Зарегистрируйтесь, чтобы продолжить обучение

График Аналитические задачи в бизнесе

Чаще всего данные для будущего анализа собраны в таблицах. Хранить информацию таким образом довольно удобно, а вот анализировать — не очень. Дело в том, что данных в таблице слишком много. С первого взгляда на нее не совсем понятно, как сравнивать между собой разные столбцы и строки.

Эту проблему обычно решает график. В этом уроке мы подробнее изучим, что это такое. Вы узнаете, в чем польза графиков и как они строятся в Google Sheets. Для решения аналитических задач это важная тема, потому что график позволяет увидеть изменения показателей с течением времени и сделать полезные выводы.

Что такое график

Представьте, что руководителю фирмы нужно проанализировать продажи за последнее время и выстроить стратегию продвижения товаров. В фирме строгая отчетность — информация по продажам товаров в каждой категории ежедневно заносится в такую таблицу:

mulltiline-chart

Как мы уже говорили, табличные данные сложно анализировать. Это проблему решает график — способ представления данных, где множество точек соединены линиями друг с другом. Обычно по горизонтальной оси обозначено время, а по вертикальной — показатель для сравнения, например, объем продаж.

В материалах на английском языке можно встретить два термина:

  • Line chart — график с одной линией
  • Multi-line chart — график с несколькими линиями

Чем полезен график

Вернемся к непонятной таблице выше. Если представить ту же информацию в виде графика, то картина уже становится яснее. Теперь каждая категория товаров отличается характером линии, что позволяет сравнивать их между собой:

mulltiline-chart

График показывает нам зависимость показателя от времени. Это позволяет сделать выводы об изменении объема продаж в разрезе каждого дня:

  • 14 февраля объемы продаж достигли максимального значения по всем категориям товаров
  • 4 февраля объем продаж по всем категориям товаров был выше, чем в предыдущий день

На нашем графике несколько линий, поэтому мы можем оценить, как ведут себя категории товаров относительно друг друга:

  • Каждый день объем продаж еды и напитков превышал другие категории
  • Объемы продаж товаров для дома к концу периода возросли, но остались меньше других категорий
  • Объем продаж электроники рос быстрее всех — сначала значение было меньше всех, а к концу периода оно почти сравнялось с категорией «Еда и напитки»

График позволил сделать выводы, которые помогают в принятии решений.

Например, после этих выводов руководитель фирмы может принять такое решение — нужно вложить все силы в продвижение товаров для дома. К этой мысли он пришел, потому что увидел на графике два факта:

  • Категория «Еда и напитки» продается лучше всего, а значит в продвижении не нуждается
  • Продажи электроники растут самыми высокими темпами, им продвижение тоже не нужно

Однако в выводах нужно быть аккуратнее — надо излагать строго то, что видно из графика.

Вернемся к нашему примеру. На графике мы увидели, что к 14 февраля объемы продаж по всем категориям товаров возросли. Можно предположить, что клиенты решили закупиться ко Дню Святого Валентина, но утверждать с уверенностью мы не можем. Чтобы делать такие выводы, нам нужно больше информации о клиентах, а этим мы не располагаем.

Как построить график

Чтобы закрепить знания на практике, построим график с помощью Google Sheets. Разберем этот процесс пошагово:

Шаг 1. Для начала откроем таблицу с данными. Подробнее об этом можно прочитать в справке Google Sheets.

Шаг 2. Проверяем, что наши данные отобразились корректно. В строке меню нажимаем на выбираем пункт «Вставка», чтобы вставить элемент поверх таблицы:

mulltiline-chart

Шаг 3. Нажимаем на элемент «Диаграмма»:

mulltiline-chart

Шаг 4. Мы видим, что появилось окно для отображения диаграммы. В «Тип диаграммы» выбираем «График»:

mulltiline-chart

Шаг 5. Нажимаем на значок диапазона данных и выделяем всю таблицу, включая заголовки столбцов. Жмем «Ок»:

mulltiline-chart

Шаг 6. Отмечаем чекбоксы «Заголовки — значения строки 1» и «Ярлыки — значения столбца А». Проверяем, указаны ли в параметрах категории товаров:

mulltiline-chart

Этот алгоритм подходит в случае, когда в таблице первый столбец содержит значения горизонтальной оси, а остальные столбцы — значения вертикальной оси.

Если данные будут в другом виде, нужно настроить Ось X. Подробнее об этом можно почитать в официальной справке Google Sheets.

Выводы

В этом уроке мы разобрались, что такое график, почему он бывает полезен и как его можно построить.

Вспомним основные выводы урока:

  • График — это такой способ представления данных, который показывает зависимость показателя от времени, а если показателей много - позволяет сравнивать их между собой. Построить его можно с помощью встроенного типа диаграмм «График»
  • График позволяет сделать выводы и помогает в принятии решений, но с выводами нужно быть аккуратнее. Иногда информации может не хватать, чтобы сделать тот или иной вывод — это нормально

Самостоятельная работа

Одна из реальных бизнес-задач, где нередко используется линейный график — анализ рекламных кампаний.

Представим, что мы анализируем работу коммерческого театра. В нем недавно прошел спектакль, на котором было в два раза больше зрителей, чем обычно. Театру хочется выяснить, за счет чего это получилось, чтобы повторить успешный опыт. Для решения этой задачи театр предоставил данные о своих клиентах.

