настенька и графики

Power UI – генератор тем для Power BI. Прям хорошечно выглядит.

Инструмент исследования городов — карты

Urban Cartography – электронное пособие от Morphocode, в котором представлены вдохновляющие примеры – не просто интересные визуализации, а важные этапы развития городской картографии

Например, тут можно больше узнать о карте Нолли - детальном плане Рима XVIII века, о карте вспышки холеры Джона Сноу и многих других

И, конечно, это все очень красиво!

#geo_vis #geo_cities

🌎🕊️ GIS_AND_PEACE

Enrico Bertini провел мини-анализ статей про заголовки в визуализациях 📖

🔎 1. Заголовки привлекают внимание. Прям пример паттерна сканирования "слоеный пирог" – фиксация на заголовках. Про паттерны немного рассказывала тут.

🧠 2. Люди запоминают визуализации по заголовкам.
+1 причина, почему не стоит называть график просто график.

📝3. Основные идеи из графика тоже запоминаются по заголовкам.
Если заголовок содержит основную идею визуализации, то люди легко ее вспомнят, но если заголовок более общий – то и идея не запомнится.

⚠️ 4. Люди не особо замечают предвзятость в названиях.
Интересно, что даже если заголовок противоречит визуализации, люди это не замечают.

Подборка проектов от Craig Taylor. Представляете, все из них про данные! Его сайт ✨

ps качество, конечно, очень пожалось((

Пайчартовые мемы 🥧

Про то, что можно и нельзя в камамбер графиках писала тут

Exploratory – поисковый VS Explanatory – объясняющий дизайн визуализаций от storytelling with data

Первый больше про знакомство с данными и их анализ, второй – про поэтапный рассказ об уже найденном инсайте в данных.

Первый формат больше для дэшей, второй для презентаций и отчетов.

ps цвета в первом между likely и unlikely лучше поменять, очень путает, про визуализацию опросных данных тут

Data Visualization Style Guidelines – сайт Jonathan Schwabish, Amy Cesal и других, объединяющий в себе лучшее из датавиз стайлгайдов.

Сайт свеженький, постят разборы и полезности для создания стайлгайдов. Нашла там вот такой от Supernova с шаблонами графиков в Tableau, PowerBI и Figma.

Классное оформление рецепта, практически тримап🍪

Nicholas Rougeux вручную восстановил работы художика и ботаника Пьер-Жозефа Редуте и плучился потрясающий проект "Lilies & Roses" 🪷🌹

Огромная работа, каждый цветочек еще можно кликнуть и посмотреть детальнее. А также упорядочить по цвету, алфавиту или времени. Про процесс автор рассказал тут.

Еще очень советую посмотреть его работы по визуализации мелодий 🎼

Словарики про данные 📚

Хотели себе когда-нибудь словарь Ожегова, но про термины в области данных? Оказалось, таких уже много! Сделала целую подборку🎓

Анализ данных от Coursera

Визуализация данных от Coursera

Data Science от KNIME

Термины про данные от Osmos

Data Governance от DG Institute

Менеджмент данных от DAMA UK

Статистика от US Berkley

Машинное обучение от Google

A/B тесты от Apptimize

Мини-книжка от Cieden с ответами на частые вопросы дизайнеров про цвет, типографику, отступы и тд.

Такой большой FAQ с вопросами развернутыми ответами. Много про ощущение и восприятие, например, как выравнивать текст, значения цветов в культурах или какой посыл несут разные формы в дизайне.

Красивое про миграцию белых аистов 🤍

#30DayMapChallenge

Тема – путешествие. На новогодние праздники ездили в Патагонию и ходили вот в такой хайк. Было оч тяжело))

Теперь красивая картинка с тремя горами стоит на заставке и каждый раз смотрю и думаю: “это получилось и остальное получится”.

📍overview first, zoom and filter, then details-on-demand 📍

В 1996 году Бен Шнейдерман сформулировал свою знаменитую мантру для визуального поиска информации как основу хороших интерактивных интерфейсов визулизации. От общего к частному.

1. Овервью
Самая важная и сложная часть. Нужно показать данные “сверху”, дать некий общий обзор, чтобы пользователи смогли понять, что внутри.

