CC BY
33Научная статья Original article
Внедрение Power BI для визуализации данных абитуриентов и оценки работы приемной комиссии университета
Голубин А.В.
Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, Россия Автор-корреспондент: golubin_av@mail.ru
Аннотация: В статье рассматривается сущность технологии Power BI в контексте применения моделей в
работе приемной комиссии университетов. Автор приводит возможности и преимущества технологии Power BI, показывает процесс загрузки и визуализация данных. В заключении формируется отчет для качественного анализа деятельности приемной комиссии университета и проведения интеллектуального анализа данных о поступающих в университет.
Ключевые слова: power BI, абитуриент, вуз, интеллектуальный анализ данных.
Для цитирования:
Голубин А.В. Внедрение Power BI для визуализации данных абитуриентов и оценки работы приемной комиссии университета. Умная цифровая экономика. 2022. Т.2, №1, с. 58-63
Implementation of Power BI to visualize applicants' data and evaluate the work of the university admissions committee
Golubin A.V.
Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia Corresponding author: golubin_av@mail.ru
Abstract:
The article discusses the essence of Power BI technology in the context of the application of models in the work of the university admissions committee. The author gives the features and benefits of Power BI technology, shows the process of loading and visualizing data. In conclusion, a report is generated for a qualitative analysis of the activities of the university admissions committee and for data mining on applicants to the university.
Keywords: power BI, applicant, university, data mining.
For citaion: Golubin A.V. Implementation of Power BI to visualize applicants' data and evaluate the work of the
university admissions committee. Smart Digital Economy. 2022. T.2, №1, pp. 58-63
Введение
На сегодняшний день существует множество методов оценки качества работы приемной комиссии, которые отличаются друг от друга представлением данных, и одним из наиболее наглядных и понятных является визуализация данных инструментальными средствами BI-платформ с использованием визуальных атрибутов, таких как размер, форма,
УМНАЯ ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА SMART DIGITAL ECONOMY
научный электронный журнал
ориентация и цвет. Продуманная и проработанная визуализация делает информацию более понятной для бизнес-аудитории. Согласно положению, приемная комиссия университета создается для приема документов от поступающих, проведения вступительных испытаний, организации конкурса и зачисления в университет лиц, прошедших по конкурсу. По итогам работы приемной комиссии формируется отчет о результатах приемной кампании [3]. Данный отчёт можно представить с помощью средств визуализации данных.
Основные цели использования визуализации данных об абитуриентах:
— сравнение значений по группам — количество поданных и отозванных заявлений по направлениям и профилям, формам обучения и способу финансирования;
— отображение связей или отношений между показателями, например, между направлениями подготовки и проходными баллами на бюджет;
— представление иерархических структур или отношений «часть — целое» — например, представление численности ежедневной подачи заявлений в разбивке по формам обучения и направлению подготовки;
— анализ тенденций в определенном наборе данных — например, изменение средних баллов поступающих в разные годы набора;
— отображение данных по значению или по категории на географических картах — например, количество абитуриентов по средним баллам и городам [7].
Для выполнения вышеперечисленных целей большинство BI-платформ имеют средства создания отчетов, которые позволяют создавать форматированные интерактивные отчеты в виде информационных панелей показателей или дашбордов на основе встроенных или самостоятельно создаваемых шаблонов. В свою очередь дашборы — это представление информации в виде интуитивно понятной деловой графики, включая различные типы диаграмм и графиков, которые наиболее выпукло показывают состояние анализируемого параметра [8].
Согласно исследованиям Gartner на 2021 год Microsoft 14 лет подряд признается лидером Magic Quadrant в области платформ аналитики и бизнес-аналитики [4]. Power BI имеет широкие возможности загрузки данных из разных источников, так, например, можно получать данные из файлов (Excel, текстовые файлы, папки и т.д), из баз данных (SQL Server, Access, MySQL и т.д.), из систем каталогов Active Directory и других источников [1], список возможных источников для загрузки данных постоянно расширяется, что дает большие перспективы использования данной платформы. Пример различных источников данных показан на рисунке ниже.
