Создание дашбордов – работа для фрилансеров в России

Необходимо сделать дашборд в DataLens. Прикладываю тз дашборда и макет. Макет имеет более актуальную структуру. Данные находятся в формате csv.

Пожелания и особенности: Разработка на fine bi от загрузки данных до построения системы уведомлений.

Пожелания и особенности: Нужно в excel на основе таблички небольшой столбцов 30 по горизонтали и 200 вертикально по закупкам сделать 2 варианта дашбордов (2 листа excel) с понятной логикой, взявь основную информацию.

Помочь создать управленческий дашборд в excel с наставничеством в онлайн режиме.

Дашборд формата А2 – 1 (одна) штука. Характеристики: материал – полистирол или ПВХ, цвет – белый, нанесение – полноцветная печать, метод печати – цифровая печать или УФ-печать. Дизайн-макет направляет Заказчик в течение 3 (трех) рабочих дней с даты заключения Контракта.

Задача: Есть несколько крупных Excel-отчётов с готовыми показателями бизнеса. Необходимо собрать данные в единый дашборд и представить их в наглядном, современном и удобном для руководителя виде. Что требуется: автоматический сбор данных из существующих Excel-файлов; вывод ключевых показателей на одном экране; сравнение с предыдущими периодами; визуальное отображение роста и снижения показателей; использование графиков, диаграмм, цветовой индикации и других инструментов визуализации; удобный и профессиональный дизайн дашборда. Логика показателей и сами данные уже существуют. Основная задача - техническая реализация и качественная визуальная подача информации. Подробности и примеры исходных файлов будут предоставлены при обсуждении проекта.

Есть ряд сводных таблиц (порядка 6), нужно настроить дашборд, чтобы потом только данные подставлять (важна коммерческая тайна).

Пожелания и особенности: Имею представление, нет времени погружаться самостоятельно, нужно быстро понять основы.

Создать лидерборд для инклюзивный интерактивной комнаты.

Необходимо доработать существующий шаблон Excel использующийся как "считалка" для составления внутренних смет, файл содержит ряд вкладок. Необходима доработка шаблона чтобы в нем запускалась проверка на наличие ошибок типа правильности формул и пр.

Еженедельное составление отчетов и заполнение графиков работа в ексель и гугл таблицах Раз в месяц составление графика.

В рамках учебного проекта помочь доделать дашборд в DataLens, объяснить почему так не работает, а так работает, объяснить суть параметров, настройку и отличия в чартах (wizard, QL) и на дашборде, научить устанавливать связи этих параметров. Работа с QL чартом - настройка параметров, селекторов.

Добрый день! Хотела бы попросить построить макет дашборда в figma/miro. Есть тз для построения дашборда, по этому тз нужно сделать визуальный набросок, как будут выглядеть и располагаться графики. Дашборд строить не надо.

Пожелания и особенности: Есть 2 файла, нужно найти данные по номерам в одной из таблиц и подтянуть к ним данные.

Визуализация Экономической информации. Решение задач в дашборде.

Пожелания и особенности: Необходимо разработать дашборд в Эксель на основании других файлов Эксель.

Нужно построить дашборд для отдела продаж.

1. Нужно собрать ряд показателей с разных площадок в единый дашборд. 2. Необходимо заложить возможность для просмотра статистики за разные периоды.

Необходимо описать подробно по пунктам, как создать Дашборд в эксель. Нужно, чтобы данные из источника подтягивались по определенным алгоритмам.

Пожелания и особенности: Нужно настроить автоматический перенос данных с одной таблицы в другую.

Создать финансовый дашдорд в exel.

Ранее никогда не работала в Yandex DataLence. Требуется помощь в создании дашборда из более 10 графиков. Мне требуется создать графики, которые должны иметь: - Агрегатные функции; - Преобразование форматов данных (например, data time -> график); - Селекторы; - Иерархию; - Сводная таблица; - Join; - Более четырех видов графиков. Заранее благодарю. Данные взяты с сайта: https://www.kaggle.com/datasets/shuvokumarbasak2030/drug-pharma-new-dataset Exel таблица для ознакомления во вложении.

