🕑 🤘🏾 👷 व्यापार में बैंक कार्ड का निपटान - एक खुला डेटासेट और Google डेटा स्टूडियो में इन्फोग्राफिक बनाना 🚏 💩 👩🏻‍💼

यह हैबे पर मेरा पहला प्रकाशन है। मुझे डेटा जर्नलिज्म में और आंशिक रूप से अभ्यास करने में दिलचस्पी है और व्यापार में बैंक कार्ड भुगतानों को दर्शाते हुए आपके साथ साझा करना चाहते हैं। और Data.World में खुले डाटासेट को साझा करने के लिए भी, और इस परियोजना के निर्माण के बारे में बात करें।

तो, अंतिम इन्फोग्राफिक:

→ एक ही रिपोर्ट के लिंक को और अधिक दिलचस्प इंटरेक्टिव रूप में
→ एक ओपन डेटासेट के लिए लिंक (Data.World पर पंजीकरण आवश्यक है)।

वैसे, दुर्भाग्यवश, होबे पर प्रकाशन में रिपोर्ट को इफ्रेम या ओईएम टैग के माध्यम से एम्बेड करना संभव नहीं था।

परियोजना की पृष्ठभूमि

भुगतान उद्योग में मेरे पेशेवर हितों के कारण, मैं समय-समय पर बैंक कार्ड के साथ बस्तियों से संबंधित रूस के बैंक के आंकड़ों की निगरानी करता हूं । इसलिए, हाल ही में मैंने लेख "अधिक प्राप्त करने वाले" में कार्ड बस्तियों के विषय की ओर रुख किया ! जहां पहले से ही इस परियोजना के कुछ डेटा के साथ काम किया।

सेंट्रल बैंक के आंकड़ों की गुणवत्ता बहुत औसत दर्जे की है। यदि आप चाहें, तो आप कुछ अंतर्दृष्टि पा सकते हैं, लेकिन डेटा की प्रकृति और विशेष रूप से प्रस्तुति प्रारूप वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देता है।

कमियाँ इस प्रकार हैं:

चयनात्मक, खंडित डेटासेट।
डेटा केवल xlsx में प्रस्तुत किया गया है। नई साइट पर सामान्य डेटासेट दिखाई नहीं दिए।
एक्सेल टेबल की संरचना खराब है, विभिन्न संकेतक और अवधि मिश्रित हैं।

नतीजतन, हर बार जब मुझे विश्लेषणात्मक सामग्री तैयार करने की आवश्यकता होती है, तो मुझे केंद्रीय बैंक की xlsx- फाइलों को मैन्युअल रूप से सुधारना और उन्हें एक पाचन रूप में लाना होगा - उदाहरण के लिए, उसी चार्ट के लिए।

विश्लेषिकी के लिए अनुरोध अलग-अलग हैं: कभी-कभी आप अधिग्रहण वाले हिस्से को देखते हैं, अन्य समय पर उत्सर्जन घटक, एक क्षेत्रीय संदर्भ में आंकड़े आदि।

लगभग हर बार, सेंट्रल बैंक के आंकड़ों को मैन्युअल रूप से फिर से फावड़ा करना पड़ता था, जिसमें इसे अन्य स्रोतों (अक्सर रोसस्टेट से) के डेटा के साथ एक साथ लाना भी शामिल था।

समय-समय पर, मेरे दिमाग में यह विचार उठता था कि मुझे कुछ सुविधाजनक डेटासेट बनाने की जरूरत है, इसे अद्यतन रखें और इसका उपयोग करें। इवान बेग्टिन के साथ संचारibegtin, इंफोकल्चर के नेता और ओपन डेटा के इंजीलवादी, का विचार था कि खुला डेटा अच्छा है। इसलिए, इस तरह के डेटासेट को रखने के लिए, स्पष्ट रूप से, यह कुछ विशेष सार्वजनिक रिपॉजिटरी में समझ में आता है।

प्रोजेक्ट हिस्ट्री

तो, शुरुआती बिंदु: रूस में गैर-नकद भुगतान की स्थिति को दर्शाती इन्फोग्राफिक्स का निर्माण।

किस लिए?

