<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0" xmlns:tt="http://teletype.in/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/"><channel><title>KOKS</title><generator>teletype.in</generator><description><![CDATA[KOKS]]></description><link>https://teletype.in/@koks256?utm_source=teletype&amp;utm_medium=feed_rss&amp;utm_campaign=koks256</link><atom:link rel="self" type="application/rss+xml" href="https://teletype.in/rss/koks256?offset=0"></atom:link><atom:link rel="next" type="application/rss+xml" href="https://teletype.in/rss/koks256?offset=10"></atom:link><atom:link rel="search" type="application/opensearchdescription+xml" title="Teletype" href="https://teletype.in/opensearch.xml"></atom:link><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 00:14:06 GMT</pubDate><lastBuildDate>Wed, 29 Jul 2026 00:14:06 GMT</lastBuildDate><item><guid isPermaLink="true">https://teletype.in/@koks256/R0LY5GMlQdA</guid><link>https://teletype.in/@koks256/R0LY5GMlQdA?utm_source=teletype&amp;utm_medium=feed_rss&amp;utm_campaign=koks256</link><comments>https://teletype.in/@koks256/R0LY5GMlQdA?utm_source=teletype&amp;utm_medium=feed_rss&amp;utm_campaign=koks256#comments</comments><dc:creator>koks256</dc:creator><title>Анализ данных о заболеваемости COVID-19.</title><pubDate>Sat, 17 May 2025 14:17:03 GMT</pubDate><media:content medium="image" url="https://img3.teletype.in/files/6d/ea/6dea1df6-7701-446b-8a41-f39118ea1a38.png"></media:content><description><![CDATA[<img src="https://img1.teletype.in/files/c5/49/c5499450-1bb0-4fd8-92f1-03a98beeac87.png"></img>Сравнительный анализ BI-платформ на примере данных о COVID-19]]></description><content:encoded><![CDATA[
  <p id="bm4s">Сравнительный анализ BI-платформ на примере данных о COVID-19</p>
  <section style="background-color:hsl(hsl(0, 0%, var(--autocolor-background-lightness, 95%)), 85%, 85%);">
    <figure id="n0F1" class="m_original">
      <img src="https://img1.teletype.in/files/c5/49/c5499450-1bb0-4fd8-92f1-03a98beeac87.png" width="727" />
    </figure>
  </section>
  <hr />
  <h2 id="wsWB">Исходные данные и аналитические гипотезы</h2>
  <p id="WSai">Для анализа использовался CSV-файл с такими полями:</p>
  <ul id="9THS">
    <li id="y9x6"><strong>Страна / Регион</strong></li>
    <li id="UsfO"><strong>Дата</strong></li>
    <li id="Yvj8"><strong>Количество новых случаев</strong></li>
    <li id="jmW1"><strong>Количество смертей</strong></li>
    <li id="OgVe"><strong>Процент вакцинированных</strong></li>
  </ul>
  <p id="oP1h">На основе данных были сформулированы три гипотезы:</p>
  <ol id="bWbs">
    <li id="CW3Q"><strong>В каких странах зафиксировано наибольшее число новых случаев в последние 30 дней?</strong> <em>(Гистограмма)</em></li>
    <li id="8jc0"><strong>Как уровень вакцинации влияет на уровень смертности?</strong> <em>(Точечная диаграмма / bubble chart)</em></li>
    <li id="Dm5t"><strong>Как менялась динамика заражений по неделям?</strong> <em>(Линейная диаграмма)</em></li>
  </ol>
  <hr />
  <h2 id="Z5vx">Looker Studio: гипотеза 1 — ТОП-10 стран по числу новых случаев</h2>
  <h3 id="3Qdy">Подключение и визуализация</h3>
  <ol id="JNO8">
    <li id="kxO0">Загрузил CSV в Google Sheets, затем подключил через «Источник данных».</li>
    <li id="waoa">Отфильтровал последние 30 дней.</li>
    <li id="bMMu">Построил <strong>гистограмму</strong>: по оси X — страны, по оси Y — сумма новых случаев.</li>
  </ol>
  <h3 id="cDH1">Результаты</h3>
  <ul id="klz8">
