Чартомойка

Дискутабельно, но интерес вызывает

Анонс-анонс!
Тренинг по дата-сторителлингу «Говорящие графики» стартует 29.10.24!

Сегодня открываю продажи. Это будет курс длительностью три недели, с предзаписанными материалами, которые будут открываться постепенно. Будут домашние задачки, будут очные эфиры и записи разборов ваших домашних проектов.

В рамках курса:
🟣Расскажу про основы визуализации данных и ее принципы и виды
🟣Научу обращаться с диаграммами и настраивать их в нескольких программных пакетах
🟣Расскажу про дата-сторителлинг и его приемы, которые применимы не только в журналистике, но и в простых презентациях
🟣Научу создавать свои дата-истории и оформлять их
🟣Расскажу про смежные направления, а также применение дата-сторителлинга в дашбордах (и такое бывает!) и дата-арте.

И все это будет сдобрено играми и упражнениями, в финале каждый сможет сделать 2 дата-проекта разного типа в приглянувшихся инструментах. Один проект более бизнесовый, другой более креативный.

Для тарифов с поддержкой будут:
🔵дополнительные лекции про дашборды, их структуру, принципы, виды и внедрение.
🔵обзорная лекция про направление дата-арта и его прикладное применение.

Курс будет длиться около трех недель. Потом еще в течение недели будет возможность поправить и доделать домашние работы и финальные проекты.

Если есть какие-то вопросы – пишите в личку или в комментарии, рада буду ответить!

Детали о разных тарифах можно посмотреть на сайте тренинга.
На тарифах с обратной связью число мест ограничено, так как я веду курс сама, без помощников.

Записаться на программу можно тут! ❤️

Жду вас на курсе!

Наталья Киселева, которая, кстати, уже давно ведет канал Дата-арт, запускает свой курс по созданию хороших графиков!

👇🏻👇🏻👇🏻

#дружескаяреклама

Совершенно потрясащий сайт Misinformed By Visualization

Внутри автор Leo Yu-Ho Lo собрал случаи, когда графики вводят нас в заблуждение. Все разделено на основные категории ака причины, по которым графики могут врать:
1. Исходные данные - проблемы с данными или статистикой, которую мы рассчитываем.
2. Дизайн визуализации - неудачный выбор типа графика, настройки осей или неправильное использование цветов.
3. Построение графика - проблемы с расположением или отсутствие важных элементов графика.
4. Восприятие - Визуальные иллюзии, такие как 3D-эффекты, кодирование областей или неправильное использование соотношений площадей.
5. Интерпретация - вводящий в заблуждение текст, некорректные сравнения или ложные корреляции.

Прям очень советую потыкать. Работа огроменная.

📈Идеальная инфографика для увеличения продаж в строительном магазине

Очередной раз хочется повторить, что выбор шкалы для оси Y в линейном графике (от нуля или нет, какой именно диапазон, какие пропорции с осью X) и уровень наклона получающегося графика определяется на умозрительными градусами или формулами, а содержанием и контекстом передаваемых данных в тесной связи с тем сообщением, которое этим конкретным графиком хотим передать.

И какое-либо универсальное решение для автоматизированных графиков всегда будет проигрывать тому, который выбрал человек с учетом вышесказанного. Более того, аналогичную логику будет иметь смысл применять и к автоматизированным графикам, примерно предполагая разные контексты использования и прочитывания и выбирая какой-то усредненный компромиссный вариант, закрывающий большую часть сценариев. А если какие-то из них противоречат друг другу, то показывать те же данные два раза, с разной размерностью оси Y.

👇🏻

https://t.me/nastengraph/4303

Как запутать графиком или кейсы, когда неправильно подобран способ кодирования данных для визуализации (aka visual channel)

1. Если метрика растет, то он точно не дрлжна быть перевернута, как будто падает. А ведь такой график один раз даже сделали.

2. Есть четкая цветовая ассоциация, темный цвет – много, светлый – мало. Но вот работает она только на светлом фоне, поэтому если вдруг у вас есть темная тема, то там эта ассоциация начинает ломаться.

3. Нельзя использовать способы кодирования числовых данных для кодирования категориальных. Например, не нужно кодировать категории длиной, яркостью цвета или положением на шкале. Подробнее про типы каналов писала тут и приложила картинку.

4. Разные типы графиков порождают разные задачи. Барчарты хочется сравнивать, а в линейных графиках сразу создатеся ощущение динамики и желание проследить тренд. Поэтому линейные графики только для динамики, подробнее писала тут.

Завтра на стриме расскажу интересное про производственные процессы создания сложной инфографики и картографии для медиа. Приходите, если тема интересна.

👇

https://t.me/data_csv/1499

Сайт с 2500+ палитрами для визуализации данных. Это все для питона, можно с помощью библиотеки pypalette использовать в две строчки кода. Но никто не мешает и забрать цвета в любой другой проект.

https://python-graph-gallery.com/color-palette-finder/

А вот тут ещё ссылка на то, как это прикрутить в Tableau.

Незаслуженно мало используемый формат:

https://t.me/weekly_charts/384?single

Наткнулся в инстаграме на видео Максима Ильяхова, в котором он, судя по всему, советует использовать Step Line Chart вместо столбиков.
В комментариях Максиму уже высказали много всякого, и я тут поддержу комментаторов: это чушь.

🔴То, о чём рассказывает Максим, — это известный принцип Data-ink ratio: график тем эффективнее решает задачу, чем больше чернил потрачено на визуализацию информации, а не дополнительные украшательства. С некоторыми оговорками этот принцип верен, и я сам его пропагандирую, в том числе и в этом канале.

