2 заметки с тегом

регионы РФ

Вопрос-ответ: тендеры в РФ

Спрашивает Алексей Булгаков из компании «Bicotender»:

У нас есть структурированные данные по тендерным закупкам с 2011 года, на основе их мы делаем продукт «Аналитика закупок». Нам интересно визуализировать эти данные: показать суммарные показатели и проявить основные тенденции тендерного рынка.

Главные особенности тендерного рынка, которые проявятся на макроуровне, — это региональность и временная динамика, в т. ч. сезонность. Мы в лаборатории уже сталкивались с похожей задачей, когда визуализировали аномалии оборота наличности. Временная диаграмма и карта, интерактивно связанные между собой, оказались удачным решением для данных такого рода. Возьмём за основу этот формат и адаптируем для тендеров. Ключевые свойства тендера — стоимость и индустрия. Интересно узнать, какое соотношение тендеров по индустриям, как оно меняется со временем, какие индустрии преобладают в разных регионах. Обозначим индустрию цветом и покрасим регионы на карте цветом главной (по объёму закупок) индустрии, а на диаграмме покажем суммарные объёмы РФ в разбивке по индустриям: tenders-1-qa@2x.png При наведении на месяц видим главные индустрии в этом месяце по регионам; при наведении на регион — временное распределение закупок по индустриям в нём: tenders-2@2x.png tenders-3@2x.png Фильтры по индустрии, ценовой категории и региону отсекают потенциально интересные срезы. Например, можно посмотреть только крупные строительные тендеры в Красноярском крае. В этом случае на диаграмме будет показана не только динамика, но и отдельные тендеры: tenders-4@2x.png При наведении на тендер показана подробная информация о нём: tenders-5@2x.png На визуализации показаны только электронные аукционы, завершённые с августа 2014 по июль 2015. Видим, что самые «жирные» индустрии — строительство, медицина, финансы. Строительство преобладает в большинстве регионов, его активность предсказуемо падает в зимние месяцы. В январе самый низкий объём завершённых тендеров по всем индустриям. Что касается регионов, лишь некоторые активно используют систему электронных аукционов: это Москва и Московская область, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Самара, Краснодарский и Краясноярский края, с 2015 года к ним присоединилась Волгоградская область. В других регионах электронные аукционы единичные, касаются одной-двух индустрий, их объёмы незначительны. Во многих регионах (показаны белым цветом) они вообще не проводились. Живой прототип: http://tenders.datalaboratory.ru/

Присылайте вопросы о визуализации данных на почту: data@datalaboratory.ru, ответы публикуются ежемесячно. При участии Дамира Мельникова.

Вопрос-ответ: о визуализации аномалий

Спрашивают сотрудники Института проблем безопасности и анализа информации:

Мы анализируем финансовые потоки на территории РФ, в основном нас интересует отображение аномалий. Ключевые параметры операции: тип, получатель, место (регион) и время.

Как наглядно представить такую информацию, чтобы видеть общую картину и с лёгкостью уточнять детали?

Таблица затягивает в водоворт количественной информации. Но как заметил автор вопроса, самое интересное в данных — это не конкретные значения, а аномалии. Попробуем для начала дать определение аномалии для прозвольного среза.

В Тюменской области и Ненецком автономном округе суммарный оборот наличных колеблется в разумных рамках от среднего, в Челябинской и Костромской областях наблюдаются заметные скачки — аномалии. Возьмём за меру «аномальности» относительное отклонение значения из определённого среза от среднегодового по данному срезу, при этом аномалией будем считать только превышение среднего. В реальном анализе могут использоваться более сложные подходы и формулы, но для демонстрации нам достаточно и этой примитивной метрики.

Закодируем каждое значение цветом по шкале аномальности:

Усреднив аномальные отклонения в регионе за год, создадим карту аномалий:

Яркое пятно Челябинской области и относительно бледные Тюменская область и Ненецкий АО

Таким образом, мы получили статичную картину, которая даёт представление о ситуации в целом. Чтобы превратить её в гибкий и удобный инструмент аналитика, объединим график и карту, добавив интерактивность:

Живой прототип: http://cashflow.datalaboratory.ru/

При наведении курсора на столбцы диаграммы, общая карта аномалий меняется на карту месяца. Переключая фильтры, можно сравнивать ситуации по внесению (!) и выдаче, юридическим и физическим (!) лицам, резидентам и нерезидентам (!!!). Управляя фильтрами, мы можем выяснить, что летние пики в Челябинской области обусловленны выдачей наличных физическим лицам, резидентам РФ.

Первый шаг на пути решения сложной задачи — отбросить лишнее и показать самое важное, в нашем случае, аномалии. Лаконичная идея и грамотное использование интерактивности превращает привычные форматы в мощный аналитический инструмент.

Спасибо Серёже Долинину и Диме Бибикову за помощь в работе над визуализацией.

Присылайте вопросы о визуализации данных, организации времени, рабочем процессе, спорте и путешествиях на почту: mail@infotanka.ru. Ответы публикуются по понедельникам.