Не имею опыта в данной работе, но в рамках университетской работы требуется помощь в создании дашборда из более 10 графиков. Некоторые графики должны иметь: - Агрегатные функции; - Преобразование форматов данных (например, data time -> график); - Селекторы; - Иерархию; - Сводная таблица; - Join; - Более четырех видов графиков. Данные взяты с сайта: https://www.kaggle.com/datasets/shuvokumarbasak2030/drug-pharma-new-dataset Exel таблица для ознакомления во вложении.

В рамках университетской работы требуется помощь в создании дашборда из более 10 графиков. Некоторые графики должны иметь: - Агрегатные функции; - Преобразование форматов данных (например, data time -> график); - Селекторы; - Иерархию; - Сводная таблица; - Join; - Более четырех видов графиков. Данные взяты с сайта: https://www.kaggle.com/datasets/shuvokumarbasak2030/drug-pharma-new-dataset Exel таблица для ознакомления во вложении.

Нужно решить задачи в файле и сделать это все в excel.

Есть готовая финмодель проекта в xlsx. На листе Inputs вводные данные, на листе Summary выводы. Нужно создать красивый дпшборд чтобы объединить эти листы на одном. Стиль - финансы, несколько графиков, строгий, современный.

Собрать рабочую управленческую финансовую модель компании. Нужен дашборд (понятную систему еженедельного контроля ключевых финансовых показателей компании.

Требуется консультация и помощь в построении дашборда в Fine-BI (настройка данных, визуализация).

Сократить срок обучения.

Разработка управленческого дашборда в Yandex DataLens Требуется исполнитель для разработки управленческого дашборда по строительным/ремонтным проектам в системе Yandex DataLens. Цель: создать единый управленческий дашборд для контроля: сроков выполнения работ; финансов; маржинальности; документооборота; замечаний; рисков; % выполнения СМР, суммы выработки, коэффициента эффективности подрядчиков. Дашборд должен позволять руководителю за 5 секунд понимать: где просрочки; какие объекты проблемные; где отклонения по бюджету; какие подрядчики отстают; текущую маржинальность объектов. Платформа: Yandex DataLens Источники данных: Google Sheets / Google Таблицы; возможность дальнейшего масштабирования источников. Количество объектов первоначально: 6 объектов; дополнительно: 1 резервный объект для масштабирования структуры. Структура и визуальная логика должны соответствовать схеме. # 1. Главный экран проекта Фильтры: проект; период; подрядчик; корпус/участок. Статусы: сроки; бюджет; качество. --- 2.Блок “Контракты” всего контрактов; в работе; просрочено; график контрактов. 3.Блок “Исполнение СМР” процент выполнения; план/факт; отставание по срокам; работы на текущую дату по графику выполнения 4.Блок “Финансы” бюджет по объектам и всего; освоение; остаток; платежи план/факт; кассовые разрывы; кредиторская/дебиторская задолженность по объектам, затраты на объекты и всего 5.Блок “Маржинальность” Дополнительно требуется реализовать: текущую маржинальность по каждому объекту; маржу в рублях; маржинальность в процентах; плановая / фактическая прибыль; отклонение от плановой маржи; рейтинг объектов по прибыльности; цветовая индикация убыточных объектов. 6.Блок “Документы” количество документов; документы на согласовании; отклонённые документы; список документов. 7.Блок “Аналитика” Объекты по просрочкам выполнения работ; топ по выработке, топ по ; аналитика отклонений; рейтинг объектов; динамика выполнения; динамика финансов. 8. Необходимо использовать данные из предоставленного файла контроля ИД и финансов, включая: план; факт; выработка; закрытие актами; выполнение ИД; недельное планирование; накопительные показатели; финансовые показатели; KPI объектов. Также требуется: автоматический пересчёт показателей; фильтрация по объектам; возможность добавления новых объектов без полной переработки структуры. Визуальные требования Согласно концепции дашборда : минималистичный интерфейс; крупные KPI; не перегруженные графики; таблицы только top-10; цветовая индикация: красный — критично; жёлтый — риск; зелёный — норма. Требования к исполнителю Желательно: опыт работы с Yandex DataLens; опыт интеграции Google Sheets; понимание строительной специфики; опыт разработки управленческой аналитики. Что по окончанию нужно предоставить: готовый дашборд; структуру источников данных; инструкции по обновлению; возможность дальнейшего масштабирования; краткое обучение работе с системой. В отклике прошу указать примеры аналогичных работ если есть; сроки реализации; стоимость; архитектуру решения; какие данные потребуются для старта.

