Фильтры в AW BI: их виды и особенности
AW BI позволяет создавать интерактивные дашборды за счет использования системных фильтров. В этой статье мы подробно разберем каждый тип таких фильтров, его настройки и покажем нюансы практического применения на подготовленном датасете — анализе лояльности клиентов.
План статьи:
-
Описание датасета
-
Формирование модели
-
Начало работы. Добавление нового фильтра
-
Типы фильтров и их применение
-
Новые возможности с версии 1.34
Описание датасета
Чтобы грамотнее подойти к созданию наших фильтров, рассмотрим какие у нас имеются данные:
Анализ клиентской лояльности и обратной связи
- Дата отзыва: Когда клиент оставил отзыв или оценку
- Тип взаимодействия: Какое действие клиента привело к отзыву (например, “Покупка”, “Обращение в поддержку”, “Участие в акции”).
- Канал обратной связи: Через какую платформу получен отзыв (“Мобильное приложение”, “Сайт”, “Телефонный звонок”, “Социальные сети”).
- Оценка NPS (Net Promoter Score): Показатель лояльности клиентов (-100 - 100)
- Оценка CSI (Customer Satisfaction Index): Индекс удовлетворенности клиента от 1 до 5 (общая оценка опыта).
- Категория проблемы/похвалы: К чему относится отзыв (например, “Скорость доставки”, “Качество продукта”, “Вежливость оператора”, “Цена”).
- Регион клиента: Географическое расположение клиента (например, “Москва”, “Санкт-Петербург”).
- Сегмент клиента: К какой группе относится клиент (“Новый клиент”, “Постоянный клиент” или “VIP”).
- Текст отзыва (ключевые слова): Краткое содержание или ключевые слова из отзыва.
Формирование модели
Проходим несколько привычных пунктов пользователя - это добавление источника и формирование модели данных на его основе, но есть важный нюанс на этапе подготовки модели, влияющий на процесс создания фильтров.
Тип поля модели определяет доступные типы фильтров
Это, пожалуй, самый важный нюанс. AW BI автоматически предлагает только те типы фильтров, которые совместимы с типом данных поля в вашей модели.
Поля-справочники (Категориальные данные):
Чтобы поля вроде “Сегмент клиента”, “Канал обратной связи” или “Регион клиента” корректно отображались в фильтрах “Список” и “Множественный выбор”, они должны быть обозначены как справочники в вашей модели данных AW BI. Это делается на этапе создания или редактирования поля в модели. Если поле не помечено как справочник, оно не появится в списке доступных полей для этих типов фильтров.
Начало работы: Добавление нового фильтра
Система позволяет пользователю создать один из 6 фильтров, а именно: список, множественный выбор, поле ввода, календарь, двойной календарь и ползунок.Каждый из них мы с вами сейчас поэтапно создадим.
Чтобы добавить новый фильтр на ваш дашборд, выполните следующие шаги:
- Нажмите кнопку “+” напротив блока “Фильтр” в интерфейсе конструктора дашборда.
- В выпадающем списке выберите пункт “Создать”.
- Откроется окно настроек фильтра.
- Тип фильтра: Определяет, как фильтр будет выглядеть и работать.
- Наименование: Задайте понятное имя для вашего фильтра (например, “Регион клиента”).
- Модель: Выберите модель данных, к которой будет применяться фильтр. В нашем кейсе это будет модель, созданная на основе датасета
- Поле модели: Выберите конкретное поле из выбранной модели, по которому будет происходить фильтрация. Доступные поля автоматически фильтруются AW BI в зависимости от выбранного Типа фильтра.
Типы фильтров и их применение
Давайте пройдемся по каждому типу фильтра и покажем, как настроить его для нашего кейса.
1) Фильтр “Список”: Выбор одного значения
Подходит для выбора одного элемента из справочника или списка категорий.
- Пример в кейсе: Анализ отзывов по Сегменту клиента.
- Тип фильтра: Список
- Наименование: Сегмент клиента
- Поле модели: Сегмент клиента
- Настройка по умолчанию: Вы можете выбрать “VIP” для показа отзывов только от VIP-клиентов при загрузке дашборда.
- “Запретить сброс значения фильтра”: Активируйте этот чекбокс, если хотите, чтобы пользователь всегда видел отфильтрованные данные и мог только перевыбрать сегмент, но не сбросить фильтр полностью.
2) Фильтр “Множественный выбор”
Позволяет выбрать несколько элементов из списка одновременно.
