Посты канала настенька и графики

Популярность 4х значных пин-кодов. Несмотря на то, что есть 10000 возможных комбинаций, мы, как самые настоящие человеки, часто повторяемся.

Каждый квардратик – пароль-сочетание 4 цифр. Чем он ярче, тем популярнее такой пароль (это на данных Австралии, но, думаю, похоже перекладывается и на другие страны). Четкая горизонтальная линия – это года рождения, а по диагонали разные 1111 или 3333.

Была похожая работа от Nick Berry с объяснялками внутри.

Lisa Trescott поделилась своими "слайдами/книжкой" с выступления на Apple Tableau Day.

Прям прикольные заморочки с дизайном:
- темная тема
- кнопочки
- иконки с алертами
- пагинация степами и карусель
- виды меню

drawdata – Python библиотека, где можно "нарисовать" данные и получить готовый датасет.

Предлагают использовать для обучения ML алгоритмам, я еще сразу подумала, что для дата-арт проектов может быть полезно.

Mercy Olaoluwa показывает, как сделать KPI карточки в Google Sheets и в Excel. Весь процесс занимает не больше 5 минут💫

- что такое KPI
- анатомия KPI карточки
- пример KPI карточки

📍Гридлайны – убирать или оставлять?

Зависит от типа графика
- В барчарте убираем, подписываем значения напрямую.
- В линейном: если маленький и ближе к спарклайну – убираем, если большой и самостоятельный – оставляем. Иногда нужны отдельные вертикальные гридлайны по границам крупных временных периодов.
- В скаттерплоте оставляем

Про все это есть в первой бесплатной главе курса. Залетайте почитать 🤓

🤯 dd/mm/yyyy или mm/dd/yyyy, а может dd.mm.yy? 🤯

Каждый раз, когда вижу дату в формате 01/01/2025, трачу в 3 раза больше времени, чтобы разобраться, что это за дата такая. В итоге ищу значение выше 12, чтобы понять, где месяц, а где год. Уверена, что если хоть раз взаимодействовали с международными компаниями, то тоже так делали.

💡Чтобы не усложнять жизнь себе и другим, в дэшах я обычно беру вот такой более читабельный формат: 1 Jan'25. В Tableau это делается через кастомный формат: "dd mmm'yy".

Насоветовали еще ISO формат 2025-01-01. Для хранения в данных сто проц, а вот на графиках для чтения для меня сложноват и смещает фокус на год.

Тут Саша проводит забавный конкурс, где все, что нужно сделать – проехаться на такси)). Серьезное аналитическое сообщество сравнивает время поездки, указанное у пассажира и водителя. Поучаствовать и разобраться в том, что такое MAPE можно тут, и истории с такси почитать там же 🙈

А на картинке результат нового исследования от 2GIS про транспортную доступность в Москве. Так что, может, лучше на метро? 🚇

ps смотрю на московское метро и думаю, что так и не дождалась открытия Театральной в Питере, чтобы красиво ездить в универ 🤓

Ого, в Datawrapper можно нарисовать сеточку!

Если сильно постараться, конечно же. Работает костыльно: через линейный график, скаттерплот или карту локаций. Из минусов, все равно придется где-то посчитать укладку графа (layout).

Для углубленной практики советую посмотреть пкату на R или Python, а также Gephi и Cytoscape. Если хочется потыкать онлайн – graphcommons.

- что такое сети и где их рисовать
- датасеты для практики с сетями

Смотрела видео от Nick Desbarats о том, как различные WoW/MoM и другие метрики могут вводить в заблуждение.

Его основная мысль заключается в том, что в дэши часто добавляют информацию о приростах, не учитывая природу метрики. И часто эта информация либо преувеличивает, либо недооценивает проблемы. Например, рост удовлетворенности по WoW на этой неделе может означать, что на предыдущей неделе она значительно снизилась.

📍Что точно можно делать (как по мне):
- Не полагаться только на сухие цифры, всегда показывать динамику в спарклайне рядом.
- Прокрашивать и алертить в зависимости от природы метрики. Где-то приросты по периодам оправданы, а для удовлетворенности будет лучше сравнивать с средним или медианой.
- Разрабатывать планы для метрик и сравнивать с ними.

Ну и не забывать про контекст – что подсветить важно и что действительно является проблемой, а что не очень. Приросты всё же являются хорошим способом проверки, что в данных все ок, так что можно и тесты на это написать.

Увидела проект databeads, где пара создает дата-дривен фенечки из бисера.

Я так и не поняла, продают они их или просто показывают (похоже, что показывают для IIB), но понравилось, что есть сразу список, что вам для этой феенчки нужно и пример, как ее пересобрать в экселе.

Наташа не так давно собирала климатическую фенечку 🧡