2. Масштабирование и фильтрация
Здесь важно дать возможность углубиться в данные. Это могут быть более детализированные визуализации и/или возможность зазумить график или отфильтровать его.

3. Детали по запросу
У пользователя должна быть возможность деталазироваться до самого последнего уровня.

Например: KPI карточка по продажам → график продаж с детализацией до региона → детали в тултипе графика или детальная таблица по показателям

Более классический пример: скаттерплот → на нем вы можете выбрать отдельный участок или отфильтровать → в тултипах есть детальная информация по точке

ps Бен Шнейдерман, кстати, придумал тримап

#30DayMapChallenge

Пошла шире и захватила еше и озера, тк день про полигоны. Не стала никуда публиковать, тк на компе-то еле вывозится, но специально сделала несколько скринов поближе.

#30DayMapChallenge

Сегодня впопыхах рисовала карту главных рек мира. Шейп файлики, конечно, магия!

Сегодня начался #30DayMapChallenge 🚀

Новый день – новая карта. Сегодня рисуем символьную карту, на которой нужно показать конкретные локации.

Нашла мини-данные про самые посещаемые музеи мира и что-то порисовала. Присоединяйтесь, не каждый день карты дают порисовать 🗺

Увидела тулу Color Buddy с возможностью подбора цветов, симуляции палитр на графиках и поиску лучшей 🔥

Посидела подумала и решила собрать целый список всех тулов, которые я когда-либо встречала и считаю полезными и интересными.

🎨 Внутри инструменты
- можно сразу брать и в датавиз
- с экспортом и/или сделаны в Tableau
- в формате библиотек на R
- больше для дизайнеров

мама, я в телевизоре

Мой второй #VOTD от табло про визуализацию KPI карточек. Я его делала как дополнение к статье про их дизайн.

Их можно миксовать и группировать разными способами, а еще скачать и переиспользовать. Ну и список, конечно же, не конечен, когда-нибудь доберусь еще расширить 🙈

Сайт graphs.world, где можно протестировать свои знания трендов данных 🕵️‍♀️

Слева график, а справа нужно выбрать, что этот график показывает. Каждый день новый график, но можно покопаться в истории 🔍

На картинке: Стоимость продажи самых дорогих картин в миллионах долларах

Визуализация космической программы Аполлон и миссий на Луну от компании Set Reset ✨

Прям очень зашли их работы, все такой круглое, тоненькое и красивое. Вешать на стенку и любоваться!

🤓 Понравился список вопросов для собеседения
- Аналитик (скрин 1-2)
- Дата саентист (скрин 3)
- Дата инженер

Показали классную штуку – briefer. Это как Notion, но для блокнотов с кодом и дэшей.

Позволяет создавать динамические блокноты, дэшборды и интерактивные приложения при помощи Markdown, Python и SQL. Конечное же, есть AI для помощи с геренацией кода.

Вот это тьюториал! Надо попробовать повторить в табло))

Доля песен, попадающих в Billboard Hot 100, исполнители которых используют различную пунктуацию и капитализации в именах. Это всякие XXXTENTACION, P!nk, alt-J.

Интересно было бы посмотреть прям в разбивке по разным типам названий (и явно будет разница в использовании $ и !) и жанрам.

Data Formulator🔥

Прислали интересную штуку! Data Formulator – это пакет для создания визуализаций при помощи AI. И самый большой плюс – это то, что он умеет преобразовывать данные в зависимости от того, что вы хотите получить на графике. Например, он может почистить, объединить данные или создать нужные калькуляции.

Подумала, что было бы прям классной надстройкой к тулам по типу Datawrapper, где никакую (даже просто агрегаты) предобработку данных не сделать.

🎓 Graphical displays should...?

Рассуждаю про то, что там Тафти в начале книжки говорит. Внутри примеры на каждый принцип и что же он вообще означает 💫

👉 Читать тут: https://nastengraph.substack.com/p/graphical-displays-should

Коллекции в Лувре и музее Квебека 🖼

Очень хотелось какой-то график нарисовать на этой неделе, на глаза попался вот такой и по данным с Kaggle попробовала повторить.