Необходим HR интерактивный дашборд в Excel, который заменит ручные отчёты. Должен автоматически обновляться при добавлении новых данных или изменений, обеспечивать наглядную визуализацию ключевых показателей, выборку по разным показателям и периодам. Строить графики. ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ на разработку временного Excel-инструмента для учета и аналитики подбора персонала 1. ОСНОВАНИЕ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ В компании отсутствует CRM/ATS для подбора персонала.
На текущий момент учет вакансий и кандидатов ведется в нескольких разрозненных Excel-таблицах, что не позволяет вести элементарный учет подбора и оперативно получать достоверную управленческую аналитику. Текущие ограничения: Данные по вакансиям и кандидатам ведутся в разных таблицах; Отсутствует единая логика учета; Нет единого справочника статусов и причин отказов; Данные частично фиксируются вручную в свободной форме; Сложно собирать отчетность в необходимых объемах за короткий период времени; Невозможно объективно оценивать эффективность рекрутеров и качество найма. В связи с этим требуется разработать временный рабочий контур учета рекрутинга в Excel, который будет использоваться до запуска CRM. 2. ЦЕЛЬ РАЗРАБОТКИ Создать единый Excel-контур, позволяющий: Вести централизованный учет вакансий и кандидатов; Считать ключевые метрики подбора; Формировать ежедневные и еженедельные дашборды для руководства; Оценивать эффективность работы рекрутеров; Отслеживать воронку подбора и основные причины потерь кандидатов; Заложить логику данных, которую в будущем можно будет перенести в CRM. 3. ОЖИДАЕМЫЙ РЕЗУЛЬТАТ По итогам разработки компания получает единый Excel-файл с: понятной и устойчивой структурой данных; единым реестром вакансий; единым реестром кандидатов; блоком учета качества найма; автоматическими расчетами ключевых показателей; дашбордами для оперативного и еженедельного контроля; сводными таблицами для анализа подбора; контролем ошибок ввода; прохождение соискателями испытательного срока и причин увольнения. 4. 5. ФОРМАТ РЕШЕНИЯ 5.1. Формат - Excel. 5.2. Технический подход Предпочтительно использовать: стандартные Excel-таблицы; выпадающие списки (Data Validation); формулы; условное форматирование; сводные таблицы; защищенные листы и формулы. 5.3. Ограничения Желательно не использовать VBA/макросы в базовой версии решения, чтобы: упростить поддержку; исключить риски по информационной безопасности; снизить зависимость от конкретного разработчика. Использование Power Query допустимо только в случае, если это не усложнит поддержку файла. 6. ПОЛЬЗОВАТЕЛИ КОНТУР УЧЕТА РЕКРУТИНГА В EXCEL Основные пользователи: руководитель функции подбора / HR; рекрутеры; HRD / руководитель подразделения. Дополнительные участники: КДП / кадровое администрирование — для ежемесячной передачи данных по выходу, испытательному сроку и увольнениям. 7. СОСТАВ EXCEL-ФАЙЛА В обязательный контур должны входить следующие листы: 8. ОБЯЗАТЕЛЬНАЯ СТРУКТУРА ДАННЫХ 8.1. Лист «01_Заявки_и_Вакансии» Одна строка = одна заявка на подбор Обязательные поля: ID вакансии / заявки название вакансии категория персонала локация подразделение заказчик / нанимающий руководитель ответственный рекрутер приоритет вакансии дата открытия заявки плановая дата закрытия план по численности фактически нанято остаток к найму статус вакансии дата фактического закрытия причина закрытия / отмены возраст вакансии срок закрытия признак просрочки комментарий 8.2. Лист «02_Кандидаты_Воронка» Одна строка = один кандидат на одну вакансию Обязательные поля: ID кандидата ID вакансии / заявки ФИО кандидата контактные данные источник кандидата рекрутер дата входа в воронку текущий этап дата текущего этапа дата HR-скрининга дата интервью с заказчиком результат интервью дата направления на СБ результат СБ дата оффера результат оффера дата выхода в штат итоговый результат причина отказа внешний / внутренний кандидат срок нахождения в воронке срок от оффера до выхода комментарий 8.3. Лист «03_Качество_Найма» Одна строка = один вышедший сотрудник Обязательные поля: ID кандидата ID вакансии ФИО рекрутер локация категория персонала подразделение заказчик источник кандидата дата выхода дата окончания испытательного срока результат испытательного срока дата увольнения основание увольнения причина увольнения стаж на дату увольнения уволен в первые 3 месяца уволен в первые 6 месяцев оценка руководителя через 3 месяца комментарий руководителя 9. