах мы подробно обсудим каждый тип вышеупомянутых диаграмм с примерами.

Лицензия

Google Charts является открытым исходным кодом и бесплатна для использования. Перейдите по ссылке: Условия использования .

Google Charts — Настройка среды

В этой главе мы обсудим, как настроить библиотеку Google Charts для использования в разработке веб-приложений.

Установите Google Charts

Существует два способа использования Google Charts.

Загрузить — загрузите его локально с https://developers.google.com/chart и используйте его.

Доступ к CDN — у вас также есть доступ к CDN. CDN предоставит вам доступ по всему миру к региональным дата-центрам, которые в этом случае размещаются на Google Chart https://www.gstatic.com/charts .

Загрузить — загрузите его локально с https://developers.google.com/chart и используйте его.

Доступ к CDN — у вас также есть доступ к CDN. CDN предоставит вам доступ по всему миру к региональным дата-центрам, которые в этом случае размещаются на Google Chart https://www.gstatic.com/charts .

Использование загруженной Google Chart

Включите JavaScript-файл googlecharts на HTML-страницу, используя следующий скрипт —

Использование CDN

В этом руководстве мы используем CDN-версии библиотеки Google Chart.

Включите файл JavaScript Google Chart в HTML-страницу, используя следующий скрипт —

Google Charts — Синтаксис конфигурации

В этой главе мы продемонстрируем конфигурацию, необходимую для построения диаграммы с помощью Google Chart API.

Шаг 1: Создать страницу HTML

Создайте страницу HTML с библиотеками Google Chart.

googlecharts_configuration.htm

Здесь контейнер div используется для хранения диаграммы, построенной с использованием библиотеки Google Chart. Здесь мы загружаем последнюю версию API-интерфейса corecharts, используя метод google.charts.load.

Шаг 2. Создание конфигураций

Библиотека Google Chart использует очень простые конфигурации с использованием синтаксиса json.

Здесь данные представляют данные json, а параметры представляют конфигурацию, которую библиотека Google Chart использует для рисования диаграммы с использованием контейнера div с использованием метода draw (). Теперь мы настроим различные параметры для создания требуемой строки json.

заглавие

Настройте параметры диаграммы.

Таблица данных

Настройте данные для отображения на графике. DataTable — это специальная таблица со структурированной коллекцией, которая содержит данные диаграммы. Столбцы таблицы данных представляют легенды, а строки представляют соответствующие данные. Метод addColumn () используется для добавления столбца, где первый параметр представляет тип данных, а второй параметр представляет легенду. Метод addRows () используется для добавления строк соответственно.

Шаг 3: Нарисуйте график

пример

Ниже приведен полный пример —

googlecharts_configuration.htm

Следующий код вызывает функцию drawChart для рисования графика, когда библиотека Google Chart полностью загружена.

Результат

Google Charts — Area Charts

Диаграммы площадей используются для построения диаграмм площадок. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы диаграмм на основе областей.

Основная диаграмма области

Диаграмма площади, имеющая отрицательные значения.

Диаграмма с областями, сложенными друг на друга.

Диаграмма с данными в процентах.

Диаграмма с отсутствующими точками в данных.

Площадь с использованием перевернутых осей.

Основная диаграмма области

Диаграмма площади, имеющая отрицательные значения.

Диаграмма с областями, сложенными друг на друга.

Диаграмма с данными в процентах.

Диаграмма с отсутствующими точками в данных.

Площадь с использованием перевернутых осей.

Google Charts — Гистограммы

Гистограммы используются для рисования гистограмм. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы гистограмм.

Гистограмма, имеющая планку, наложенную друг на друга.

Гистограмма с отрицательным стеком.

Гистограмма с данными в процентах.

Гистограмма, вдохновленная дизайном материалов.

Гистограмма с метками данных.

Гистограмма, имеющая планку, наложенную друг на друга.

Гистограмма с отрицательным стеком.

Гистограмма с данными в процентах.

Гистограмма, вдохновленная дизайном материалов.

Гистограмма с метками данных.

Google Charts — Bubble Charts

Пузырьковые диаграммы используются для рисования пузырьковых диаграмм. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы пузырьковых диаграмм.

Базовая пузырьковая диаграмма.

Пузырьковая диаграмма с метками данных.

Базовая пузырьковая диаграмма.

Пузырьковая диаграмма с метками данных.

Google Charts — Календарные диаграммы

Календарные диаграммы используются для рисования действий в течение длительного промежутка времени, например, месяцев или лет. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы календарных диаграмм.

Базовая календарная диаграмма.

Индивидуальная календарная диаграмма.

Базовая календарная диаграмма.

Индивидуальная календарная диаграмма.

Google Charts — Свечной график

Свечной график используется для отображения значений открытия и закрытия по дисперсии значений и обычно используется для представления акций. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы графиков на основе свечей.