Даты определяла в полуавтоматическом режиме, поэтому могут быть ошибки, если вдруг заметили – пишите, буду очень рада.
Если вдруг у вас есть похожие данные по другим музеям, пишите, давайте рисовать 🌟

Никогда не говори «ДА», пока не посмотришь данные 🙈🙈🙈

Геологическая карта Бразилии

ps уже с нескольими людьми в личке обсудили, что было бы классно добавить таймайн снизу по цветам, ну или хотя бы просто их сортирнуть, но идея прикольная

🩻 BI Adoption Health Check

Год назад я опубликовал BI Adoption Guide в MIRO, где выделял причины низкого трафика на BI контент в компаниях и мапил их на потенциальные решения.

C тех пор не сказать чтоб случился прорыв. Мы с интересом наблюдаем за эволюцией BI как сервиса, за экспериментами с производством более "инсайтного" интерфейса в виде ботов и алертинг тулов (как с LLM, так и без), но (сюрприз) от пользователя все равно нужна осведомленность, мотивация, доверие и усилие, а от BI разработчика - продуктовое мышление.

Короче зашел я снова на эту тему и обновил список факторов, засунув все это в google-sheets опросник (уходящий своими корнями в Матрицу компетенций Ромы Бунина). Держите:

🔗 BI Adoption Health Check Tool [на русском]

В опроснике форма - заполняешь и в идеале получаешь почву для размышления. Все инструкции внутри.

Я сделал этот тул для себя. Использую его в BI Health Check проектах как один из этапов анализа ситуации. Кому такой проект интересен - пишите. Там еще много чего внутри, но главное в итоге тейлорим роудмап комплексного развития BI под компанию.
Повышаем BI годноту и понижаем BI негодноту. 😎

Файл открыт для копирования - делайте копию, редактируйте, заполняйте про свою компанию.
Опросник изначально для BI менеджера и команды, он не подходит для кастдев опросов пользователей (там нужна форма сильно проще).

Фидбек
Если будут какие то толковые мысли как улучшить развить - буду рад.
Кто может - пошарьте мне в личку ссылкой и сам ваш результат, возможно позднее я соберу данные с рынка, чтобы найти бенчмарки и зависимости, но не факт.
Пока не забыл - спасибо Настеньке за ее неисчерпаемую готовность качественно тестить. Учел твои замечания 🙏

Матрица UX дизайн навыков от Maigen Thomas 🤓

Нравится, что можно подсмотреть, в какие темы в целом можно копать, но немного не хватает, “а как копать” – ссылок/материалов каких-то.

Close – карта доступности ✨

Интерактивная карта показывает доступность разных объектов в городах США пешком, на общественном транспорте или на велосипеде

Здорово, что можно как по отдельности оценить близость расположения продуктовых магазинов, школ, остановок общественного транспорта, библиотек и парков, так и общую доступность для всех

Методология расчетов не описана, но чуть больше информации о проекте можно найти в статье A Map That Visualizes Walkable Neighborhoods Across the US


#geo_vis

🌎🕊️ GIS_AND_PEACE

Каталог Plotly визуализаций, собранных в Vizro ✨

Очень красиво сделано, вдохновлено чартчузером от Financial Times.

Vizro – Python пакет для сбора визуализаций на дэшборд, Plotly – библиотека для интеракативных визуализаций.

"I CLICKED 'SMOOTH LINES' IN EXCEL."
https://xkcd.com/2048/

Хорошо гантельки сделаны, нравится пунктирная линия, удобно. График про долю мужчин и женщин в разных индустриях в Южной Корее.

Just Enough Data Viz for Data Professionals 💫

Вместе с Димой Аношиным (Инжиниринг Данных & Surfalytics) написали базу по датавизу. Дима предложил элегантное название и оно прям отражает суть. Внутри без сильного углубления в детали (выдали базу, получается?)))

