## **Практическое задание: Разработка дашборда для маркетплейса цифровых товаров**

### **Цель работы**
Разработать аналитический дашборд в Yandex DataLens, который поможет бизнесу отслеживать ключевые метрики и принимать решения.

### **Исходные данные**
У вас есть база данных PostgreSQL с таблицами:
- `users` - пользователи платформы
- `sellers` - продавцы
- `categories` - категории товаров
- `products` - товары
- `orders` - заказы

### **Задание 1: Подготовка датасета (30 минут)**

#### **Шаг 1.1: Создайте подключение к БД**
- Создайте подключение к PostgreSQL с параметрами:
  - Хост: 188.120.248.94
  - Порт: 5432
  - База данных: ggsel
  - Пользователь: student
  - Пароль: student123

#### **Шаг 1.2: Создайте датасет через визуальный редактор**
Добавьте следующие таблицы со связями:
1. **orders** (главная таблица)
2. **products** (связь: `orders.product_id = products.product_id`)
3. **sellers** (связь: `orders.seller_id = sellers.seller_id`)
4. **users** (связь: `orders.user_id = users.user_id`)
5. **categories** (связь: `products.category_id = categories.category_id`)

#### **Шаг 1.3: Выберите поля для датасета**
Отметьте следующие поля:

**Из orders:**
- [ ] order_id
- [ ] order_date
- [ ] status
- [ ] quantity
- [ ] final_price
- [ ] payment_method

**Из products:**
- [ ] product_name
- [ ] price (переименуйте в base_price)

**Из sellers:**
- [ ] company_name (seller_name)
- [ ] rating (seller_rating)

**Из users:**
- [ ] country (user_country)
- [ ] registration_source
- [ ] registration_date

**Из categories:**
- [ ] category_name

### **Шаг 1.4: Создайте вычисляемые поля**
Создайте следующие поля:

1. **Год заказа** - `DATETRUNC([order_date], "year")`
2. **Месяц заказа** - `DATETRUNC([order_date], "month")`
3. **Квартал заказа** - `DATETRUNC([order_date], "quarter")`
4. **День недели** (название) - используйте CASE для преобразования
5. **Выручка** - `[final_price] * [quantity]`
6. **Возраст пользователя в днях** - `DATE_DIFF(CURRENT_DATE, [registration_date], 'day')`

#### **Шаг 1.5: Добавьте глобальный фильтр**
Добавьте фильтр, чтобы показывать только завершенные заказы:
- Поле: `status`
- Условие: `[status] = 'completed'`

### **Задание 2: Создание чартов (1 час)**

#### **Чарт 1: KPI метрики**
Создайте 4 отдельных чарта типа "Показатель":

1. **Общая выручка**
   - Поле: `final_price` (SUM)
   - Формат: деньги, с разделителями тысяч
   - Заголовок: "Общая выручка"

2. **Количество заказов**
   - Поле: `order_id` (COUNT DISTINCT)
   - Формат: число
   - Заголовок: "Всего заказов"

3. **Средний чек**
   - Поле: `final_price` (AVG)
   - Формат: деньги
   - Заголовок: "Средний чек"

4. **Количество покупателей**
   - Поле: `user_id` (COUNT DISTINCT)
   - Формат: число
   - Заголовок: "Активных покупателей"

#### **Чарт 2: Динамика продаж**
- Тип: Линейная диаграмма
- X: `order_date` (с группировкой по дням)
- Y: `final_price` (SUM)
- Цвет: `category_name` (для разделения по категориям)
- Заголовок: "Динамика продаж по дням"
- Подписи осей: подпишите оси

#### **Чарт 3: Топ-10 категорий**
- Тип: Столбчатая диаграмма
- X: `category_name`
- Y: `final_price` (SUM)
- Сортировка: по убыванию
- Заголовок: "Топ-10 категорий по выручке"

#### **Чарт 4: Методы оплаты**
- Тип: Круговая диаграмма
- Цвет: `payment_method`
- Показатель: `order_id` (COUNT)
- Заголовок: "Распределение заказов по методам оплаты"
- Добавьте подписи с процентами

#### **Чарт 5: Топ-10 продавцов**
- Тип: Таблица
- Столбцы:
  - `seller_name`
  - `SUM(final_price)` (назвать "Выручка")
  - `COUNT(order_id)` (назвать "Заказы")
  - `AVG(final_price)` (назвать "Средний чек")
  - `AVG(seller_rating)` (назвать "Рейтинг")
- Сортировка: по убыванию выручки
- Заголовок: "Топ-10 продавцов"

#### **Чарт 6: Тепловая карта продаж по дням недели**
- Тип: Тепловая карта (или столбчатая)
- X: `day_of_week`
- Y: `final_price` (SUM)
- Сортировка: по порядку дней
- Заголовок: "Продажи по дням недели"

#### **Чарт 7: География продаж**
- Тип: Карта (или столбчатая, если нет карты)
- Категория: `user_country`
- Показатель: `final_price` (SUM)
- Заголовок: "Продажи по странам"

