Одним из показателей макроэкономики в стране является кривая безкупонной доходности облигаций федерального займа (ОФЗ БКД) — это аппроксимация доходности государственных облигаций с разными датами погашения, если бы за них не платили купоны.

По форме и крайним значениям кривой можно судить о стабильности экономической ситуации в стране. «Правильная» форма, как на рисунке ниже, свидетельствует о развитии экономики. Краткосрочные облигации имеют небольшую доходность, долгосрочные — высокую. Уровень «плато» долгосрочных облигаций примерно равен инфляции.

Кривая ОФЗ на 28 января 2014 года

Если кривая «инвертируется» или «уплощается», то это свидетельствует о кризисе — инвесторы не верят в долгосрочные вложения в страну.

Инвертированная кривая в кризис, 8 декабря 2008 года

Мне стало интересно, что же сейчас происходит в стране и я решил сделать небольшой инструмент для мониторинга кривой ОФЗ. Я вдохновлялся работой New York Times о кривой доходности государственных облигаций США и тем, чему научился во время работы над  Скайбоднс в Лаборатории данных. Немного рассказываю про этот проект и облигации на кодфесте.

Вот, что у меня получилось:

Интерактивная версия по клику в картинку и ссылке https://public.tableau.com/views/9363/sheet0

Видно, что последние 4 года кривая ОФЗ почти всегда инвертированная и коридор доходности между краткосрочными и долгосрочными бумагами небольшой. Это говорит о том, что экономика не стабильна. Однако радует, что сама кривая не ползет вверх. Сейчас центробанк верит, что в стране всё становится лучше и снижает ключевую ставку, за ней следует и кривая, значит инвесторы тоже думают так же, как и центробанк. Это вроде бы неплохо, но инвестор из меня доморощенный, за прогнозы не ручаюсь.

Ещё понравился вот такой вид, когда данные за каждый день представлены по годам слева направо:

Технические особенности
Тот редкий случай, когда 3d в графиках служит на пользу, а не во вред. Чтобы сделать псевдо-3d в Табло использовал преобразования в полярных координаторах, чтобы отрисовать с помощью линий проекцию трехмерного графика. Для этого умножаем каждую координату на сочетание cos() и sin(). Как это делается подсмотрел тут. С осями это выглядит так:

Сделать нормальную анимацию в Табло пока, к сожалению, нельзя, хотя это бывает мощный инструмент визуализации. А в вебе pages вообще не работают. Записал гифку с десктопа, но почему-то она не проигрывается при вставке в блог. Тогда ссылочкой — https://recordit.co/s161XJx5lp

Данные я брал с сайта центробанка, с помощью гугл-таблиц. Оказывается есть замечательные функции IMPORTHTML и IMPORTXML. Сделал гугл-табличку, которая подставляет в урл сайта нужную дату и парсит оттуда данные. Формула такая: IMPORTXML(«https://www.cbr.ru/hd_base/zcyc_params/zcyc/?DateTo=» & Text(A4201,«dd.mm.yyyy»),«//tr[2]»). Выглядит это так:

Парсинг данных через гугл-таблицы

Поставил гугл-таблицу и Табло обновляться автоматом, в теории дашборд теперь будет автоматом обновляться, посмотрим.

Это будет экспериментальный пост с переверсткой мобильного дашборда в приложении MI Fit от Xiaomi.

Я пользуюсь их браслетом MI Band уже четвертый год и меня всегда бесил их дашборд с историей активности. Недавно делал мобильную версию дашборда для обзора рынка вакансий в BI области и понял, что дашборд в мобильном — это отдельная история и не так все просто, поэтому решил потренироваться и взял пример, который давно не нравится.