Базовая свечная диаграмма.

Индивидуальная Диаграмма Подсвечника.

Базовая свечная диаграмма.

Индивидуальная Диаграмма Подсвечника.

Google Charts — Столбчатые диаграммы

Столбчатые диаграммы используются для построения столбцовых диаграмм. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы диаграмм на основе столбцов.

Основной столбец диаграммы.

Сгруппированный столбец диаграммы.

Столбчатая диаграмма, в которой столбцы располагаются друг над другом.

Столбчатая диаграмма с отрицательным стеком.

Столбчатая диаграмма с данными в процентах.

Столбчатая диаграмма, вдохновленная дизайном материалов.

Столбчатая диаграмма с метками данных.

Основной столбец диаграммы.

Сгруппированный столбец диаграммы.

Столбчатая диаграмма, в которой столбцы располагаются друг над другом.

Столбчатая диаграмма с отрицательным стеком.

Столбчатая диаграмма с данными в процентах.

Столбчатая диаграмма, вдохновленная дизайном материалов.

Столбчатая диаграмма с метками данных.

Google Charts — комбинированная диаграмма

Комбинированная диаграмма помогает отображать каждую серию как отдельный тип маркера из следующего списка: линия, область, бары, свечи и ступенчатая область. Чтобы назначить тип маркера по умолчанию для серии, используйте свойство seriesType. Свойство Series должно использоваться для указания свойств каждого ряда в отдельности. Мы уже видели конфигурацию, используемую для рисования этой диаграммы, в главе Синтаксис конфигурации Google Charts . Итак, давайте посмотрим на полный пример.

Конфигурации

Мы использовали класс ComboChart для отображения диаграммы на основе комбинации.

пример

googlecharts_combination_chart.htm

Результат

Google Charts — Гистограмма

Гистограмма — это диаграмма, которая группирует числовые данные в сегменты, отображая сегменты в виде сегментированных столбцов. Они используются, чтобы изобразить распределение набора данных как частоту попадания значений в диапазоны. Google Charts автоматически выбирает количество сегментов для вас. Все сегменты имеют одинаковую ширину и высоту, пропорциональную количеству точек данных в сегменте. Гистограммы похожи на столбчатые диаграммы в других аспектах. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы диаграмм на основе гистограммы.

Основная диаграмма гистограммы.

Индивидуальный цвет гистограммы.

Индивидуальные таблицы гистограмм.

Гистограмма Диаграмма с несколькими рядами.

Основная диаграмма гистограммы.

Индивидуальный цвет гистограммы.

Индивидуальные таблицы гистограмм.

Гистограмма Диаграмма с несколькими рядами.

Google Charts — Линейные диаграммы

Линейные графики используются для построения линейных графиков. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы линейных графиков.

Основной линейный график.

Диаграмма с видимыми точками данных.

Диаграмма с настроенным цветом фона.

Диаграмма с настроенным цветом линии.

Диаграмма с настроенными осями и метками.

Линейные диаграммы, показывающие перекрестие в точке данных при выборе.

Диаграмма с настроенным цветом линии.

Диаграмма с плавными кривыми линиями.

Линейный график, вдохновленный дизайном материалов.

Линейная диаграмма, вдохновленная дизайном материала, с осью X в верхней части диаграммы.

Основной линейный график.

Диаграмма с видимыми точками данных.

Диаграмма с настроенным цветом фона.

Диаграмма с настроенным цветом линии.

Диаграмма с настроенными осями и метками.

Линейные диаграммы, показывающие перекрестие в точке данных при выборе.

Диаграмма с настроенным цветом линии.

Диаграмма с плавными кривыми линиями.

Линейный график, вдохновленный дизайном материалов.

Линейная диаграмма, вдохновленная дизайном материала, с осью X в верхней части диаграммы.

Google Charts — Карты

Google Map Chart использует Google Maps API для отображения карты. Значения данных отображаются в виде маркеров на карте. Значения данных могут быть координатами (лат-длинные пары) или фактическими адресами. Карта будет соответственно масштабирована, чтобы в нее вошли все идентифицированные точки.

Основная карта Google.

Карта с указанием местоположений с использованием широты и долготы.

Индивидуальные маркеры на карте.

Основная карта Google.

Карта с указанием местоположений с использованием широты и долготы.

Индивидуальные маркеры на карте.

Google Charts — организационная структура

Организационная диаграмма помогает в отображении иерархии узлов, используемой для изображения отношений старшего / подчиненного в организации. Например, Семейное древо — это тип организационной диаграммы. Мы уже видели конфигурацию, используемую для рисования этой диаграммы, в главе Синтаксис конфигурации Google Charts . Итак, давайте посмотрим на полный пример.