- Почему данные важно визуалазировать
- Типы графиков под основные задачи
- Как не наврать графиком (мой любимый блок)
- Правила для дэшбордов
В конце еще книжки совветуем 🤓

И канал у Димы точпик Инжиниринг Данных 🔥

Никита Рокотян на днях пошарил список статей с IEEE Vis 2024 (крупнейшая конференция по визуализации данных), а тут John Alexis Guerra Gómez сделал интерактивный поиск по статьям 🔍

Сделано через Observable и гибко переиспользуется. Он быстренько собрал такое же и по статьям CHI 2024 собрал.

Теперь разбирать этот список статей уже не так страшно 🙈

Как-то давно постила и снова наткнулась на веб книгу “How to design a dashboard”.

Внутри много полезностей от сбора требований и проработки метрик до прототипирования, верстки и сбора фидбэка. В параллель еще идут примеры, как некоторые метрики считать в SQL.

Хорошая штука, чтобы добавить в закладки и время от времени возвращаться. Плюс у них много других книг про SQL. Они, кажется, забросили обновление после того, как Chartio стал частью Atlassian, но сама суть актуальна.

D-Tour – полуавтоматический онбординг для дэшбордов. Интересно сделано, вы выстраиваете онбординг как такую мини-историю и при разработке они опирались на онбординг в играх 🕹

На 2м скрине процесс создания онбординг истории, можно связать каждый график с конкретными описаниями или попросить сделать какое-то действие (например, фильтрацию). Это прототип, но выглядит интересно. Может быть хорошей надстройкой к BI тулам.

Мне в ночи придумался мем….

При первой работе с Tableau и включении Tiled лэйаута очень хочется рандомно начать накидывать элементы внутрь дэша. И это сработает, но управлять этим будет очень тяжело – появится куча tiled контейнеров, а сама структура будет максимально беспорядочна.

Поэтому важно в первую очередь подумать о структуре контейнеров. Базовая:
1. Начните с вертикального контейнера.
2. Добавьте пустой элемент внутрь, чтобы контейнер не потерялся.
3. Поместите горизонтальный контейнер в верхнюю часть вертикального, чтобы создать заголовок. Внутрь этого горизонтального контейнера вы можете добавить заголовок, необходимые фильтры и кнопки.
4. Остальная структура под горизонтальным контейнером будет зависеть от макета дэша.

Про структуру контейнеров рассказывала на Lagos TUG и можно взять темплейт, чтобы не создавать структуру с нуля.

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.

Только вчера меня спросили, как сделать в Tableau табличку с сортировкой, как в эксель. И вот он экстеншен для таблиц в 2024.3 версии. Видео от Marc Reid. Уже можно скачивать, обновляться и пробовать.

Понравилась объяснялка от Flourish про “режимы” слоуп графиков (slope chart). Такие графики хорошо работают, когда нам нужно сравнить изменения до/после.

Эти приемы, конечно же, работают и с линейными графиками. Иногда вместо того, чтобы фокусироваться на абсолютных значениях, нам нужно показать ранги или процентные изменения. Мне особенно нравится подход с процентами, тк позволяет анализировать интенсивность роста.

Конкретно тут для процентных изменений я бы взяла барчарт (если хочется показать % разницу двух периодов), слоуп тут не очень эффективен.

А как вы познакомились со своей второй половинкой? Раньше в топе было “через друзей”, а с 2013 – “онлайн” всех опередил.

Таня Мисютина и Рома Бунин проводят курс по визулализации данных и дашбордам в Лаборатории данных 🚀

Старт 26 октября, можно оффлайн или онлайн. Сама ходила на кусочек этого курса без дэшей пару лет назад и была в восторге. Хорошо перестраивает голову и заставляет много думать. И самое главное в таких курсах – есть возможность задавать вопросы экспертам и общаться, поэтому если что-то болит по датавизу, хорошее место принести это туда💜

В этот раз я еще помогала с материалами для курса, так что там можно будет посмотреть много моих дэшиков 🙈

✍️ Записаться тут, промокод NASTENKA даст скидку -5%

Есть такое правило к линейным графикам, что средний угол наклона линий должен быть 45º. Идея заключается в том, что такой угол позволяет легче визуально интерпретировать тенденции в данных.