- Пример в кейсе: Анализ отзывов по Каналу обратной связи.
- Тип фильтра: Множественный выбор
- Наименование: Канал обратной связи
- Поле модели: Канал обратной связи
- Настройка по умолчанию: Выберите “Мобильное приложение” и “Сайт”, чтобы увидеть отзывы из этих ключевых онлайн-каналов
Фильтр применится после того, как вы закроете выпадающий список. Вы увидите данные по всем выбранным каналам одновременно.
3) Фильтр “Поле ввода”: Ручной ввод для точного поиска
Служит для поиска по текстовым полям или точного ввода значений.
- Пример в кейсе: Поиск отзывов по ключевым словам.
- Тип фильтра: Поле ввода
- Наименование: Поиск по отзыву
- Поле модели: Текст отзыва (ключевые слова)
- Настройка по умолчанию: Вы можете предустановить оператор “содержит” и значение “доставка”, чтобы по умолчанию показывать все отзывы, связанные с доставкой.
Пользователь сможет ввести любое слово или фразу. В зависимости от типа поля (текстовое/числовое) будут доступны операторы (например, “содержит”, “равно”, “больше”, “меньше”). Это бывает крайне удобно при большом наборе данных, когда бессмысленно отмечать нужные значения в выпадающем списке. Все, что вам необходимо - это, например, нажать на фильтр “содержит” или “начинается с” и ввести значения, чтобы оставить только нужные.
4) Фильтр “Календарь”: Выбор одной даты
Фильтрация данных по конкретной дате.
- Пример в кейсе: Анализ отзывов, полученных в определенный день.
- Тип фильтра: Календарь
- Наименование: Дата отзыва (конкретный день)
- Поле модели: Дата отзыва
Здесь также поддерживается учет времени, а по умолчанию фильтруется весь день. Обратите внимание на дополнительное удобство данного вида фильтра, когда можно детализировать показатели за счет категорий, предлагаемых системой: например, есть возможность сразу выбрать показатели вчерашнего дня, первого числа месяца и.т.д.
5) Фильтр “Двойной календарь”: Выбор диапазона дат
- Пример в кейсе: Анализ отзывов за месяц или квартал.
- Тип фильтра: Двойной календарь
- Наименование: Период отзывов
- Поле модели: Дата отзыва
Полезно, когда необходимо выбрать как начальную, так и конечную дату для формирования диапазона
Подобно другому календарному фильтру, рассмотренному выше, здесь также есть возможность выбора категорий, предлагаемых системой: получить данные прошлой недели, месяца и.т.д.
6) Фильтр “Ползунок”:
Установка числовых границ для фильтрации.
- Пример в кейсе: Анализ отзывов по диапазону оценки NPS.
- Тип фильтра: Ползунок
- Наименование: Диапазон NPS
- Поле модели: Оценка NPS
Здесь возможно выбрать два числовых поля и ползунок для интуитивного изменения диапазона значений. Вы можете установить, например, диапазон от -100 до 0, чтобы быстро увидеть всех “критиков”.
Публичность и права доступа
В AW BI вы можете управлять доступом к созданным фильтрам. Пользователи с соответствующими правами могут настраивать доступ на вкладке “Общий доступ”, определяя, кто может Просматривать, Редактировать или Администрировать ваш фильтр.
Публичный фильтр: Установив “флажок” “Публичный” при создании, вы сделаете фильтр доступным для переиспользования другими пользователями в их дашбордах.
Кастомизация внешнего вида фильтров (с версии release - 1.34)
Начиная с версии 1.34, внешний вид системных фильтров стал полностью настраиваемым. На вкладке “Вид” для фильтров появился блок “Параметры”. Здесь вы можете изменить:
- Размер (S, M, L), шрифт, начертание и цвет текста для наименования и значения фильтра.
- Расположение наименования (сверху, снизу, слева, справа).
- Цвет ползунка (для соответствующего типа).
- Скругление углов, цвет фона и обводки фильтра.
Эти настройки позволяют идеально вписать фильтры в общий дизайн вашего дашборда, делая их более привлекательными.
Таким образом, мы с вами рассмотрели, как на основе одного датасета можно создать любой из типов фильтров, полезных в той или иной ситуации. Используя эти системные виджеты AW BI, вы сможете не просто смотреть на графики, но и по-настоящему “разговаривать” с ними для глубокого изучения ваших данных.