Чартомойка

Обкатываю в Tilemapper так называемые спарклайны — микрографики, отображающие общий вид динамики показателя. Активируются микрографики в блоке опций. Разумеется для их построения нужны более полные данные. Собрал google-табличку в качестве примера, можно вставлять сразу в Tilemapper для экспериментов:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YQ0ahil4X6Rhpc1skwDHHL3V3nG4hfZJ1_xaC-RqaJ0

Сохранил для демонстрации несколько разных дизайнов плиток. 🤓

https://mizinov.pro/tilemapper

#сделалпроект

Наглядность — наше всё.

⭐️ Постер!

В связи с тем, что Ноушн приказал долго жить, постер с выбором графиков больше не доступен. Но.. он доступен!

Вешаю его в файлом в этот пост и ставлю в закреп. Постер по-прежнему ваш, без ограничений, бесплатно.

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