Дашборд для Яндекс.Дзен
  • Jupyter Notebook 98.9%
  • Python 1.1%
Find a file
2022-10-22 16:37:25 +03:00
Project_11_base_connect_07082022.py Add files via upload 2022-10-22 11:55:18 +03:00
Project_11_dash_10082022.py Add files via upload 2022-10-22 11:55:18 +03:00
Project_11_dash_10082022_ver_Ubuntu.py Add files via upload 2022-10-22 11:55:18 +03:00
Project_11_data_research_10082022.ipynb Add files via upload 2022-10-22 11:55:18 +03:00
Project_11_global_link.txt Add files via upload 2022-10-22 11:55:18 +03:00
Project_11_presentation_v2.pdf Add files via upload 2022-10-22 11:55:18 +03:00
README.md Update README.md 2022-10-22 16:37:25 +03:00
readme.txt Add files via upload 2022-10-22 11:55:18 +03:00

YaP_Project_11_DA

Дашборд для Яндeкc.Дзeн

Описание проекта

Мы работаем аналитиком в Яндекс.Дзене. Почти всё наше время занимает анализ пользовательского взаимодействия с карточками статей. Каждую карточку определяют её тема и источник (у него тоже есть тема). Примеры тем: «Красота и здоровье», «Россия», «Путешествия». Пользователей системы характеризует возрастная категория. Скажем, «26-30» или «45+».

Есть три способа взаимодействия пользователей с системой:

  • Карточка отображена для пользователя (show);
  • Пользователь кликнул на карточку (click);
  • Пользователь просмотрел статью карточки (view).

Каждую неделю начинающие менеджеры Денис и Валерия задают вам одни и те же вопросы:

  1. Сколько взаимодействий пользователей с карточками происходит в системе с разбивкой по темам карточек?
  2. Как много карточек генерируют источники с разными темами?
  3. Как соотносятся темы карточек и темы источников?

На шестую неделю работы мы решаем, что процесс пора автоматизировать и нужно сделать дашборд. Дашборд будет основываться на пайплайне, который будет брать данные из таблицы, в которых хранятся сырые данные, трансформировать данные и укладывать их в агрегирующую таблицу. Пайплайн будет разработан для нас дата-инженерами.

ВАЖНОЕ ПРИМЕЧАНИЕ: для просмотра графиков, построенных с помощью библиотеки plotly, необходимо воспользоваться nbviewer, поскольку штатный просмотр в github не отрисовывает некоторые элементы HTML и CSS