Мир IT и AI не стоит на месте, и единственный способ не отставать — учиться каждый день. Я убеждён: делиться собственными знаниями и разбирать новое на реальных данных — это лучший путь к пониманию. Сегодня мы продолжим изучать визуализацию данных — фундаментальную дисциплину в мире AI и аналитики. На этот раз разберём шесть типов линейчатых диаграмм: Линейчатая с группировкой, Линейчатая с накоплением, Нормированная линейчатая с накоплением, Объёмная линейчатая с группировкой, Объёмная линейчатая с накоплением и Объёмная нормированная линейчатая с накоплением. Данные — реальные: Requests сервиса Cloudflare за период с 1 сентября по 1 октября 2026 года для сайта devitpro.uz, а также Edge Requests сервиса Vercel за период с 28 июня по 1 сентября 2026 года.

Это не абстрактные примеры из учебника. За плечами — 64.87 тысяч запросов через Cloudflare из 60 стран, 2.3 тысячи уникальных посетителей и 51 785 запросов через Vercel Edge Network из 19 регионов мира. Живая статистика работающего проекта — идеальный полигон для обучения.

Моя цель: не просто показать шесть красивых диаграмм, а научить вас думать визуализациями. Когда вы смотрите на данные и сразу понимаете, какой тип линейчатой диаграммы раскроет их лучше всего — это и есть настоящий навык аналитика и инженера.

Данные, с которыми мы работаем

Прежде чем строить диаграммы, важно понять исходные данные. У нас два независимых источника. Первый — Requests (Cloudflare): статистика запросов через глобальную сеть Cloudflare за период с 1 сентября по 1 октября 2026 года. Второй — Edge Requests (Vercel): статистика запросов, обработанных на периферийных узлах Vercel Edge Network за период с 28 июня по 1 сентября 2026 года.

Requests (Cloudflare) — 01.09.2026 — 01.10.2026

За этот период через Cloudflare прошло 64.87 тысяч запросов, сайт посетили 2.3 тысячи уникальных посетителей из 60 стран мира. Максимум уникальных посетителей за один день — 210. Через Cloudflare прошло 29.88 тысяч запросов, при этом все они — uncached, то есть ответы забирались с origin-сервера. Это важный показатель: чем выше доля cached-запросов, тем меньше нагрузка на origin.

Распределение по хостам: лидирует www.devitpro.uz с 36.05 тысяч запросов, на втором месте — devitpro.uz с 20.29 тысяч запросов.

64.87k
Всего запросов
Total requests за 01.09.2026 — 01.10.2026
2.3k
Уникальных посетителей
Total Unique Visitors за предыдущие 30 дней
210
Максимум в день
Maximum Unique Visitors за один день
29.88k
Запросов через Cloudflare
Uncached Requests за предыдущие 30 дней

Edge Requests (Vercel) — 28.06.2026 — 01.09.2026

За этот период через сеть Vercel Edge Network прошло 51 785 запросов, распределённых по 19 региональным узлам. Лидирует Hong Kong (hkg1) с показателем 29 043 запроса — это 56.1% всего трафика. Такой перекос объясняется географией основных посетителей и расположением ближайших edge-узлов.

Разбивка по месяцам: Jun 1 – Jul 1, 2026 — 14 443, Jul 1 – Aug 1, 2026 — 8 897, Aug 1 – Sep 1, 2026 — 23 267. Август стал рекордным месяцем по трафику.

Шесть типов линейчатых диаграмм: разбираем каждую

Ниже — шесть диаграмм, каждая из которых отвечает на свой вопрос. Я построил их на реальных данных Cloudflare и Vercel Edge, чтобы вы могли сравнить, как меняется восприятие в зависимости от типа визуализации. Все диаграммы интерактивны: наведите курсор, чтобы увидеть точные значения.

1. Линейчатая с группировкой — запросы по хостам и странам
Сгруппированные столбцы сравнивают запросы по топ-хостам Cloudflare: www.devitpro.uz и devitpro.uz.
www.devitpro.uz — 36 050 · devitpro.uz — 20 290 · прочие источники — 8 530
2. Линейчатая с накоплением — регионы Vercel Edge по месяцам
Накопленные столбцы показывают, как месяцы складываются в общий объём трафика Edge Requests.
Jun 1 – Jul 1 — 14 443 · Jul 1 – Aug 1 — 8 897 · Aug 1 – Sep 1 — 23 267
3. Нормированная линейчатая с накоплением — доли регионов Vercel
Нормированные столбцы приводят каждый месяц к 100% — видно, как меняется структура трафика.
Hong Kong доминирует во все три месяца: 56.1% от общего трафика.
4. Объёмная линейчатая с группировкой — топ-10 стран Cloudflare
3D-эффект добавляет глубину: сгруппированные объёмные столбцы по странам-лидерам.
США — 8 350 · Узбекистан — 5 576 · Нидерланды — 2 112 · Италия — 1 953 · Германия — 1 576
5. Объёмная линейчатая с накоплением — регионы Vercel Edge
Объёмные накопленные столбцы показывают вклад каждого региона в общий трафик.
Топ-5 регионов Vercel Edge дают 88.5% всего трафика.
6. Объёмная нормированная линейчатая с накоплением — страны Cloudflare
3D-столбцы, приведённые к 100%: сравнение структуры трафика по странам.
Топ-5 стран Cloudflare: США, Узбекистан, Нидерланды, Италия, Германия.

Региональная карта Requests (Cloudflare)

Отдельно я вынес региональную статистику Cloudflare — она заслуживает самостоятельного блока. Данные охватывают 60 стран мира. Каждая карточка показывает количество запросов и процент от общего числа. Топ-3 страны подсвечены золотым акцентом.

