Как пользоваться DataLens: пошаговая инструкция

Понимание того, что такое Yandex DataLens, проще начать с его прикладных возможностей: сервис помогает собирать данные из разных источников, превращать их в понятные графики и публиковать интерактивные дашборды для команды без разработки отдельного BI-инструмента.

DataLens поддерживает подключение к базам данных, файлам и облачным сервисам. В одном проекте можно объединить данные из PostgreSQL, ClickHouse, MySQL, Google Sheets, CSV-файлов, Yandex Metrica, AppMetrica и других источников. Это удобно, когда продажи хранятся в CRM, рекламные расходы — в таблицах, а поведение пользователей — в системах веб-аналитики.

• создание датасетов с расчетными полями, фильтрами, переименованием колонок и настройкой типов данных;
• построение графиков: линейных, столбчатых, круговых, табличных, картографических, сводных таблиц и индикаторов;
• настройка интерактивных фильтров по датам, регионам, менеджерам, категориям товаров и другим параметрам;
• объединение нескольких чартов на одном дашборде с единой логикой фильтрации;
• разграничение доступа: просмотр, редактирование, управление подключениями и публикация отчетов;
• встраивание дашбордов на сайты, во внутренние порталы и корпоративные системы через iframe.

Для бизнеса особенно полезны автоматические обновления. Если источник данных обновляется по расписанию, графики на дашборде показывают актуальные показатели без ручной выгрузки отчетов. Руководитель видит выручку, маржинальность, конверсию, выполнение плана и динамику заявок в одном окне.

Сервис подходит для регулярной аналитики продаж, маркетинга, финансов, поддержки и продуктовых метрик. Например, можно собрать отчет по рекламным каналам: расходы, клики, заявки, стоимость лида, конверсия в продажу и ROMI. Такой дашборд помогает быстро находить неэффективные кампании и перераспределять бюджет на основании цифр, а не субъективных оценок.

2 месяца SEO продвижения в подарок

Закажите у нас разработку сайта и сэкономьте 2 месяца SEO продвижения, потому как мы сразу проводим базовую SEO оптимизацию.

Заказать

Подключение источников, подготовка датасета и настройка связей

Работа начинается в разделе «Подключения». Нажмите «Создать подключение» и выберите тип источника: PostgreSQL, ClickHouse, MySQL, Google Sheets, CSV, Yandex Metrica, AppMetrica, Object Storage или другой доступный коннектор. Для баз данных укажите хост, порт, имя БД, пользователя, пароль и схему. Для файлов загрузите таблицу или вставьте ссылку, затем проверьте кодировку, разделитель и наличие строки с заголовками.

Перед созданием датасета проверьте структуру данных:

• даты должны храниться в формате date или datetime, а не текстом;
• числовые показатели — в integer, float или decimal;
• идентификаторы клиентов, заказов и товаров лучше оставить строковыми, если по ним не выполняются расчеты;
• поля с пустыми значениями нужно заранее обработать: заменить, исключить или учитывать в фильтрах.

После подключения создайте датасет. Выберите таблицу или представление, добавьте нужные поля и задайте им понятные названия: «Выручка», «Дата заказа», «Канал продаж», «Регион». В интерфейсе можно изменить тип поля, скрыть технические колонки, добавить вычисляемые поля: маржу, средний чек, конверсию, долю возвратов. Например, средний чек считается как сумма выручки, деленная на количество заказов.

Если данные лежат в нескольких таблицах, настройте связи. Укажите ключи соединения: order_id, user_id, product_id или date. Для справочников обычно подходит left join, чтобы не потерять факты продаж. Для обязательных совпадений используйте inner join. После настройки проверьте, не появились ли дубли: сравните количество строк, сумму выручки и число уникальных заказов до и после объединения.

На этом этапе становится понятно не только что такое Yandex DataLens, но и почему качество дашборда напрямую зависит от аккуратно подготовленного датасета: ошибки в типах, связях и формулах сразу искажают графики.

Создание графиков, отчетов и первого интерактивного дашборда

После подключения источника и подготовки датасета можно переходить к визуализациям. В DataLens каждый график создается как отдельный чарт: вы выбираете датасет, тип отображения, добавляете измерения, показатели, фильтры и сортировку. Такой подход удобен: один и тот же датасет можно использовать для таблицы продаж, динамики выручки, карты регионов и воронки заявок.

Для первого отчета лучше начать с базового набора чартов:

• линейный график — для динамики выручки, заказов или трафика по дням и месяцам;
• столбчатая диаграмма — для сравнения категорий, менеджеров, каналов или регионов;
• таблица — для детальной расшифровки значений с сортировкой и условным форматированием;
• индикатор — для ключевых метрик: оборот, количество заявок, средний чек, конверсия;
• круговая диаграмма — только для небольшой структуры из 3–5 сегментов.

В настройках чарта укажите поля для осей, задайте агрегацию: сумма, среднее, количество, минимум или максимум. Для дат используйте группировку по дням, неделям, месяцам или кварталам. Если нужно рассчитать показатель прямо в интерфейсе, создайте вычисляемое поле, например маржу, CR или долю рекламных расходов.

Когда графики готовы, соберите дашборд. Добавьте на него чарты, текстовые блоки, селекторы и фильтры. Разместите сверху главные KPI, ниже — динамику, затем детализацию по сегментам. Селекторы по периоду, региону, продукту или каналу сделают отчет интерактивным: пользователь сможет менять параметры без редактирования самого дашборда.

Если вы объясняете коллегам, что такое Yandex DataLens, покажите именно такой пример: один датасет, несколько связанных графиков и дашборд, где данные обновляются автоматически и доступны по ссылке с настроенными правами.