Интерфейс системы аналитики пассажиропотока

Как тонны данных рисуют понятные графики

Есть проекты, где нужно учесть требования не конкретной компании, а целой отрасли. Так появилась транспортная система аналитики, которая показывает загруженность маршрутов, сезонные колебания, динамику и структуру продаж билетов.

Сверните ваш Excel, устройтесь поудобнее и смотрите, как красиво можно рисовать цифрами.

Задача

Разработать интерфейс, который позволяет формировать отчеты по выбранным критериям. Другими словами — перевести данные из машиночитаемого вида в простой инструмент анализа.

Отталкиваемся от главного

Если отбросить мишуру, для аналитиков важно:

считать людей (анализ трафика/пассажиропотока),
считать деньги (анализ продаж).

Если правильно организовать эти данные, они помогут объяснить изменения, построить взаимосвязи и найти причины отклонений от плановых показателей. Визуальная аналитика поможет управлять загрузкой рейсов/направлений, тарифами и количеством персонала точек продаж. Корректировка расписания, учет эффективности рекламных кампаний, финансовый контроль — слишком ответственные функции, чтобы сделать «так-себе» продукт.

Что есть:

Данные по основным параметрам, таким как регион, маршрут, станции, продажи.
Желание анализировать их в связке и изолированно.

Чего нет:

Требований к отчетам: отображение данных и их сопоставление.
Ничего страшного, бывает 😉

Строим структуру отчетов

Поскольку исходных требований нет, думаем над структурой вместе с заказчиком. Итог — 3 варианта, которые отличаются по степени «жесткости»:

Возможность кастомизировать отчеты.
Фиксированный вариант с заданными показателями.
Гибкая структура для собственных отчетов, где степень свободы сравнима с Google Analytics или Яндекс.Метрикой.

Проектируем интерфейс

Чтобы большой массив данных превратился в чистую и легко считываемую конструкцию, выделяем несколько рабочих областей.

Сначала пользователь выбирает, что анализировать: деньги или трафик. Далее идет структурированный каталог всех существующих маршрутов. Можно работать с информацией по отдельным населенным пунктам, маршрутам и целым областям.

Исходя из выбранных данных формируется отчетная область с графиками, таблицами и целым набором фильтров.

Цифры начинают оживать

Посмотрим, что может рассказать анализ продаж.

Выбираем тип данных: динамику, распределение или структуру продаж.
Задаем временной интервал для отображения.
Получаем детальный отчет, где можем менять тип графика, выводить информацию в абсолютных или относительных величинах. При желании одним движением сравниваем с данными за другой период.

Затем смотрим на данные по отдельным станциям. Тут есть общее число продаж, количество абонементов, льготных проездов, размер выручки. Отображать можно только те данные, которые интересуют аналитика в данный момент.

Тут же есть шаблоны отчетов для быстрого доступа. Их можно свободно создавать и изменять их под свои задачи.

Универсальный каркас системы позволяет быстро достать нужную информацию, а заодно ограждает от риска сравнивать «теплое с мягким» — любые несопоставимые показатели.

Далее экспериментируем с графиками и собираем шаблоны отчетов по представлениям для различных ситуаций.

Получилось чуть больше, чем планировали

Почти в каждом проекте у нас рождаются идеи, которых не было в техзадании. Для системы аналитики таким бонусом стала концепция графического соотношения населения и пассажиро-километров по маршрутам следования.

График даст пищу для размышлений о ценовой политике, распределении нагрузки и маркетинговых активностях. Наверняка, аналитики увидят в этом что-то еще. Нам же это кажется еще и просто красивым.