Гайд по Яндекс DataLens. Типы чартов и когда их применять

Зачем выбирать правильно

Почему тип чарта решает всё

В прошлом уроке мы построили столбцы и линию. Но в DataLens типов чартов гораздо больше — и каждый создан под свою задачу. Выбрать неправильный тип — всё равно что рассказывать о росте продаж за год круговой диаграммой: вроде красиво, но ничего не понятно.

Хороший чарт отвечает на вопрос за 3 секунды. Плохой заставляет вглядываться и думать. Разница часто только в выбранном типе визуализации — данные те же самые.

Главный принцип

Сначала сформулируйте вопрос, на который должен ответить чарт. «Какая кампания дороже?» «Как менялись расходы?» «Какая доля бюджета у поиска?» Вопрос определяет тип чарта — а не наоборот.

Все основные типы

Каталог чартов DataLens

Вот основные типы визуализаций, доступные в Wizard. Нажмите на карточку, чтобы раскрыть детали и пример из маркетинга.

📊 Столбчатая Топ

Сравнение категорий между собой

Вертикальные столбцы. Высота = значение показателя. Лучший выбор, когда нужно сравнить несколько категорий и сразу увидеть лидера.

💡 Расходы по кампаниям: видно, кто съедает бюджет

📈 Линейная Топ

Динамика показателя во времени

Линия, соединяющая точки по датам. Показывает тренд: рост, падение, всплески. Если на оси X дата — почти всегда линия.

💡 Расходы по дням: виден всплеск 15 мая

🥧 Круговая

Доли частей в целом (структура)

Доли от 100%. Хороша для структуры, когда частей немного (3–5). При большем числе становится нечитаемой.

💡 Доля бюджета: Поиск 55%, РСЯ 25%, Ретаргет 20%

📋 Таблица

Точные значения, много метрик сразу

Когда нужны точные цифры, а не «примерная картина». Можно включить линейные индикаторы прямо в ячейках для наглядности.

💡 Все метрики по кампаниям: показы, клики, CTR, CPC, расход

🔢 Сводная таблица

Данные в двух разрезах (кросс-таблица)

Группировка по строкам и столбцам одновременно. Например, кампании по строкам, месяцы по столбцам, расходы в ячейках.

💡 Расходы: кампании × месяцы в одной таблице

₽1.2M

💯 Индикатор

Одно главное число

Показывает единственное ключевое значение крупно. Идеален для KPI на дашборде: общий расход, всего конверсий, средний чек.

💡 «Всего потрачено за май: 1 245 000 ₽»

⚬ Точечная

Связь двух показателей

Каждая точка — объект с двумя числовыми координатами. Помогает увидеть зависимость: например, между ставкой и числом кликов.

💡 CPC vs конверсии: где дорогой клик не окупается

🗺️

🗺️ Карта

Данные по географии

Показатели по точкам или регионам на карте. Поддерживает до 5 геослоёв: точечная, фоновая, тепловая карта.

💡 Конверсии по регионам России: где спрос выше

🌳 Древовидная

Иерархия долей (treemap)

Прямоугольники, площадь которых пропорциональна значению. Хороша для структуры с вложенностью и большим числом категорий.

💡 Структура расходов по всем 30 кампаниям сразу

Из документации DataLens

Полезное ограничение: иерархии (drill-down) доступны для всех типов чартов, кроме Карты, Индикатора, Древовидной диаграммы и Сводной таблицы. В иерархию можно добавить только измерения. Типы чартов в документации ↗

Интерактивный помощник

Гид: какой чарт выбрать?

Не знаете, какой тип подойдёт под вашу задачу? Ответьте на пару вопросов — гид подберёт нужный чарт и объяснит почему.

🧭 Подбор типа чарта

Особый случай

Карты: когда география важна

Карты заслуживают отдельного разговора. Если ваши данные привязаны к регионам, городам или точкам — карта расскажет больше, чем любая таблица.

По документации DataLens, карта поддерживает три типа визуализации, и на одной карте можно разместить до 5 геослоёв:

📍 Точечная карта

Отдельные точки: магазины, офисы, пункты выдачи. Размер точки = значение показателя.

🗺️ Фоновая (хороплет)

Регионы закрашены по интенсивности: чем темнее, тем выше показатель. Для данных по областям/странам.

🔥 Тепловая карта

Зоны концентрации: где плотнее точки, там «горячее». Для плотности заказов, кликов по геолокации.

Важный нюанс из практики

У DataLens нет встроенного генератора полигонов и геоточек. Чтобы строить карты, данные изначально должны содержать координаты (широта, долгота) или быть в специальном гео-формате. Готовые наборы геоданных для России можно взять у партнёров или в Cloud Marketplace.

Пример из практики

Сеть пиццерий строит фоновую карту конверсий по районам города. Сразу видно: в спальных районах заказов много, а в центре — провал. Решение — усилить рекламу на центр. Одна карта заменила часовой разбор таблиц.

Чего не делать

Типичные ошибки выбора

Вот частые промахи новичков — и как сделать правильно.

❌ Ошибка

Круговая диаграмма с 12 кампаниями — нечитаемая мешанина из тонких секторов

✅ Правильно

Столбчатая диаграмма с сортировкой по убыванию — сразу видна иерархия

❌ Ошибка

Столбцы для показа динамики за 90 дней — 90 столбцов сливаются в забор

✅ Правильно

Линейный график — плавная линия ясно показывает тренд за период

❌ Ошибка

Таблица с одним числом «Всего: 1 245 000» среди пустых ячеек

✅ Правильно

Индикатор — одно крупное число, которое видно с другого конца комнаты

❌ Ошибка

Линейный график для сравнения 5 несвязанных кампаний — линии скачут без логики

✅ Правильно

Столбцы — категории без временной связи сравнивают столбцами, не линиями

Запомните три вопроса

Сравниваю категории? → Столбцы. Смотрю изменение во времени? → Линия. Показываю доли целого? → Круговая (если частей мало) или Древовидная (если много).

Проверка знаний

Проверьте себя

Вопрос 1 из 5

Правильных ответов: 0

Итоги урока

Что мы разобрали

Тип чарта выбирается под вопрос, на который он должен ответить
Столбцы — сравнение категорий, линия — динамика во времени
Круговая — доли (мало частей), древовидная — доли (много частей)
Индикатор — одно ключевое число, таблица — точные значения и много метрик
Карта поддерживает 3 типа: точечная, фоновая, тепловая (до 5 геослоёв)
У DataLens нет генератора геоточек — координаты нужны в данных заранее

В следующем уроке

Урок 6: Дашборд — собираем всё вместе. Возьмём чарты разных типов, которые научились строить, и соберём из них единый дашборд с заголовками и логичным расположением. Из отдельных графиков получится цельный отчёт.