Я всегда думала, что придумал его Тафти, но оказалось Уильям Кливленд, тот самый со-автор шкалы задач визуального восприятия. Правило не железное, но работает хорошо. Так вот наткнулась на статью, где это правило оптимизируют и ищут лучшее соотношение для данных в зависимости от их тренда при помощи multi-scale banking.

Внутри много математики, так что не то чтобы это штука на каждый день. Но вот она фича, которая нам нужна в инструментах визуализации🚀

Автомобили в фильмах и парсинг 2млн страниц

Профилю на Kaggle почти 5 лет. Обычно беру датасеты оттуда, но сам ничего не публикую. Надо менять ситуацию, тем более что накопилось много всего (датасеты, ноутбуки), что будет полезно кагглерам.

Выложил первый датасет 'Cars, Trucks, Bikes, Buses in Movies (1900-2024)'. Там больше 1,75 миллионов записей и 21 поле.

Есть такой сайт imcdb.org (Internet Movie Cars Database). Там собирают кадры с транспортными средствами из фильмов, определяют марки, модели и т.д. 20 лет существует. По сути это самая большая база данных машин, снявшихся в фильмах. Здесь в википедии про IMCDb.

Написал парсер, который проходится по всем страницам сайта, их около 2х миллионов, и собирает данные в .csv. Парсер работал 1 неделю в 4 потока. В итоге собралось несколько .csv, которые потом объединил юнионом. Из неприятного - при парсинге не учел, что разные люди вводят данные, и они могут быть в разных форматах. Например, время в кадре автомобиля записывают как 00:02:35, 0:25:35, 25:35, 0-25-35, 25-35 и в других форматах. Пришлось еще искать несоответствия и допиливать датасет скриптами. Получилось вполне ок.

Выложил данные на Kaggle, описал датасет и поля. Можно скачивать и пользоваться. Надо только понимать, что все вводилось вручную, есть модерация и удаление дубликатов, но все равно есть вероятность несоответствий.

В данных есть ссылки на кадры из фильмов с конкретным транспортным средством (там кроме машин 🚙 еще мотоциклы 🏍, грузовики 🚛, бульдозеры 🚜, лесовозы 🚚 и еще много чего). Есть названия транспортных средств, года выпуска, типы (кабриолет, седан, хетчбек и т.п.). Каждое транспортное средство связано с фильмом и кадром где оно появлялось. IMDb id и ссылки на сайт imdb.com (база фильмов самая известная, наверное) позволяют джойнить с датасетами фильмов, включая имена актеров, режиссеров и т.д. То есть, можно ответить на вопросы типа:

- 'Какие топ марки машин есть в фильмах Тарантино?',
- 'Сколько раз встречается Газ-24 в фильмах Рязанова?',
- 'Какой процент румынских машин в румынских фильмах?',
- "Самое популярное авто в ужастиках?",
- "В каком фильме встречаются Феррари F-40 и 'Запорожец' ЗАЗ-966?"

Автомобиль в фильмах часто играет одну из главных ролей. Это:
- '982 De Lorean DMC 12'
- говорящая машина Рыцаря Дорог '1979 Chevrolet Chevette',
- '1965 Lamborghini 350 GT' в истории о Тонино Ламборгини, и
- '1971 Lincoln Continental Mark III Barris Kustoms [89-65A]' из 'The Car', и
- '1959 Cadillac Ambulance Miller-Meteor Sentinel 'Ecto-1'' охотников за приведениями,
- '2007 Chevrolet Camaro Replica 'Bumblebee' из 'Трансформеров'
и много других - это целая вселенная. И почему бы не соединить вселенную машин-актеров и вселенную людей актеров? Получается круто. Для обучения намного интереснее синтетических датасетов без эмоциональной окраски.

Много экзотики можно накопать из любимых фильмов.

- '1957 ATZ TDT-60' из "Девчат" (Название на английском 'The Girls' заставляет улыбнуться)
- 'KhAZ SPT-104' из 'Иронии судьбы'
- '1940 Chevrolet G-7107 Cargo [G-506]' из 'Семнадцати мгновений весны'.

Итого: дофига инсайтов прикольных можно вытащить. Примеры визуализаций в комменты покидаю.