Как выбрать вкусное вино на основе данных с помощью Luxms BI

Меня зовут Ярослав Золотухин, я QA Lead Luxms, и сегодня хочу поделиться с вами своим личным опытом выбора вина, который стал для меня гораздо интереснее и проще благодаря данным и платформе бизнес-аналитики Luxms BI.

Как и многие из вас, я долгое время выбирал вино, основываясь на привлекательной этикетке или рекомендациях друзей. Но однажды столкнулся с проблемой, которая заставила меня переосмыслить свой подход.

Никаких гарантий

Несколько лет назад я был на вечеринке, где подали несколько бутылок вина. Я выбрал одну из них, основываясь на красивой этикетке и названии, которое звучало очень привлекательно. К сожалению, когда я попробовал вино, оно оказалось не таким уж вкусным. Это разочарование заставило меня задуматься: как же выбрать вино, чтобы не ошибиться?

Повысить шансы на успех

После этого случая я решил подойти к этому вопросу серьёзно. Решение состояло из 3-х шагов:

1. Для объективной оценки необходимо много данных. Данные в свободном доступе можно найти на https://www.kaggle.com/ Вводим в поиске «wine» и выбираем самый большой из предложенных датасетов. В итоге я нашёл 2 csv-файла по 150 тысяч строк по 50 Мб каждый и с большим количеством показателей: сорт, оценка, цена, страна-производитель и т. д.

2. Для визуализации данных я использовал Luxms BI. Легкая загрузка файлов с использованием drag-n-drop, и я получил источник, который можно использовать для построения дэшборда. Из данных сразу исключил США, т. к. ни разу не встречал на полках магазинов вино из этой страны;

3. Построение дэшборда, которое будет описано ниже.

Дэшборд для выбора вина на Luxms BI

Дэшборд состоит из 4 визуализаций: 2 визуализации с легкой кастомной разработкой, которые заняли по 1 рабочему дню у дизайнера и фронтенд-разработчика (это опциональный момент, можно было, конечно, обойтись и классическими столбчатыми диаграммами и круговой диаграммой) и 2 «коробочные» визуализации (санкей и таблица).

Если хотите сделать свой дэшборд с вином, напишите нам в техподдержку, и мы вам пришлём эти кастомные визуализации, выполненные с помощью js/css файлов и запакованные в zip-архив.

После построения дэшборда определились явные фавориты среди стран: Франция и Италия. Далее описаны выводы, которые я сделал после детального анализа дэшборда:

1. Оценка вин по странам: в топ-5 вошли страны, которые всегда ассоциировались с вкусным вином: Франция, Италия, Испания, Португалия и Чили;

2. Выбор сорта: я выделил топ-4 наиболее популярных сортов вина, таких как Каберне Совиньон и Шардоне. Это дало мне возможность сосредоточиться на тех винах, которые чаще всего нравятся людям;

3. Найти подходящие вина по цене: таблица отсортирована по средней цене за бутылку вина среди топа стран-производителей и позволяет выбирать вино в заданном ценовом диапазоне. Это особенно полезно, когда у вас есть ограниченный бюджет;

4. Узнать о происхождении вина: в диаграмме «Санкей» мы видим, из какой страны какая провинция, изготавливающая вино, и можем посмотреть, какие результаты получила каждая провинция. Здесь можно увидеть, что хотя Франция в целом на первом месте, но если смотреть в разбивке по провинциям, то в топе оказывается итальянский регион Тоскана;

5. Подробная информация о вине: нажав на конкретную бутылку, мы получим детализированную информацию о винах, производимых в выбранной стране, включая цену, регион, сорт и оценку. Это было очень удобно!

С помощью этого дэшборда я стал более уверенно выбирать вино. Например, в ресторане я увидел, что в меню есть вино из Испании, которое я никогда не пробовал. Я быстро проверил свой дэшборд и увидел, что это вино получило высокие оценки. Я решил рискнуть и заказать его. И, к моему удивлению, оно оказалось великолепным! Это был один из тех моментов, когда ты понимаешь, что данные действительно могут изменить твой опыт.

Аналитика в повседневной жизни

В процессе работы с дэшбордом я сделал несколько ключевых выводов:

• Аналитика действительно помогает. Luxms BI позволяет использовать данные для принятия осознанных решений, и это касается не только выбора вина, но и многих других аспектов жизни;

• Простое решение для сложной задачи. Даже базовая аналитика может помочь в решении повседневных задач. Я получил очередное подтверждение тому, что не нужно быть экспертом, чтобы использовать данные в своих интересах;

• Индивидуальный подход. Каждый из нас имеет свои предпочтения, и дэшборд позволяет выбрать вино, исходя из личных вкусов и бюджета.

Я также вижу множество возможностей для расширения этого проекта. Например, можно кастомизировать систему под индивидуальные потребности пользователей, добавив возможность подбора бокалов под конкретные сорта вин. Это добавит еще один уровень персонализации.

В заключение, я хочу сказать, что аналитика данных может быть применена не только для решения крупных корпоративных задач, но и для повседневных, таких как выбор вина. Мой опыт показал, что с помощью данных можно сделать выбор более осознанным и приятным. Кроме того, платформа может обрабатывать большие объемы данных, что делает её применимой и для других отраслей.

Надеюсь, мой рассказ вдохновит вас на использование данных в вашей повседневной жизни. Будьте уверены в своем выборе вина, и пусть каждый бокал приносит вам радость! С наступающим!