Вот как это выглядит в приложении:

Вот как я переверстал дашборд:

Я больше занимался логикой, чем графической версткой, но и её попытался подтянуть. Что я изменил:
— сместил график вправо и сделал столбики более пропорциональными, чтобы влезло больше данных;
— обозначил на графике цель пунктирной линией и подсветил градиентом ее достижение;
— добавил подписи на график;
— сделал более приятную верстку фактоидов внизу (убрал выравнивание по центру и сделал меньше расстояния);
— дополнил фактоид с шагами буллет-чартом. К нему явно нужна легенда. Я бы по клику разворачивал его с анимацией в полноценный бар-чарт. Вот так:

— сделал фактоиды более осмысленными (не смог придумать зачем нужно знать накопительную сумму калорий за месяц, заменил на потраченные калории в день) ;
— дополнил фактоиды доп информацией и картой с перемещениями;
— заменил в цифрах пробелы на полупробелы.

Если вы бы сделали как-то по другому, предлагайте. Если вам понравился сам формат заметки или хотите чтобы я разобрал ваш дашборд, пишите.

UPD
Кирилл Беляев предложил сдвинуть по высоте верхний график и сразу показывать бар-чарт, вместо буллет-чарта. Кажется, что для массовой программы это неплохое решение, хотя и хочется всех учить более сложным типам визуализаций.
«И внизу „д“, „нед“ и „м“ можно по человечески написать, места хватит.» — вот за это люблю Кирилла, смотрит не только на то, что в фокусе, но и вообще на интерфейс в целом.
У меня получился такой вариант как-то так, хотя можно было ещё и места под карту дать по-больше:

Решил сделать небольшой обзор рынка вакансий в области BI. Данные брал с hh.ru через официальное API.

Немного про методологию. Хотя это сложно конечно назвать методологией. Я запрашивал с hh кол-во резюме и сводную статистику, по сути получал в ответ всё-то, что обычно вы видите в левой части сайта. Для этого пользовался методом clusters. Данные брал только в разрезе регионов за 22 июня 2019 года.

АПИ hh отдает такие же данные

Зарплата считается как средневзвешенная от кол-во вакансий с указанной зарплатой. Так как hh отдает данные с припиской «от», то думаю что можно прибавлять 5-10%. Для расчета конкурса на вакансию использовались только соискатели с таким названием профессии в название резюме или таким навыком в описании обязанностей или умений. Брались только актуальные вакансии и соискатели обновлявшие резюме в течении последнего месяца. Регион соискателя не учитывался.

Все результаты это не индивидуальные вакансии, а вакансии которые отдал бы вам поиск hh, если бы вы запросили его в поисковике. Так как, навыки, например могут быть указаны в одной вакансии, то общий юнивёрс вакансий в области конечно же меньше, чем по каждому навыку или названию профессии.

Вот, что получилось:

 Ссылкой на Табло паблик — https://public.tableau.com/views/HHBI/BI
 
Выводы из анализа
Рынок сильно перегретый, даже для IT отрасли. Так, средний конкурс — 1,5 человека на вакансию, для сравнения в среднем по IT это 3, как пишет hh, но не уверен, что мы с ними считаем одинаково. Если проверять по той же методике, что делал я, то для сравнения получаются такие конкурсы:
— Front-end программист — 1,5
— Менеджер проектов — 2,7
— Дизайнер интерфейсов — 4,7
— Java-script — 21

Если посчитать конкурс на кол-во участников в чатиках Табло и Power BI в ТГ, то получается так:
— 2,3 участника чата Табло на одну вакансию с упоминанием Табло
— 1,2 участник чата Power BI на одну вакансию с упоминанием Power BI

Зарплаты указаны только в 14% случаев, это конечно немного для нормальной оценки. Интересно как коррелирует с реальным зарплатами, но как такое разузнать кроме опросов не придумал.

В целом понятно, что методика довольно кривая, но я пока не придумал лучше. Ведь и Табло и Power BI могут указать почти в любой профессии, но кажется, что общее представление, всё равно можно получить. Хочу ещё попробовать сделать тоже самая, но забирая с hh, не сводную информацию, а конкретные вакансии и анализировать уже полные данные. Будет здорово, если маякнёте, что такое было бы интересно. Для моих целей мне подойдет и этот анализ, но я готов попробовать такое для сообщества BI спецов. Или если знаете какие ещё ключевые слова и названия профессий надо попробовать загнать в анализ.