🔴В большинстве случаев столбики нельзя заменить на линейный график. Любую вариацию линейных графиков корректно применять для непрерывных данных — например, для визуализации изменений во времени. Крайне некорректно таким образом визуализировать, например, число жителей в разных странах.

🔴Допустим, из видео вырезали оговорку про непрерывные данные. Всегда ли для них надо использовать линии / степы вместо баров? Тоже нет. Надо учитывать нюансы.

🔴Линейный график хуже работает на сравнение абсолютов. Нашему мозгу проще сравнить размеры двух прямоугольников, чем положение двух точек на экране.

Если задача графика — показать не столько динамику, сколько разницу между точками, столбики могут быть более чем уместны.

🔴 Иногда бывает так, что линия просто хуже смотрится композиционно. Если ситуация позволяет построить столбики — странно ей в этом случае не воспользоваться.

🔴Тезис в конце вообще не выдерживает критики. «Когда у тебя есть на слайде одна чисто нарисованная линия, у тебя к ней тянется всё внимание».

А если есть один ряд столбиков, внимание к нему тянуться не будет?

Это удивительно, но несмотря на абсолютно провальный и некомпетентный блок по визуализации данных в курсе о презентациях, о котором я кстати тоже писал, Ильяхов продолжает продвигать свои странные мысли с тоном эксперта. Теперь он отменил столбики 🤷

👇🏻

👆🏻Бигдата, которая рассказывает (и показывает) историю.

Как показать 150 лет развития газет за 55 секунд?

Перед вами 60 000 (шестьдесят тысяч) первых полос Нью-Йорк Таймс. Художник Джош Бегли собрал визуальную хронологию изменения подачи новостей. Медитативное, наталкивающее на множество мыслей, видео.

Добавлю немного текстовой хронологии:

11 декабря 1861
«Нью-Йорк Таймс» публикует свои первые иллюстрации на первой странице. Одна из них — карта Вирджинии, а две другие — политические карикатуры, насмехающиеся над Джеймсом Гордоном Беннетом, основателем «Нью-Йорк Геролд», одного из главных конкурентов «Таймс».

15 апреля 1865
На первой странице колонки были обведены черным, так как сообщали об убийстве Линкольна.

10 февраля 1897
На первой странице появлется слоган «Все новости, которые стоит печатать»

30 мая 1910
На первой странице появляется первая новостная фотография — фото летчика Гленна Кертиса, который летит из Олбани в Нью-Йорк с скоростью 87 километров в час.

1 мая 1926
NYT печатает первую фотографию, «радиопереданную» в газету из Лондона. До этого дня фотографии пересылали по почте. Время передачи: 1 час 45 минут.

21 июля 1969
Первое использование шрифта размером 96 пунктов на первой странице. Передовица посвящена посадке «Аполлона-11» на Луну. Этот крупный шрифт также будет использоваться для объявления об отставке Никсона, первом дне 2000 года, 11 сентября и выборах Обамы.

7 сентября 1976
Колонки на первой странице становятся шире, уменьшая их количество с 8 до 6.

16 октября 1997
На первой странице NYT печатается первая цветная фотография.

#дата_сторителлинг
#визуальные_истории
#так_тоже_можно

Fathom — компания Бена Фрая (Ben Fry), одного из авторов Processing — выкатили супер быстрый инструмент для анализа CSV файлов Excel-таблиц прямо в браузере под названием Rowboat.

Попробовал открыть файл на 500 мегабайт, и это заняло всего несколько секунд! Интерфейс тоже супер быстрый, за что отдельный респект.

Интересно, что под капотом. У меня есть догадки, но до конца докопаться не смог.

https://rowboat.xyz (бесплатно, но нужно зарегаться даже что бы пример посмотреть)

@dataviznews

Почему ваш дашборд не должен быть идеален

Прекрасный Andy Kriebel написал статью, посвященную MVD — по аналогии с MVP — дашборд минимальной полезности!
В целом, идея мне нравится. Без регулярной обратной связи от заказчика легко можно сделать что-то крайне законченное, но совсем не в ту сторону! Кто не грешит таким?? 😁

Вот вам краткое содержание статьи.

MVD — это самая простая версия дашборда, которая все же предоставляет основную ценность.
Она полностью сосредоточена на ключевых метриках и инсайтах, которые критически важны для ваших целей, без отвлечения на второстепенные функции.

Почему MVD лучше идеального дашборда

🔵Быстрые инсайты
MVD позволяет получить ключевые данные быстрее, не дожидаясь создания идеального дашборда.

🔵Разработка на основе обратной связи
MVD сразу получает отзывы пользователей, что помогает улучшать дашборд в следующих версиях.

🔵Избежание «паралича анализа»
MVD помогает сосредоточиться на важном, не застревая в бесконечном планировании.

🔵Легкость адаптации
MVD проще адаптировать к меняющимся приоритетам и новым данным.

🔵Эффективное использование ресурсов
MVD экономит время и деньги, фокусируясь на главном.

Как создать MVD:

🟣Определите 3-5 ключевых метрик.
🟣Выберите простые визуализации.
🟣Вовлеките пользователей как можно раньше.
🟣Улучшайте дашборд итерационно.

Главное — не стремиться к идеалу, а создать полезный инструмент, который можно улучшать со временем.

Статья

О, как классно!
Это давно назревшая опция.

https://t.me/data_csv/1490