Данные собираются с помощью UTM-меток. Они прикрепляются к каждой ссылке, ведущей на сайт с покупкой билетов.

UTM-метки — это специальные параметры URL-адреса, которые не влияют на отображение содержания на сайте. При этом они несут в себе информацию о пользователях, которые кликнули по такой ссылке.

Например, театр может зайти на три рекламные площадки и разместить там свои ссылки с тремя разными UTM-метками. Пользователи будут переходить по ссылкам с метками — таким образом театр увидит, откуда пришли покупатели билетов.

В нашем театре информация по покупкам отслеживается по пяти основным площадкам. Для их идентификации есть пять меток:

  • site — покупки через сайт театра

  • telegram — покупки в мессенджере Telegram

  • vk — покупки в социальной сети ВКонтакте

  • people — покупки по реферальной программе для актеров театра

  • poster — покупки через отсканированный QR-код на физической афише театра

Театр предоставил нам данные за последние семь дней, доступные по ссылке

При этом мы знаем, что тот самый удачный спектакль состоялся 19 мая, в пятницу. Исходя из этих данных, попробуйте выяснить, в чем секрет успеха.

Шаг 1. Для начала визуализируйте данные. Постройте график по всем пяти площадкам, на которых можно купить билеты.

Нажмите, чтобы увидеть график

Вот так будет выглядеть график по площадкам, построенный в Google Sheets:

eyJpZCI6ImM2ZDIwMjYxYjc4Mzk3NmYzMGM5N2E5YTNhNWUzOWNjLnBuZyIsInN0b3JhZ2UiOiJjYWNoZSJ9?signature=b60175a0f404f7b4139e26aee0e4f254784a107f2f16ac168bbfc56b83db8c8c

Шаг 2. В уроке мы обсуждали, что график показывает зависимость показателя от времени. Проанализируйте график с учетом этой информации. Сделайте выводы об изменении количества покупок в разрезе дней.

Нажмите, чтобы увидеть один из возможных ответов

Судя по графику, можно прийти к таким выводам:

  • Большинство линий на графике достигли своего пика за день до спектакля в театре — 18 мая. Возможно, большинство зрителей купили билеты за день до спектакля. Еще один возможный вариант — рекламная кампания в этот день во всех каналах была очень активной или по-особенному привлекательной

  • Меньше всего покупок наблюдалось в конце недели. Это логично, спектакль прошел в пятницу 19 мая

  • Также мало покупок было в начале недели — 15 мая. Мы могли бы предположить, что в то время рекламная кампания была не активной, но данных об этом у нас нет

Шаг 3. На графике есть несколько линий, поэтому мы можем оценить, как различалась динамика покупок на разных площадках. Сравните разные площадки и сделайте выводы.

Нажмите, чтобы увидеть один из возможных ответов

Судя по графику, можно прийти к таким выводам:

  • 18 и 19 мая больше всего покупок было сделано по ссылке с меткой site. Другими словами, большинство билетов накануне и в день спектакля купили люди на сайте театра.

  • Самой неэффективной оказалась афиша театра, по ссылке с меткой poster было всего по одной-две покупки в день

  • Среди социальных сетей самой неэффективной оказалась Вконтакте — по ссылке с меткой vk было меньше всего покупок

Шаг 4. Исходя из этих данных театр хочет узнать, как увеличить эффективность рекламных кампаний. Но вы видите, что по предоставленным данным однозначных выводов дать нельзя. Опишите, какие данные помогли бы вам ответить на этот вопрос.

Нажмите, чтобы увидеть один из возможных ответов

Чтобы корректно сравнивать площадки, нужны:

  • Данные по активности рекламных кампаний. По предоставленным данным мы видим, что 18 мая клиенты купили 10 билетов в Telegram и 3 билета во Вконтакте. По этим данным мы не можем с уверенностью сказать, что Telegram эффективнее Вконтакте. Возможно, посты в Telegram были лучше сформулированы или публиковались в более подходящее время

  • Данные по этим же площадкам, но другим спектаклям. Так мы сопоставим графики и увидим, чем они различаются. Может выясниться, что на этот спектакль билеты чаще покупают по реферальной программе, а на какой-то другой — через Telegram или любую другую площадку


Дополнительные материалы

  1. Инструкция «Как построить график в Google Sheets»
  2. Данные о продажах

Аватары экспертов Хекслета

Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты

Для полного доступа к курсу нужен базовый план

Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.

Получить доступ
1000
упражнений
2000+
часов теории
3200
тестов

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории
  • 1000 практических заданий в браузере
  • 360 000 студентов
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»

Наши выпускники работают в компаниях:

Логотип компании Альфа Банк
Логотип компании Aviasales
Логотип компании Yandex
Логотип компании Tinkoff
Рекомендуемые программы
профессия
новый
Google таблицы, SQL, Python, Superset, Tableau, Pandas, визуализация данных, Anaconda, Jupyter Notebook, A/B-тесты, ROI
9 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря

Используйте Хекслет по-максимуму!

  • Задавайте вопросы по уроку
  • Проверяйте знания в квизах
  • Проходите практику прямо в браузере
  • Отслеживайте свой прогресс

Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт

Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»