Получить данные
| Поиск |
Все
Файл
База данных Power Platform Azure
Веб-службы Другое
Все
й Книга Excel
! Текстовый или CSV-файл
0 XML
0 JSON
■ Папка
S PDF
Parquet
л Пап13 Share Point
ш База данных SQL Server
а База данных Access
V База данных SQL Server Analysis Services
Ш База данных Oracle
ш База данных IBM DBZ
ш База данных IBM Informix (бета-версия)
Ш IBM Netezza
в База данных MySQL
Рисунок 1 - Пример источников данных
После загрузки информации из доступных источников в Power BI, открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры - таким образом можно преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации. На рисунке ниже показано создание структуры данных с использованием нескольких таблиц и связывание их по одному полю.
Рисунок 2 - Пример создания связи между таблицами
УМНАЯ ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА SMART DIGITAL ECONOMY
научный электронный журнал
Со стороны визуализации Power BI позволяет создавать различной сложности информационные панели данных с использованием диаграмм, таблиц, срезов. Так, например, ниже на рисунке представлена диаграмма количества поданных заявлений, анализируя которую можно выявить наиболее загруженные дни работы приемной комиссии, и, следовательно, на эти дни выделить больше сотрудников для приема и обработки документов абитуриентов, в остальные же дни, возможно снизить количество работающих сотрудников, для оптимизации количества работников на местах.
Рисунок 3 - Пример диаграммы
Вместе с тем, визуализация в Power BI позволяет наносить данные на карты, так, например, с помощью карт можно наглядно увидеть, от куда чаще подают документы, это может быть важно при резервировании жилищного фонда общежитий университета для размещения иногородних студентов, ниже показан пример нанесения данных на карту.
Рисунок 4 - Пример создания карты 61
Также в последних обновлениях программы появилась возможность интеллектуального анализа данных с помощью таких средства аналитики как R. Пример редактора скрипта R представлен ниже на рисунке, данный редактор можно использовать для использования различных алгоритмов кластеризации (к-теа^), создания деревьев решений и других известных алгоритмов.
Рисунок 5 - Редактор создания скрипта на языке R
Таким образом, программное средство Power BI располагает широким спектром инструментальных средств загрузки данных, подготовки набора данных и визуализации, что позволяет создавать понятные и информативные дашборды и отчеты для качественного анализа деятельности приемной комиссии университета и проведения интеллектуального анализа данных о поступающих в университет.
Список литературы
1. Duan, S., & Wang, Z. (2021). Research on the service mode of the university library based on data mining. Scientific Programming, 2021 doi:10.1155/2021/5564326
2. Li, D. (2021). Research on innovation and entrepreneurship of business education in colleges and universities based on computer big data mining technology. Paper presented at the Journal of Physics: Conference Series, , 1744(3) doi:10.1088/1742-6596/1744/3/032053 Retrieved from www.scopus.com
3. Li, H. (2021). Research on the construction of music teaching cloud platform in universities based on data mining technology. Paper presented at the ACM International Conference Proceeding Series, 6-10. doi:10.1145/3482632.3482634 Retrieved from www.scopus.com
4. Wang, L., & Chung, S. -. (2021). Sustainable development of college and university education by use of data mining methods. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 16(5), 102-115. doi:10.3991/ijet.v16i05.20303
@0J)
УМНАЯ ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА SMART DIGITAL ECONOMY
научный электронный журнал
5. Zhang, Y. (2021). SWOT analysis on the strategy of guangdong private universities serving regional economic and social development based on online data mining. Paper presented at the ACM International Conference Proceeding Series, 47-52. doi:10.1145/3490322.3490330 Retrieved from www.scopus.com
6. Аксенов, М. С. Краткие сведения о power Bi: загрузка данных, визуализация данных / М. С. Аксенов, Р. Е. Солдатов // Педагогическое образование на Алтае. - 2017. - № 2. - С. 7-13.
7. Бегичева, С. В. Инструментальные средства бизнес-аналитики для визуализации данных о человеческих ресурсах / С. В. Бегичева // Достойный труд - основа стабильного общества : Материалы XII Международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 28-31 октября 2020 года / Отв. за выпуск Н.В. Тонких, науч. ред. Е.Е. Лагутина. - Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2020. - С. 85-89.
8. Назаров, Д. М. Интеллектуальные средства бизнес-аналитики : Учебник / Д. М. Назаров, Д. А. Рыжкина. - Москва : Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "КноРус", 2022. - 242 с. - (Бакалавриат). - ISBN 978-5-406-08423-6.
© Голубин А.В., 2022. Умная цифровая экономика. 2022. Т.2, №1