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ СПРАВОЧНИКИ На отдельном листе должны быть настроены справочники для выпадающих списков. Обязательно: статусы вакансий; этапы кандидатов; итоговые результаты по кандидату; причины отказов; источники кандидатов; приоритеты вакансий; локации; категории персонала; список рекрутеров; результаты интервью с заказчиком; результаты СБ; результаты оффера; результаты испытательного срока; основания увольнения; причины увольнения. 10. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ МЕТРИКИ И РАСЧЕТЫ 10.1. Оперативные метрики Файл должен автоматически рассчитывать: количество открытых вакансий; количество закрытых вакансий; открытый headcount; среднее время закрытия вакансии; количество вакансий в просрочке; количество выходов за неделю / месяц; воронку подбора по основным этапам; процент принятых офферов; срок от оффера до выхода. 10.2. Метрики эффективности рекрутеров Файл должен позволять анализировать по каждому рекрутеру: количество вакансий в работе; количество закрытых вакансий; количество фактических выходов; средний срок закрытия; долю вакансий, закрытых в срок; количество кандидатов, прошедших этапы воронки; процент принятых офферов; процент выхода после оффера. 10.3. Метрики качества найма Файл должен позволять считать: процент прохождения испытательного срока; текучесть в первые 3 и 6 месяцев; соотношение увольнений по инициативе работодателя и по собственному; оценку нанимающего руководителя через 3 месяца; эффективность каналов подбора (по количеству выходов). 11. ДАШБОРДЫ 11.1. Ежедневный дашборд Должен содержать минимальный управленческий набор показателей: открытые вакансии; открытый headcount; закрытые вакансии за день / неделю; просроченные вакансии; выходы сотрудников; ключевые срезы по локациям; ключевые срезы по рекрутерам. 11.2. Еженедельный дашборд Должен содержать: динамику по вакансиям; динамику по выходам; аналитику по рекрутерам; аналитику по локациям; аналитику по источникам кандидатов; аналитику по причинам отказов; воронку подбора. 12. КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ДАННЫХ В системе должен быть предусмотрен отдельный лист автоматической проверки ошибок. Обязательные проверки: вакансия без даты открытия; вакансия закрыта, но нет фактического найма; кандидат без ID вакансии; кандидат в статусе «вышел», но без даты выхода; отказ без указания причины; дата закрытия раньше даты открытия; оффер принят, но кандидат долго не выходит; иные очевидные ошибки целостности данных. 13. ТРЕБОВАНИЯ К УДОБСТВУ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ Необходимо обеспечить: понятную структуру для пользователей без продвинутого уровня Excel; минимально возможный ручной ввод; использование выпадающих списков вместо свободного текста там, где это возможно; защиту формул и справочников от случайного редактирования; цветовую индикацию просроченных вакансий и ошибок заполнения; понятную логику обновления файла рекрутерами. 14. ТРЕБОВАНИЯ К ВНЕДРЕНИЮ В рамках работ требуется: Создать файл с описанной структурой; Настроить справочники; Настроить формулы; Настроить сводные таблицы и дашборды; Перенести активные вакансии и текущих кандидатов из существующих файлов; Проверить корректность расчетов; Передать файл в рабочую эксплуатацию; Подготовить краткую инструкцию для пользователей (на 1 страницу); Провести короткое вводное обучение команды. 15. ОЖИДАЕМЫЙ РЕЗУЛЬТАТ ОТ ИСПОЛНИТЕЛЯ По итогам выполнения работ должен быть передан: Рабочий Excel-файл; Настроенные справочники и формулы; Настроенные дашборды; Краткая инструкция по использованию; Пояснение логики структуры данных; При необходимости — 2–3 дня поддержки после внедрения на этапе запуска. 16. КРИТЕРИИ ПРИЕМКИ Результат считается принятым, если: все обязательные листы созданы; рекрутер может вносить данные без изменения формул; данные по вакансиям и кандидатам учитываются централизованно; ключевые метрики рассчитываются автоматически; ежедневный и еженедельный дашборды формируются без ручного пересчета; ошибки ввода подсвечиваются; структура файла понятна и пригодна для использования командой в рабочем режиме. 17. ОЦЕНКА ТРУДОЕМКОСТИ Ориентировочная трудоемкость разработки — 5–12 рабочих дней, в зависимости от качества исходных данных и объема переноса информации. Примерная разбивка: проектирование структуры и справочников — 1 день; настройка учетных листов — 1–2 дня; настройка формул и логики расчетов — 1–2 дня; настройка дашбордов и сводных таблиц — 1–2 дня; перенос и тестирование данных — 1–2 дня; инструкция и передача в эксплуатацию — 0,5 дня. 18. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ КОММЕНТАРИЙ Решение не является альтернативой CRM/ATS и создается как временный управленческий инструмент, обеспечивающий прозрачность и управляемость подбора на переходный период.

