Читать книгу Все о рекламе. Книга 1 - Елена Бровкина - Страница 7

Yandex DataLens – это своя биааналитика у Яндекса. Она берет за пример Яндекс Метрику и хорошо с ней работает.

Ее большой минус – создана недавно и есть недостатки, которые со временем будут устранять.

Структура усложнена по сравнению с обычной биасистемой.  есть 3 вещи, которые надо знать:

1.Нужно создать датасет, использовав свое подключение.

Есть датасеты – набор данных с которыми будете работать (таблица со всеми параметрами рекламной кампании).

2. Нужно создать чарты на основе датасета (таблица, линейна диаграмма).

Это визуализация данных.

3. Это все объединяет дашборд.

Он может выглядеть как в Яндекс Метрике. Это набор графиков и таблиц, которые выводятся на одном экране.

Yandex DataLens – это только часть сервисов для визуализации и хранения данных. Много сервисов аналогичны Google.

Все строиться в меню с лева:

Сначала нужны подключения. Выбор маленький:

Сначала нужны подклчения.Выбор маленький:

Но главное, что есть CSV. С ее помощью можно скачать отчеты из Яндекс Директа.

Рекомендовано протестировать DataLens совместно с Metrica.

Если хорошо все собирается в Яндекс Метрике, то данные можно переносить сюда и их визуализировать.

Если подключимся к CSVи загрузим отчеты, то появятся датасет:

Здесь пока не получится скачать таблицу по рекламным кампаниям сразу в разрезе дней и визуализировать их.

Нужно отдельно скачать таблицу с статистикой по кампаниям за месяц и ее визуализировать.

Это делается в чартах.

Давайте сделаем отчет в DataLens

Начнем с подключения источника данных.

В Datalens у нас существует несколько вариантов подключения, но сейчас выберем Excel в формате CSV. При подключении мы должны убедиться, что 1 строка в файле применяется в качестве заголовков, чтобы правильно определить типы данных. Например, даты должны быть распознаны как даты, а число – как число. После проверки сохраняем настройки и переходим к следующему шагу.

Теперь давайте создадим датасет либо набор данных. В датасете мы можем настроить связи между различными элементами либо добавить дополнительные параметры. Однако, в элементарном примере нам это не понадобится, поэтому мы сохраняем его без дополнительных настроек.

Чарты

На основе данного датасета мы создадим 3 визуальных компонента – сводную таблицу, а также  2 графика. Для начала сформируем сводную таблицу, где в строках будут указаны города, а также клиенты, а в колонках – категории продуктов. Чтобы добавить нужные поля, просто перетащите их мышью в соответствующие области сводной таблицы.

Теперь осталось внести несколько изменений, чтобы скорректировать названия заголовков, а также отображение сумм без копеек. 1 таблица уже готова. Сейчас давайте создадим график, который будет показывать динамику продаж по населенным пунктам. Снова перетащим необходимые поля в соответствующие разделы, а также зададим заголовки для графика.

Давайте также добавим графику цветовую схему: чем больше существовало продаж, тем темнее станет отображаться колонка на графике.

Для завершения создадим последний график, который будет отображать долевое разделение продаж по категориям.

Вместо простой суммы продаж на отчете, будем отображать процентное соотношение

Дэшборды

Сейчас произведите объединение всех трех отчетов на одной дашборд-панели. Создаем пустую рабочую область, а также  добавим 3 фильтра, которые будут использоваться для отбора и фильтрации значений: фильтр по дате, фильтр по городу, а также фильтр по категориям. Все данные сведения также будут браться из первоначального набора данных, который мы создали вначале.

Таким же образом добавим на рабочую область 3 наших графика. Выровняем их. Уберем рабочее название дашборд, а также сформируем  привлекательный заголовок. Теперь наш отчет готов. Теперь воспользуемся фильтрами, а также проанализируем значения. В феврале наибольшие реализации были в Подольске.