विश्लेषणात्मक कार्य में उपयोग करें।
प्रासंगिक घटनाओं पर बैठकों, वार्ता में इंटरैक्टिव सामग्री के रूप में उपयोग करें।
डेटा और इन्फोग्राफिक्स के साथ काम करने में कौशल पंप करना।

डेटा पत्रकारिता और इन्फोग्राफिक्स का विषय, इसके निर्माण के लिए सेवाएं, और यहां तक कि जिन पाठ्यक्रमों में मुझे पहले दिलचस्पी थी। इस विषय पर वेब पर बहुत सारी समीक्षाएं हैं, उदाहरण के लिए यह एक )।

उनमें से कुछ का अध्ययन करने में कुछ समय बिताने के बाद, मुझे यह आभास हुआ कि, एक विचार और एक डेटा सेट के बिना, ये उपकरण, हालांकि आकर्षक, उपयोगी होने की संभावना नहीं है।

इस बार, बल्कि एक अराजक सर्फिंग के परिणामस्वरूप, मैं Google डेटा स्टूडियो (GDS) सेवा में आया।

मुझे सेवा पसंद आई, हालांकि पहली धारणा यह थी कि यह वेबमास्टर्स के लिए विभिन्न Google सेवाओं से डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए अनुरूप था।

तुम्हे क्या पसंद है:

डेटा स्रोतों के साथ लचीले और स्पष्ट काम।
आरेखों का एक बड़ा सेट जो आमतौर पर स्वचालित रूप से सही ढंग से और सौंदर्यशास्त्र से तैयार किया जाता है।
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सिद्धांत रूप में, सेवा को काफी समझदारी से व्यवस्थित किया गया है, लेकिन टेक्सटर्रा के एक बहुत ही समझदार लेख ने मुझे जल्दी से जीडीएस में मास्टर करने में मदद की ।

डेटा संग्रहीत करने के लिए समानांतर में अन्य Google उत्पादों का उपयोग करने का विचार भी मुझे प्रभावित करता है।

आरंभ करने के लिए, मैंने सबसे सरल भंडारण विकल्प - Google शीट्स के साथ प्रयोग करना शुरू किया। हैरानी की बात यह है कि इस झुंड ने टेढ़े-मेढ़े काम किए। डेटा प्रारूप ने तालिकाओं में उड़ान भरी, डेटा स्टूडियो ने कभी-कभी उन्हें बिल्कुल नहीं पहचाना।

इसके अलावा, मेरे सिर में डेटा को खुला बनाने का विचार था, Google शीट्स के माध्यम से यह किसी भी तरह से पूरी तरह से वैचारिक रूप से सही नहीं है।

अन्य Google उत्पाद जो डेटा स्टूडियो से जुड़े हैं, वे मुझे भी उपयुक्त या जटिल नहीं लगे।

खुले डेटा के पूर्ण भंडार की खोज में, मैंने अपना ध्यान Data.World पर केंद्रित किया - वास्तव में, यह सेवा तृतीय-पक्ष GDS कनेक्शन की सूची में पहले सूचीबद्ध में से एक है।

पंजीकरण, पहली परियोजना का निर्माण, और xls- फाइल से डेटा डाउनलोड करने में कोई कठिनाई नहीं हुई। रूसी पाठ स्वचालित रूप से अनुवादित हो गया था, डेटा प्रारूप प्रभावित नहीं हुआ था।
जीडीएस के साथ जुड़ना और डेटा का आगे उपयोग (Google टेबल्स के विपरीत) भी त्रुटिपूर्ण रूप से चला गया।

मैं विस्तार से जीडीएस में आरेख बनाने पर ध्यान नहीं दूंगा। सबसे पहले, मैंने काफी मानक और इसलिए निर्बाध टेम्पलेट्स का उपयोग किया। दूसरे, हालांकि चार्ट बनाने की प्रक्रिया एक्सेल से अलग है, यह सहज है।

आगे क्या होगा?

मैं बैंक कार्ड भुगतान से संबंधित अन्य डेटा के साथ डेटासेट को पूरक करने की योजना बना रहा हूं: पीओएस-टर्मिनलों की संख्या, खुदरा कारोबार, क्षेत्रीय भुगतान आदि।

मुझे लगता है कि आउटपुट जीडीएस रिपोर्ट के 3-4 पृष्ठ होंगे, जिससे रूस में कैशलेस भुगतान के विकास का एक पूर्ण प्रभाव प्राप्त करना संभव होगा।

व्यापार में बैंक कार्ड का निपटान - एक खुला डेटासेट और Google डेटा स्टूडियो में इन्फोग्राफिक बनाना

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