Сделать дашборд для ВКР, лучше в Яндексе или в табло1. Цель дашборда Визуализация ключевых показателей эффективности (KPI) стратегии вывода бренда «СтомЛидер» в 2027 году. Дашборд должен позволять отслеживать выполнение стратегии в реальном времени, выявлять отклонения и принимать управленческие решения. 2. Инструмент реализации Yandex DataLens (дашборд может быть реализован также в Power BI или Tableau, но предпочтителен DataLens для простоты интеграции с облачными источниками). 3. Источники данных Excel / Google Sheets-файл с тремя листами: Факты, Цели, Сценарии (прилагаются ниже). Данные обновляются ежемесячно (загрузка нового файла или автоматическая синхронизация). 4. Структура дашборда (6 листов) № Название листа Содержание 1 Главный Dashboard Ключевые KPI + опережающие метрики + тревоги 2 Финансовая модель График ROMI, выручка по сценариям 3 Детализация по врачам Новые врачи по регионам, эффективность акций 4 Детализация по клиникам Активные клиники, средний чек, кросс-продажи 5 Рыночные показатели Доля рынка (Москва), детские кейсы, NPS 6 Риски и обратная связь Скорость отклика ПО, тональность упоминаний 5. Требования к визуализациям Лист 1. Главный Dashboard Виджеты KPI (6 штук): Новые врачи по акции, NPS врачей, Количество обучающих мероприятий, Выручка от элайнеров (млн руб.), Доля рынка (Москва), Активные клиники. У каждого KPI: текущее значение / цель. Условное форматирование: зелёный (?90% цели), жёлтый (70–90%), красный (<70%). Таблица тревог: скорость отклика ПО (красный фон при >2 часов), тональность упоминаний (красный при <70% позитива). Целевые значения строкой ниже. Кольцевая диаграмма прогресса обучающих мероприятий (выполнено / план 6). Лист 2. Финансовая модель Столбчатая диаграмма с группировкой: ROMI по трём сценариям (пессимист, реалист, оптимист). Подписать проценты. Гистограмма: выручка от элайнеров и дополнительная выручка от кросс-продаж по сценариям. Лист 3. Детализация по врачам Географическая карта (пузырьковая): количество новых врачей по регионам (размер пузырька). Линейный график: накопленные новые врачи по кварталам (линия) + горизонтальная линия цели (20). Таблица: новые врачи по регионам и по акции «Стартовый пакет» (план/факт). Лист 4. Детализация по клиникам Линейный график: средний чек на клинику по кварталам + линия цели (450 тыс. руб./квартал). Таблица с условным форматированием: доля кросс-продаж по регионам (зелёный если ?20%). Лист 5. Рыночные показатели Комбинированный график: доля рынка в Москве (линия) + количество детских кейсов (столбцы) по кварталам. Линейный график: динамика NPS (с целевой линией 75%). Лист 6. Риски и обратная связь Тепловая карта: средняя скорость отклика ПО по регионам и месяцам (красный при >2 часов). Спарклайн (линейный график): тональность упоминаний (позитив, %) с пороговой линией 70%. 6. Общие фильтры (глобальные) Период (выбор диапазона дат, по умолчанию 2027 год) Регион (Москва, СПб, Нижний Новгород, Екатеринбург, Новосибирск, Казань – множественный выбор) Тип клиники (частная, сетевая, государственная – множественный выбор) 7. Формат вывода Дашборд должен быть интерактивным (возможность кликать по элементам, фильтровать). Обновление данных – ежемесячно (замена файла Excel или подключение к Google Sheets). Предоставить ссылку на опубликованный дашборд (с доступом по ссылке) и скриншоты для вставки в диплом. ИНСТРУКЦИЯ СПЕЦИАЛИСТУ ПО ЗАГРУЗКЕ ДАННЫХ В YANDEX DATALENS Подготовить файл StomLider_Data.xlsx с пятью листами: Факты, Цели, Сценарии, Регионы, Типы_клиник. Загрузить файл в Google Sheets (опционально – напрямую в DataLens через подключение к Excel). В Yandex DataLens создать подключение к этому файлу. Создать датасеты для каждого листа. Построить чарты согласно ТЗ (см. пункт «Требования к визуализациям»). Собрать дашборд из 6 листов, связав их общими фильтрами (дата, регион, тип клиники). Настроить цвета, подписи, условное форматирование. Опубликовать дашборд (ссылка для просмотра). ПРИМЕР ДЛЯ ЗАПОЛНЕНИЯ (ЧЕК-ЛИСТ ДЛЯ ИСПОЛНИТЕЛЯ) Дашборд содержит все 6 листов На главном листе отображаются KPI с цветовой индикацией Таблица тревог показывает проблемные зоны Географическая карта работает с пузырьками Фильтры по дате, региону, типу клиники влияют на все чарты Данные обновляются (может быть указана ссылка на исходный Google Sheets) Предоставлена ссылка на дашборд и скриншоты для диплома.

