Моя главные претензии к этим поделкам - визивиг и изобретение велосипедов. Какие то свои языки запросов, свой недоделанный програмизм внутри и непонятно как раьотает и как повторить

Понял.
Спасибо.

Тут согласен, такая парадигма может быть весьма эффективна, особенно, если потребитель в целом знает, что хочет увидеть

Я все делал в R, именно аналогичную задачу. На первых порах хватило автоматически обновляемого Rmd-отчета (все данные тянулись из гуглтаблиц или Эксель файла), скрипт запускался по расписанию, забирал нужные данные, генерировал отчёт, складывал отчёт в нужную папку

у меня со всеми визуализациями одна проблема - дизайнерские штуки. то есть, цветовая палитра, шрифты, дизайн страницы и так далее. мозгов и вкуса хватает на дизай в духе web 1.0, а это как-то совсем грустно все же :(

Из всей "тухлой троицы" это the worst offender, т.к. за счёт своей способности соединять внутри разные источники данных создаёт в компаниях опасную иллюзию того, что они могут обойтись без собственной аналитической инфраструктуры.

надо пробовать, я бы начал с этой книжки: https://t.me/People_Analytics/114

Same shit, btw.

Ребят! А может кто посоветовать где найти реляционные данные (датасеты) ?

iris

А что-то не iris?)

Секунду, забыл название.

library(nycflights13)

Вот!

мерси

Power BI хорош как морда над OLAP кубиком, либо для плавного переключения с excel аналитики,  на какой-никакой BI self-service, в остальном проигрывает тому же табло, но дешев
Tableau очень хорош, интерактивен и прост для входа, но требует хорошей подготовки данных и рассчета на уровне источника для сложных визуализаций + дорого
Shiny - значительно большие времязатраты, по сравнению с вендорными BI инструментами, сделать можно все что угодно, но невозможен для использования no-code специалистами, и если ушел человек, который все делал - слишком сужена воронка для последующего найма(так как тебе из всего множества аналитиков придется искать не лучшего, а лучшего среди тех кто умеет в шайни, а тех кто умеет в шайни не так много)

👍

1. Мой опыт показывает, что рабочий код shiny R специалисты подхватывают на поддержку на раз-два. Написать — да, требуются знания. Поддерживать (и частично адаптировать) — нужны знания существенно меньшие.
2. Не обязательно писать полное приложение. Можно в RMarkdown нарисовать дашборд в shinydashboard. Куда уж проще?
3. Не обязательно писать приложение, можно делать отчеты с частичным интерактивом.

4. Все равно требуются вещи по интеграции, процессингу, чистке, экспорту

shiny в долгую выигрывает на несколько корпусов за счет devops и reproducibility.
Любой мышеклик в поддержке также плох при потере спеца. Если не хуже. Он то кликал втихую и давал какой-то результат. Ушел и все пропало. Типовой кейс, что, никто с таким не встречался?
Смотришь на коробку с пазлами, в которой половины квадратиков нет  и фото выкинуто и не знаешь, что делать.
А от разработчика shiny код рабочий остался, можно все разобрать.

Если есть выверенные готовые кубы и представления, то простые графики проще рисовать с помощью коммерческих BI. Есс-но. Но все равно "ETL" где-то за бортом остается.

Еще забыли PowerQuery, может и Excel можно ограничиться.
https://excelpedia.ru/bez-rubriki/luchshie-25-priemov-power-query

Ребят, всем привет, нужна помощь.
В пакете rvkstat проблема с функцией vkGetAdStatistics, выходит вот такая вот ошибка - "Can't extract columns that don't exist.
x Column stats doesn't exist."
Покопавшись в функции, понял, что ошибка возникает в этом месте кода -
temp <- tibble(response = dataRaw$response, stats = dataRaw$stats) %>%
     unnest_wider("response") %>%
     unnest_longer("stats") %>%
     unnest_wider("stats")
Также прилагаю картинку, что находится в dataRaw. Может кто помочь ?