США US
8 350 12,9%
Узбекистан UZ
5 576 8,6%
Нидерланды NL
2 112 3,3%
Италия IT
1 953 3,0%
Германия DE
1 576 2,4%
Великобритания GB
1 244 1,9%
Бельгия BE
887 1,4%
Япония JP
855 1,3%
Россия RU
768 1,2%
Канада CA
727 1,1%
Бразилия BR
620 1,0%
Китай CN
406 0,6%
Польша PL
377 0,6%
Австралия AU
306 0,5%
Испания ES
285 0,4%
Саудовская Аравия SA
280 0,4%
Франция FR
280 0,4%
Израиль IL
266 0,4%
Румыния RO
201 0,3%
Чехия CZ
155 0,2%
Финляндия FI
126 0,2%
Люксембург LU
108 0,2%
Швейцария CH
80 0,1%
Швеция SE
77 0,1%
Бангладеш BD
77 0,1%
Индонезия ID
75 0,1%
Дания DK
69 0,1%
Индия IN
52 0,1%
Украина UA
50 0,1%
ОАЭ AE
44 0,1%
Казахстан KZ
43 0,1%
Венгрия HU
27 0,0%
Таиланд TH
24 0,0%
Мексика MX
22 0,0%
Иран IR
21 0,0%
Литва LT
21 0,0%
Уганда UG
20 0,0%
Ирландия IE
20 0,0%
Новая Зеландия NZ
20 0,0%
Ямайка JM
19 0,0%
Австрия AT
19 0,0%
Южная Африка ZA
17 0,0%
Турция TR
17 0,0%
Колумбия CO
9 0,0%
Вьетнам VN
7 0,0%
Венесуэла VE
5 0,0%
Филиппины PH
5 0,0%
Исландия IS
5 0,0%
Словения SI
5 0,0%
Корея KR
4 0,0%
Аргентина AR
4 0,0%
Боливия BO
4 0,0%
Португалия PT
2 0,0%
Того TG
2 0,0%
Болгария BG
2 0,0%
Латвия LV
2 0,0%
Азербайджан AZ
2 0,0%
Малайзия MY
2 0,0%
Перу PE
1 0,0%
Парагвай PY
1 0,0%
Гватемала GT
1 0,0%
Хорватия HR
1 0,0%
Беларусь BY
1 0,0%
Бутан BT
1 0,0%

Региональная карта Edge Requests (Vercel)

Второй блок — региональная статистика Vercel Edge. Данные охватывают 19 региональных узлов мира. Каждая карточка показывает количество запросов и процент от общего числа. Топ-3 региона подсвечены золотым акцентом.

Hong Kong hkg1
29 043 56,1%
San Francisco, USA sfo1
7 739 14,9%
Washington, D.C., USA iad1
4 045 7,8%
Frankfurt, Germany fra1
3 543 6,8%
Cleveland, USA cle1
2 649 5,1%
Paris, France cdg1
1 695 3,3%
Stockholm, Sweden arn1
950 1,8%
Portland, USA pdx1
592 1,1%
London, United Kingdom lhr1
532 1,0%
Singapore sin1
304 0,6%
Montréal, Canada yul1
260 0,5%
Mumbai, India bom1
227 0,4%
Sydney, Australia syd1
65 0,1%
São Paulo, Brazil gru1
43 0,1%
Dublin, Ireland dub1
43 0,1%
Tokyo, Japan hnd1
30 0,1%
Seoul, South Korea icn1
24 0,0%
Osaka, Japan kix1
7 0,0%
Cape Town, South Africa cpt1
1 0,0%

Что я вынес из этого опыта

После построения всех шести линейчатых диаграмм я сделал для себя несколько важных выводов. Вот они — коротко и по делу.

  • Линейчатая с группировкой — для сравнения. Когда нужно сравнить несколько категорий рядом друг с другом — это лучший выбор.
  • Линейчатая с накоплением — для целого. Показывает, как части складываются в общий объём.
  • Нормированная линейчатая с накоплением — для структуры. Приводит каждую категорию к 100% — видно, как меняются доли.
  • Объёмная линейчатая с группировкой — для презентаций. 3D-эффект впечатляет, но точность восприятия снижается.
  • Объёмная линейчатая с накоплением — для wow-эффекта. Объёмные накопленные столбцы отлично смотрятся на слайдах.
  • Объёмная нормированная линейчатая с накоплением — для акцента на структуре. 3D + нормировка = максимальная наглядность долей.
  • Cloudflare и Vercel дают бесценные данные. 64.87k + 51.79k запросов — это живая лаборатория для обучения визуализации.
  • География трафика — это стратегия. Глядя на распределение по странам, понимаешь, где нужно оптимизировать инфраструктуру.

Вердикт: стоит ли изучать линейчатые диаграммы в 2026?

Однозначно — да. В мире, где данные стали новой нефтью, умение их визуализировать — это не «дополнительный навык», а базовая грамотность инженера и аналитика. Особенно сейчас, когда AI генерирует огромные объёмы данных, человеку нужно уметь быстро отделять сигнал от шума. Линейчатые диаграммы — это лучший инструмент для сравнения категорий и анализа структуры.

Но есть нюанс. Каждый тип линейчатой диаграммы имеет свою область применения. С группировкой — для сравнения. С накоплением — для целого. Нормированная — для структуры. Объёмные версии — для впечатления. И только научившись выбирать правильный тип под задачу, вы станете настоящим мастером визуализации.

Лично для меня этот разбор стал ещё одним шагом в понимании того, как данные превращаются в знание. Я понял, что за каждой диаграммой стоит история — история людей, стран, технологий. И если вы научитесь читать эти истории — вы получите преимущество в любой области IT и AI.