Тепловая карта DataLens показывает скопления географических точек. Для продавца она может подсветить районы частых доставок, но интенсивность зависит от масштаба и выбранного веса. Красная зона не является готовым доказательством прибыльности района или необходимости нового склада.

Выберите объект карты

Сначала определите, что представляет точка: доставку, заказ или пункт получения. Не смешивайте адрес покупателя и адрес ПВЗ в одной колонке без признака типа. Несколько товарных строк одного заказа не должны случайно усиливать его вес. Контроль числа объектов связан с различием заказов и строк товаров.

Для учебного анализа достаточно подготовленных координат доставок за сопоставимый период. Не добавляйте в публичный отчёт точные адреса и другие сведения, которые не нужны для принятия решения. Если доступны только названия городов, одинаковая координата центра города описывает агрегат, а не реальное распределение покупателей внутри него. Это ограничение нужно указать до построения карты.

Настройте геоточки и смысл цвета

В DataLens выберите тип чарта «Карта» и слой тепловой карты геоточек. Поле должно иметь тип Geopoint. Показатель в секции цвета меняет вес точек; доступны фильтры слоя и всей карты. Документация рекомендует этот вид для достаточно большого числа точек на ограниченной территории и предупреждает об искажении при малой выборке.

Редакционный пример: одна карта показывает количество доставок, другая использует сумму продаж как вес. В первом случае ярче территория с частыми заказами, во втором — с более крупным денежным объёмом. Такие карты нельзя подписать одинаково «спрос». Сначала решите, какую операционную задачу решает каждый вариант, и вынесите единицу измерения в заголовок.

Сравнивайте при одном масштабе

Интенсивность заливки меняется при изменении масштаба карты. Поэтому два снимка соседних недель на разных приближениях не дают честного визуального сравнения. Зафиксируйте центр, масштаб, период и одинаковые настройки цвета. Рядом оставьте обычную таблицу количества заказов по согласованным районам: она помогает проверить вывод, сделанный по цвету.

В учебной ситуации менеджер приблизил центр города и увидел более выраженное пятно. Это не означает, что за время просмотра выросло число заказов. Проверьте исходное количество и границы области. Аналогично фильтр одной категории способен сделать район менее заметным, хотя общий поток доставок не изменился. Для нескольких слоёв отдельно проверьте, где применён каждый фильтр.

Превратите наблюдение в проверяемую гипотезу

Выбрав район, сравните число доставок, возвраты, средний состав заказа и условия обслуживания. Для анализа сроков используйте отдельные показатели, например процентиль длительности доставки. Плотность заказов и скорость выполнения относятся к разным характеристикам работы; насыщенный цвет не подтверждает качество сервиса.

До решения о новом складе или зоне доставки проверьте устойчивость картины на нескольких сопоставимых периодах. Разовая акция или крупный корпоративный заказ могут создать локальный всплеск. Сохраните использованный набор данных и объяснение выбранного веса, чтобы повторить анализ позднее. Хорошая карта помогает сформулировать вопрос к данным, но решение о расходах требует отдельного расчёта и проверки предположений.

Возможности проверены редакцией 19 октября 2026 года. Это практическое руководство; дата проверки не означает запуск новой функции. Примеры и порядок контроля подготовлены редакцией.