Конфигурации

Мы использовали класс OrgChart для отображения организационной диаграммы.

пример

googlecharts_organization_chart.htm

Результат

Google Charts — Круговые диаграммы

Круговые диаграммы используются для построения круговых диаграмм. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы круговых диаграмм.

Основная круговая диаграмма.

3D круговая диаграмма.

Круговая диаграмма с взорванными ломтиками.

Основная круговая диаграмма.

3D круговая диаграмма.

Круговая диаграмма с взорванными ломтиками.

Google Charts — Sankey Charts

Диаграмма Санки — это инструмент визуализации, который используется для отображения потока от одного набора значений к другому. Связанные объекты называются узлами, а соединения называются ссылками. Санки используются для отображения сопоставления «многие ко многим» между двумя доменами или несколькими путями через набор этапов.

Базовая диаграмма Санки.

Многоуровневая диаграмма Санки.

Индивидуальная диаграмма Санки.

Базовая диаграмма Санки.

Многоуровневая диаграмма Санки.

Индивидуальная диаграмма Санки.

Google Charts — точечные диаграммы

Диаграммы Санки, Точечные диаграммы, Ступенчатые диаграммы, Таблица, Временные шкалы, Древовидная карта, Трендовые линии используются для построения точечных диаграмм. В этом разделе мы собираемся обсудить следующие типы диаграмм на основе разброса.

Основная диаграмма рассеяния.

Материальная диаграмма рассеяния.

Материальная диаграмма рассеяния, имеющая двойную ось Y.

Материальная диаграмма рассеяния, имеющая ось X сверху.

Основная диаграмма рассеяния.

Материальная диаграмма рассеяния.

Материальная диаграмма рассеяния, имеющая двойную ось Y.

Материальная диаграмма рассеяния, имеющая ось X сверху.

Google Charts — Ступенчатые диаграммы

Диаграмма с пошаговой областью является диаграммой с шагом. Мы собираемся обсудить следующие типы ступенчатых диаграмм.

Таблица основных ступенек.

Диаграмма с накоплением ступенчатых областей.

100% Сложенная Ступенчатая Диаграмма.

Таблица основных ступенек.

Диаграмма с накоплением ступенчатых областей.

100% Сложенная Ступенчатая Диаграмма.

Google Charts — Table Chart

Таблица Table помогает в рендеринге таблицы, которая может быть отсортирована и разбита на страницы. Ячейки таблицы могут быть отформатированы с использованием строк форматирования или путем прямой вставки HTML в качестве значений ячейки. Числовые значения по умолчанию выровнены по правому краю; логические значения отображаются в виде галочек или крестиков. Пользователи могут выбирать отдельные строки с помощью клавиатуры или мыши. Заголовки столбцов могут быть использованы для сортировки. Строка заголовка остается фиксированной во время прокрутки. В таблице запускаются события, соответствующие взаимодействию с пользователем. Мы уже видели конфигурацию, используемую для рисования этой диаграммы, в главе Синтаксис конфигурации Google Charts . Итак, давайте посмотрим на полный пример.

Конфигурации

Мы использовали класс Table для отображения таблицы на основе диаграммы.

пример

googlecharts_table_chart.htm

Результат

Google Charts — графики времени

Временные шкалы показывают, как набор ресурсов используется во времени. Мы собираемся обсудить следующие типы графиков шкалы времени.

График основных временных шкал

Временная шкала с метками данных

График времени без метки строки

Индивидуальная временная диаграмма

График основных временных шкал

Временная шкала с метками данных

График времени без метки строки

Индивидуальная временная диаграмма

Google Charts — Диаграмма TreeMap

TreeMap — это визуальное представление дерева данных, где каждый узел может иметь ноль или более дочерних элементов и одного родительского элемента (кроме корневого). Каждый узел отображается в виде прямоугольника, может иметь размеры и цвет в соответствии со значениями, которые мы назначаем. Размеры и цвета оцениваются относительно всех других узлов на графике. Ниже приведен пример диаграммы древовидной карты. Мы уже видели конфигурацию, используемую для рисования этой диаграммы, в главе Синтаксис конфигурации Google Charts . Итак, давайте посмотрим на полный пример.

Конфигурации

Мы использовали класс TreeMap, чтобы показать диаграмму treemap.

пример

googlecharts_treemap.htm

Результат

Google Charts — Графики Trendlines

Линия тренда — это линия, наложенная на график, чтобы показать общее направление данных. Google Charts может автоматически генерировать трендовые линии для диаграмм Санки, точечных диаграмм, ступенчатых диаграмм, таблиц, временных шкал, TreeMap, Trendlines, линейчатых диаграмм, столбчатых диаграмм и линейных диаграмм. Мы собираемся обсудить следующие типы диаграмм трендовых линий.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.