#### **Чарт 8: Распределение цен товаров**
- Тип: Гистограмма
- X: `base_price`
- Y: `COUNT(product_id)`
- Заголовок: "Распределение товаров по цене"
- Количество корзин: 10-15

#### **Чарт 9: Анализ количества товаров в заказе**
- Тип: Круговая или столбчатая
- Показатель: `quantity`
- Метрика: `COUNT(order_id)`
- Заголовок: "Распределение по количеству товаров в заказе"

#### **Чарт 10: Динамика регистраций пользователей**
- Тип: Линейная диаграмма
- X: `registration_date`
- Y: `COUNT(user_id)`
- Цвет: `registration_source`
- Заголовок: "Динамика регистраций пользователей по источникам"

### **Задание 3: Создание дашборда (30 минут)**

#### **Шаг 3.1: Создайте новый дашборд**
Название: "GGsel - Аналитика продаж [Ваше имя]"

#### **Шаг 3.2: Добавьте заголовок**
Используйте текстовый блок с описанием:
```
# GGsel Marketplace Dashboard
## Аналитика продаж и пользователей
**Автор:** [Ваше имя]
**Дата обновления:** {{CURRENT_DATE}}
```

#### **Шаг 3.3: Добавьте селекторы (фильтры)**
1. **Период** (поле `order_date`, тип "Календарь")
2. **Категория** (поле `category_name`, тип "Выпадающий список")
3. **Страна** (поле `user_country`, тип "Выпадающий список")
4. **Продавец** (поле `seller_name`, тип "Выпадающий список")

#### **Шаг 3.4: Разместите чарты на дашборде**
Создайте следующую структуру:

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  ЗАГОЛОВОК И ОПИСАНИЕ                                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  [Период: ▼] [Категория: ▼] [Страна: ▼] [Продавец: ▼]       │
├──────────────┬──────────────┬──────────────┬───────────────┤
│  Выручка     │  Заказы      │  Средний чек │  Покупатели   │
│  (Чарт 1)    │  (Чарт 1)    │  (Чарт 1)    │  (Чарт 1)     │
├──────────────┴──────────────┴──────────────┴───────────────┤
│                                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              Динамика продаж (Чарт 2)               │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────┐  ┌─────────────────────────────┐  │
│  │ Топ категорий       │  │    Методы оплаты            │  │
│  │ (Чарт 3)            │  │    (Чарт 4)                 │  │
│  └─────────────────────┘  └─────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────┐  ┌─────────────────────────────┐  │
│  │ Продажи по дням     │  │    География продаж         │  │
│  │ (Чарт 6)            │  │    (Чарт 7)                 │  │
│  └─────────────────────┘  └─────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              Топ-10 продавцов (Чарт 5)              │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────┐  ┌─────────────────────────────┐  │
│  │ Распределение цен   │  │ Регистрации пользователей   │  │
│  │ (Чарт 8)            │  │ (Чарт 10)                   │  │
│  └─────────────────────┘  └─────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

#### **Шаг 3.5: Настройте взаимодействия**
- Свяжите все селекторы со всеми чартами
- Настройте возможность клика по категории для фильтрации таблицы

### **Задание 4: Аналитические выводы (30 минут)**

Напишите краткий аналитический отчет по вашему дашборду:

1. **Основные выводы:**
   - Какая общая выручка и количество заказов?
   - Какие категории товаров самые популярные?
   - Какие методы оплаты преобладают?

2. **Тренды:**
   - Есть ли сезонность в продажах?
   - Какие дни недели самые прибыльные?

3. **Топ-продавцы:**
   - Кто лидеры по продажам?
   - Есть ли связь между рейтингом и продажами?

4. **География:**
   - Из каких стран больше всего покупателей?
   - Есть ли страны с высоким средним чеком?

5. **Рекомендации:**
   - Что можно улучшить?
   - На какие категории сделать акцент?
   - Какие продавцы требуют внимания?

### **Критерии оценки**

| Критерий | Макс. балл |
|----------|------------|
| Корректно создан датасет со всеми связями | 10 |
| Созданы все 10 чартов | 20 |
| Чарты информативны и правильно настроены | 20 |
| Дашборд имеет логичную структуру | 15 |
| Селекторы работают и фильтруют данные | 10 |
| Добавлен заголовок и описание | 5 |
| Написан аналитический отчет | 10 |
| Креативность и дополнительные улучшения | 10 |
| **ИТОГО** | **100** |

### **Дополнительные задания (для продвинутых)**

Если вы справились с основным заданием, добавьте:

1. **RFM-анализ** - создайте чарт с сегментацией пользователей
2. **Когортный анализ** - постройте retention по месяцам
3. **Прогноз продаж** - используйте линейную регрессию
4. **Алерты** - настройте уведомления о падении продаж
5. **Мобильная версия** - оптимизируйте дашборд для телефона

### **Формат сдачи**

Пришлите:
1. Скриншоты всех чартов
2. Скриншот полного дашборда
3. Текстовый файл с аналитическими выводами
4. Ссылку на дашборд (если доступен публично)

Удачи в выполнении задания! 🚀