    <li id="Q7ay">Лидерами по количеству новых заражений стали: США, Бразилия, Индия.</li>
    <li id="k2sy">Диаграмма наглядно демонстрирует дисбаланс: на три страны приходится более 50% всех новых случаев.</li>
  </ul>
  <blockquote id="OOaq"><strong>Комментарий:</strong> Looker Studio отлично справляется с агрегированием данных и визуализацией, но требует подготовки данных в Google Sheets для гибкости.</blockquote>
  <hr />
  <h2 id="TUnI">Яндекс DataLens: гипотеза 2 — влияние вакцинации на смертность</h2>
  <h3 id="qBYF">Шаги</h3>
  <ol id="u1xJ">
    <li id="2W0E">Импортировал CSV в DataLens, указав нужные типы данных.</li>
    <li id="QEDO">Построил <strong>точечную диаграмму</strong>: ось X — процент вакцинированных, ось Y — уровень смертности.</li>
    <li id="k9R3">Цвет точек — регион, размер — численность населения.</li>
  </ol>
  <h3 id="OtIo">Выводы</h3>
  <ul id="UiFW">
    <li id="ZvS8">Явно прослеживается тенденция: в странах с высоким уровнем вакцинации смертность значительно ниже.</li>
    <li id="9eM8">Исключения (аномальные выбросы) вызваны несвоевременным обновлением статистики.</li>
  </ul>
  <blockquote id="Dd2l"><strong>Комментарий:</strong> DataLens предоставляет качественную визуализацию и гибкие фильтры, быстро обрабатывает объёмные таблицы, но немного ограничен в дизайнерских настройках.</blockquote>
  <hr />
  <h2 id="TqcG">Tableau Public: гипотеза 3 — динамика заражений по неделям</h2>
  <h3 id="kjvz">Этапы</h3>
  <ol id="dlAj">
    <li id="ngN0">Загрузил CSV-файл в Tableau, указал формат даты.</li>
    <li id="iHLD">Создал вычисляемое поле: неделя = <code>DATEPART(&#x27;week&#x27;, [Дата])</code>.</li>
    <li id="EwDv">Построил <strong>линейную диаграмму</strong>: по оси X — неделя, по оси Y — общее число новых случаев.</li>
    <li id="R2wQ">Добавил фильтр по стране и выделение по регионам.</li>
  </ol>
  <h3 id="XIrz">Наблюдения</h3>
  <ul id="4F7M">
    <li id="01ck">Пики приходятся на декабрь 2021 и июль 2022 года.</li>
    <li id="29V8">Некоторые страны демонстрируют сезонные колебания.</li>
  </ul>
  <blockquote id="XAXZ"><strong>Комментарий:</strong> Tableau — мощнейший инструмент для создания интерактивных и детализированных дашбордов, но требует больше времени на изучение интерфейса.</blockquote>
  <figure id="nExT" class="m_original">
    <img src="https://img2.teletype.in/files/1b/a6/1ba6847a-8b31-4efb-8728-f9d7293b9bf4.png" width="1266" />
  </figure>
  <figure id="NT0W" class="m_original">
    <img src="https://img1.teletype.in/files/8b/d2/8bd2845e-0c19-4d27-843f-2df105e35e4d.png" width="1184" />
  </figure>
  <hr />
  <h2 id="gBwZ">Итоги и рекомендации</h2>
  <p id="bmtA">BI-платформы значительно различаются по возможностям, удобству и гибкости:</p>
  <ul id="UlzH">
    <li id="oret"><strong>Для начинающих и быстрого старта</strong>: Looker Studio — лучший выбор.</li>
    <li id="8Hhi"><strong>Для русскоязычных пользователей</strong> с локальными данными — Yandex DataLens подойдёт идеально.</li>
    <li id="t9Ms"><strong>Для продвинутых задач и глубокого анализа</strong>: Tableau предлагает самый мощный функционал, но требует обучения.</li>
  </ul>
  <p id="1mZa"><strong>Рейтинг по результатам работы:</strong></p>
  <ol id="abrp">
    <li id="exqC"><strong>Tableau Public</strong> — 9/10</li>
    <li id="CXHv"><strong>Yandex DataLens</strong> — 8/10</li>
    <li id="a2ak"><strong>Looker Studio</strong> — 7/10</li>
  </ol>
  <hr />

]]></content:encoded></item></channel></rss>