Создание дашборда.

Подготовить финансовую модель в экселе стратегического плана с максимальной возможностью настроек различных сценариев развития событий.

Таблица расписание по командировкам на год. Есть регионы с городами. Есть разные отделы. Нужна сводная таблица, где коллеги смогут заполнять свои поездки на год в определнные города и даты, чтобы не пересекаться с другими коллегами.

Пожелания и особенности: BI: MetaBase сделать сводную таблицу с иерархией данных: категория - бренд - артикул.

Пожелания и особенности: Вузовская работа Сторителлинг на основе данных ?? Анализ данных: привычки студентов и их успеваемость ?? Цель задания Изучить, как различные повседневные привычки студентов (сон, питание, соцсети, спорт и т.д.) влияют на их академические результаты. На основе анализа данных вы создадите дашборд и расскажете историю, которая поможет сделать выводы и предложить рекомендации. Изучите данные. Определите, какие переменные могут влиять на успеваемость. Постройте дашборд на сайте Яндекса Datalens.Используйте визуализации: графики, диаграммы, фильтры. Сформулируйте историю на основе данных. Ответьте на вопросы: * Какие привычки положительно/отрицательно влияют на баллы за экзамен? * Есть ли разница между группами (например, между теми, кто работает, и не рабо * Рекомендации  Пример как может звучать история В ходе анализа мы обнаружили, что студенты, которые спят более 7 часов в день, в среднем получают на 15 баллов выше на экзамене, чем те, кто спит меньше. Также видно, что частое использование соцсетей (более 3 часов в день) связано с более низкими баллами. Интересно, что наличие подработки не всегда снижает успеваемость — студенты с хорошей посещаемостью (выше 90%) сохраняют высокие результаты, несмотря на работу. На основе этих данных мы рекомендуем уделять внимание режиму сна и стараться ограничивать социальные сети в учебное время. Информацию для дашборда, надо брать из датасета, который прикреплен к заданию  Датасет сейчас в формате xlsx, его нужно сделать в формате CSV, чтобы данные загрузились корректно.

Нужно сделать информативный дашборд отчет , который показывает основные проекты и инфо по ним , вывести процент отставания от сроков, инфо по основным статусам.

Создать 3 листа дашбордов, где будут отображенны показатели производственных метрик, а также их общая выжимка и возможность выбирать даты.

