INTERVALS.RU пет-проект для сборки легких дашбордов с графиками

Приветствую, меня зовут Вячеслав Устинов. До недавнего времени моим основным рабочим приоритетом оставалась агентская работа с медицинскими центрами и сферой услуг, но в какой-то момент мы свернули в сторону продуктовой разработки, сделали свой первый сервис Quickspeak.me (о сервисе ранее я писал здесь), разъехались по разным странам и в целом немного переосмыслили наши жизненные приоритеты)

В меньшей степени мне стал интересен агентский менеджмент, в большей степени я полюбил разработку. Если писать код — наиболее интересная для меня часть из того, чем я обычно занимаюсь, то и нужно писать код)

Для прокачки навыков я задумал небольшой соло-проект, идею которого подобрал с учетом:

- интересующего меня стека (Django, Rest FW, JS, React);

- моих же актуальных рабочих потребностей;

- перспективы дальнейшего развития этого проекта.

Т.к. анализ данных для медицинских центров у меня никуда не делся, обратил внимание на узкое место в практике — работу с BI-системами (в частности, с Google Data Studio). Уже давно были причины на что-то заменить эту систему дашбордов.. собственно, так и было принято решение собрать intervals.ru

Как я работаю с данными и для чего был написан сервис

Я готовлю отчеты с использованием АПИ счетчиков, серверных данных, парсинга на сервер с БД и с крутящимися на сервере скриптами для анализа и обработки потока.

На основе работы скриптов строятся отчеты + периодически производятся дополнительные кастомные исследования в среде Юпитер Ноутбук.

Так например происходит объединение в тематические кластеры поисковых запросов и запросов из платного поиска (ML, работа по признакам) с дальнейшем расчетом эффективности по каждому кластеру. Или другой пример — по такому пути, в бесконечном цикле парсится выдача поисковых систем и отслеживаются конкуренты в платном поиске с расчетом их объемов показа по разным часам и дням недели и т.п.

Клиентам конечные данные предоставляются в виде развернутых дашбордов в Google Data Studio и в формате быстрых авто-репортов с помощью телеграм-ботов и решений на Matplotlib. Если ко второму вопросов нет, и тема с доставкой компактных отчетов ботами устраивает полностью, то со Студией периодически возникают недопонимания.

Из-за периодических багов Студии, отчеты иногда требуется доводить до ума руками. Это не очень комфортно и отнимает дополнительное время, которого всегда нет. Плюс не стоит исключать, что для клиентов в России в какой-то момент Google Data Studio может быть заблокирован.

Ну и в целом, при отдельной работе с данными, текущий функционал системы избыточен, т.к. Студия заточена не только на работу с готовыми данными, но и на проведение дополнительных расчетов.

Так и появилось желание сделать свою платформу отчетов с функционалом загрузки данных и перевода выгруженных данных в графики — без избыточного функционала и с большей простотой обращения (все что мне было нужно от студии — визуализация подготовленных данных, взаимодействие по АПИ и ничего более).

Интерфейс проекта

На код MVP у меня ушло около полутора месяцев с учетом параллельной работы по клиентам и созданию на заказ мелких приложений. Этап с версткой я благополучно пропустил, купив у вендора готовые шаблоны для кабинета. Соответственно, занимался только JS, бэкендом и логикой работы всего.

В рамках структуры сервиса все объекты внутри разделены на дашборды, контейнеры данных и контейнеры графиков.

Пошаговая работа с сервисом

Первоначальным действием нового пользователя создается пустой контейнер дашборда, которому задается базовое название и описание.

Вторым этапом создаются контейнеры данных.

Данные заполняются:

  • посредством АПИ-запроса к сервису;
  • руками (загрузка CSV-файлов в формате utf-8 и разделителем “;”, или копирование данных из файлов CSV напрямую в соответствующее окно).
Пример загруженных данных. Строки отображаются в верхнем изменяемом контейнере + выстраиваются в таблицу внизу контейнера.
Пример загруженных данных. Строки отображаются в верхнем изменяемом контейнере + выстраиваются в таблицу внизу контейнера.

Валидность загруженных данных можно сразу проверить внизу контейнера (данные отобразятся в формате таблицы — если таблица не поломалась, то все хорошо).

Третьим этапом на основе данных в контейнерах собираются соответствующие графики. Для MVP я воспользовался опенсорс-библиотекой ChartJS, которая предоставила наиболее нужные сущности для генерации графиков (линии, столбцы, пироги и т.п.).

Настройка графика. Все настройки появляются только после того, как график будет подключен к данным.
Настройка графика. Все настройки появляются только после того, как график будет подключен к данным.

В настройке графиков я предусмотрел работу с несколькими линиями данных и другие очевидные вещи, которым разумно было сделать настройки.

Количество данных по Y можно задавать любое кол-во.
Количество данных по Y можно задавать любое кол-во.

Наверняка в дальнейшей практике чего-то не хватит, т.к. проект пилился сольно, в ограниченном отрезке времени + с закрытием пробелов по тем вещам, которые ранее не знал. Так что под исправление может уйти многое.

Из текущих проблем я бы сразу выделил нюансы с отображением графиков в мобайле и отсутствие нормального экспорта в PDF. И то, и другое я планирую решить в ближайшее время. Плюсом, когда уже собрал проект, захотелось его видеть в формате SPA-приложения на React, чем наверняка нужно будет заняться.

Доп.функционал

Т.к. собираемые дашборды делаются для клиентов, предусмотрел систему социальных связей между пользователями, в рамках которых возможно делиться дашбордами с графиками для просмотра с другими пользователями.

Ну и понятное дело, собрал небольшой FAQ, который будет дополняться по мере возникновения новых частых вопросов.

Пример дашборда:

INTERVALS.RU пет-проект для сборки легких дашбордов с графиками

Стек проекта:

  • Бекенд сервиса реализован на Django;
  • Фронтенд выполнен на нативном JS;
  • DRF используется только для загрузки в контейнеры данных по API;
  • В АПИ используется авторизационный токен с реализацией через библиотеку Djoser;
  • На стороне визуала графиков используется опенсорс-библиотека ChartJS.

Дальнейшие планирование

Есть желание сделать его глубокую интеграцию с QuickSpeak и перевести фронт на React.

Стоимость использования — бесплатно. В данном случае проект мне интересен для закрытия личных рабочих вопросов и как интересная практика в веб-разработке для будущего. По этим же причинам, публикую в личном блоге, а не на Трибуне.

Ну и в любом случае надеюсь, что сервис будет полезным в работе не только мне)

1111
2 комментария

Тоже были мысли что-то подобное запилить, плюс за реализацию👍

1
Ответить

Спасибо)

Ответить