Технические особенности
Из этого мини-проекта могу поделится такими находками:
— Гугл-таблицы из коробки умеют подключатся к любому АПИ и парсить JSON, просто чума. Делается через написание простейшего скрипта. Я был покорен этой фичей. Мои любимые JS и гугл-таблицы, что может быть лучше.
— В Табло есть встроенная и не задокументированная функция RANDOM(), которая возвращает случайное число от 0 до 1. Использовал для житерринга в левом графике. Пока он смотрится не очень уместно, но я планирую в таком же духе положить все вакансии, если спаршу их.

П.С. Дисклеймер, если будете использовать это все на собеседованиях как работодатель или соискатель, я тут ни при чем и за данные не ручаюсь, хотя и проверил всё несколько раз.

UPD: Друг попросил сделать такой же обзор для вакансий в области управления проектами — https://public.tableau.com/profile/roman4734#!/vizhome/HHPM/sheet0

Каждый год аналитическое агенство Gartner публикует отчеты о развитии разных направлений IT. Меня всегда бесило, что чтобы сравнить год к году надо открывать кучу картинок. Моя интерактивная вариация про квадрант в области BI:

Таня Бибикова придумала новый формат услуг от лаборатории. Это консультации по визуализации данных. На выходе будут идеи по визуализации или интерактивный прототип, построенный на этих идеях.

Сначала я довольно скептически отнесся к этой идеи. Показалось, что всем больше нужен живой результат, но не идеи. Сейчас думаю, что у этой услуги есть своя небольшая аудитория и это реально самый дешевый способ получить услуги лаборатории. При этом получить самый сок — классное решение по визуализации данных, то, для чего в лабораторию в основном приходят клиенты. Программировать и делать дизайн часто проще и дешевле инхаус.

Услуга, на мой взгляд, будет полезна двум категориям:
— Арт-директору/руководителю продукта/дизайнеру сложного продукта с большим количеством данных, когда вы хотите получить новую идею о том, как классно показать эти данные, чтобы это решало задачу пользователей.
— Руководителю службы инфографики или журналисту данных, которые делают лонгрид или большую инфографику для получения новых идей.

Будет бесполезно тем, у кого мало данных (2-4 разреза данных с простой структурой и небольшим количеством самих данных) или нужно готовое решение продуктового качества.

Консультации будут двух типов: с результатом в виде идей или с результатом в виде интерактивного прототипа. Я буду помогать Тане со второй частью — реализовывать простую версию того, что она придумает с клиентом на консультации. В итоге клиент получит живое задание для дизайнеров и программистов и сможет самостоятельно получить финальный результат.

Прототипы будут примерно, как работы ниже — один-два дашборда отображающие суть, но без отточенного дизайна. Если у клиентов будут вопросы по реализации прототипа они смогут задать их и получить поддержку и рекомендации по реализации.

Примеры прототипов
— Job digitalisation
— Климат в России
— Возрастно-половая пирамида
— Работы участников конкурса «Один раз увидеть»

Записаться на консультацию можно на сайте лаборатории.

П. С. Понял, что я уже был клиентом Тани в таком формате визуализаций. Так был сделан совет про OEE. А еще в таком же формате велась работа внутри лаборатории. Мы с дизайнерами приходили к Тане, как к артдиру, раз в неделю и получали те самые консультации. Дальше делали прототипы и макеты. Мне результат таких консультаций очень нравился. =)

П. П. С. Еще такой же формат консультаций получают все наши слушатели на курсе, когда делают практическую часть. Курс в мае, следите за анонсами.

Сделал маленькое исследование рынка вакансий Москвы и России. Взял интересные мне профессии и скилы. Данные с hh.ru и моего небольшого инструмента, там данные тоже с hh.
Если хотите чтобы добавил какие-то профессии — пишите. =)

https://public.tableau.com/views/_21975/sheet1