Пожелания и особенности: Ищем специалиста или команду для разработки системы автоматизации закупок для розничной сети женской одежды plus size. Цель проекта Перевести закупки из ручного режима в управляемый процесс на основе данных: продаж, остатков, оборачиваемости, размерно-цветового анализа и эффективности поставщиков. Нам нужна система, где алгоритм рекомендует закупку, а человек утверждает решение. Что нужно разработать 1. Выгрузка данных из МойСклад по API • продажи; • остатки; • товары/SKU; • размеры и цвета; • поставщики; • закупочные цены; • розничные цены; • перемещения между складами; • возвраты. 2. BI-дашборды для анализа закупок • продажи по категориям, моделям, цветам и размерам; • остатки по складам; • оборачиваемость; • дефицит товара; • излишки; • slow movers — товары со слабым спросом; • эффективность поставщиков; • маржинальность; • ABC/XYZ-анализ. 3. Модуль рекомендаций по закупкам • какие товары нужно докупить; • какие размеры и цвета докупить; • в каком количестве; • какие товары не стоит повторять; • какие позиции нужно распродавать; • какие товары распределить между складами; • рекомендации на основе продаж за период, остатков и скорости реализации. 4. Система распределения товаров по складам • анализ продаж по каждому складу/магазину; • определение дефицита и излишков; • рекомендации по перемещению товара; • автоматическое предложение: куда и сколько единиц отправить. 5. Интерфейс для закупщика • список рекомендованных закупок; • возможность утвердить, изменить или отклонить рекомендацию; • комментарии к решениям; • история принятых решений; • выгрузка итогового заказа поставщику. Важно Нам не нужна полностью автономная закупка без контроля человека. Нужна система формата: данные ? аналитика ? рекомендация ? утверждение закупщиком ? заказ поставщику Желательный опыт исполнителя Ищем человека, который умеет работать с: • API МойСклад; • BI-системами: Power BI, Looker Studio, Metabase, Tableau или аналогами; • базами данных; • Python / SQL; • построением аналитики продаж и остатков; • retail / fashion / e-commerce будет большим плюсом; • системами прогнозирования спроса. Что хотим получить на первом этапе MVP-систему, которая: • автоматически получает данные из МойСклад; • показывает понятные BI-отчёты; • выявляет дефицит, излишки и слабые товары; • формирует рекомендации по дозакупке; • предлагает распределение товаров между складами; • позволяет закупщику принять или изменить решение. Формат работы Проект можно делать поэтапно: 1. аудит данных и структуры МойСклад; 2. проектирование логики закупок; 3. настройка выгрузки данных; 4. создание BI-дашбордов; 5. разработка правил рекомендаций; 6. тестирование на реальных данных; 7. доработка и запуск MVP. Что нужно от исполнителя в отклике Просьба написать: • какой у вас опыт с МойСклад и API; • какие BI-системы используете; • были ли проекты по закупкам, остаткам или retail-аналитике; • как бы вы предложили реализовать MVP; • примерные сроки; • примерный бюджет; • примеры похожих работ.

Научиить работать с данными и аналитикой Читать метрики и графики Понимать: аномалии тренды деградацию Работать с: monitoring tools dashboards (Grafana и аналоги) Использовать данные для: поиска проблем предотвращения инцидентов.

Составить схему продаж печатного издания.

Собирать отчетность на основе Битрикс24 и отображать в виде индивидуальных отчетов в YandexDataLens.

Требуется оформить дашборд в эксель для отдела закупок.

Пожелания и особенности: Необходимо сделать табель выхода сотрудников на работу с января по март.

Сделать дашборд процеса.

Пожелания и особенности: Нужно сделать дашборд, пример во вложении. Рассмотрим альтернативные варианты. Готов ответить на вопросы.

Нужно доработать Google Sheets-таблицу под воронку аутрича по мерчантам. Требуется: улучшить структуру таблицы доработать дизайн проверить и исправить формулы улучшить Dashboard настроить dropdown-списки и checkbox’ы там, где это уместно сделать подсветку дублей по сайту предложить свои улучшения по логике отслеживания результата Результат нужен в виде удобной, законченной, рабочей таблицы для ежедневного использования.

Нужно внести данные из 10 сводных excel таблиц в bi систему, внятно представить их в дашбордах. Таблицы не очень большие, не сводные, достаточно простые. Работа в рамках написания ВКР В университете.

Хочу на Yandex Datalens создать дашборд со статистикой по пропущенным звонкам. Источник - битриск24.