Не совсем про датавиз (хотя и про датавиз), но про раздвигание горизонта границ.

https://xn--r1a.website/data_bar/90

Гайд по типам графиков от Datawrapper 💫

Свежее прекрасное от Lisa Charlotte Muth. На этот раз общий гайд про то, какие типы графиков существуют и когда их использовать. Не уходит в детали построения и правила, но зато есть куча кросс-ссылок на примеры и другие статьи.

Мы с Сашей Бараковым собираем в Miro Data & Analytics Songbooks все ее посты картинками для удобной навигации. Сама пользуюсь эти минимум раз в месяц. И эта новая статья там тоже появится сегодня 🐙

По сути столбчатая диаграмма, с условно запрещенным направлением сверху вниз, но — редкий случай — в виде буквальной метафоры, где это абсолютно оправдано.

Также отметил бы скругление, которое в данном случае не декоративное, а скорее показывает условность значений. Как и пунктир на объектах.

И элегантная легенда обводкой.

#датавизприемы

✨Оптимальные размеры барчарта✨

Недавно на курсе обсуждали, какие же они, идеальные пропорции для барчарта? На что я обычно ориентируюсь -- с пропорциями все хорошо, если:
- Можем охватить график одним взглядом:
Если ловите себя на том, что глаза "бегают"от начала и до конца столбиков, то можно сУзить

- Легко проводить сравнение:
Немного субъективная штука, но можно попробовать убрать подписи чисел и посмотреть, как хорошо вы можете узадать реальную разницу

- Текст и подписи влазят в столбец:
Числа не прилипают к краям, размеры текста и столбика визуально сбалансированы

- Столбики не слишком широкие и не слишком узкие
На слишком широких теряется текст -- столбики начинают визуально перевешивать. На узких появляется ощущуение "сетки", как будто белое пространство такое же важное, как и сами столбцы. В идеале расстояние между столбцами составляет ~30-50% ширины самого столбика.

Вы ждали

Скинули мем, это мило 💔

👀 Плотность населения

Шесть способов визуализировать плотность населения. Цветовая шкала и подписи объясняют, как каждая карта визуализирует плотность населения: с использованием точек, искажённых форм, кругов, линий или классического цветового градиента. А как бы вы визуализировали плотность населения?

via Benjamin Nowak

Но есть же ещё вот такой вариант!

⚡Вы неоднократно спрашивали как купить книгу "Графики, которые убеждают всех" в Европе.

И теперь такая возможность есть! Договорился с магазином Polaris, книга теперь у них в наличии, доставляется по всей Европе.

https://kniga.lv/shop/grafiki-kotorie-ubezhdajut-vseh-2-e-dopolnennoe-i-pererabotannoe-izdanie

Просто вспомнил одну из моих любимых инфографик. Тот редкий случай, когда буквальное изображение понятий на инфографике работает. Иконки сделаны гениально.

Картинка из Иллюстрированной энциклопедии Комптона 1943 года. В которой и сам таймлайн является метафорой жизненного пути.

Единственное что я бы поменял, цветовую легенду сделал цветом, а не словами "красный", "желтый" и поместил сверху перед таймлайном.

В Экселе как известно можно сделать всё.

Via https://xn--r1a.website/finalyticspro/758

Записала маленький бесплатный курс про улучшение таблиц и графиков в Excel. С задачками самопроверки и чеклистами.

1 час и 42 минуты переверстываю стандартные визуализации, объясняя где чего не так и как сделать лучше. Вот так вот!

Долго вглядывался в бездну этот график. Нашел, что он гениален. И по форме, и по содержанию.

https://xn--r1a.website/data_bar/116

Довольно необычный ход, мне бы не пришел такой в голову.

Я бы сделал линейными степами с общими осями X и Y, либо один график под другим, чтобы не подписывать дважды май-август.

Но размышляя над тем, почему сделали именно так. При сохранении удобства сравнения паттернов год к году, имеем логичную интуитивную последовательность слева направо. А главное — получаем столбики с более вертикальными пропорциями. Что с одной стороны лучше показывает идею про достижение 300 млн, а во-вторых, и это может быть даже важнее, даёт удобно подписать фильмы сверху.

Отдельно отмечу подписи годов на самих столбиках, тоже достаточно необычно.

#датавизприемы

Всем доброе утро и продуктивной недели!

The Art of Data Visualization with ggplot2 (The TidyTuesday Cookbook) 🌟

Nicola Rennie подвела небольшой итог трехлетней работы с данными в рамках еженедельного социального проекта TidyTuesday, цель которого — показать, как можно исследовать различные реальные наборы данных.

За три года еженедельных публикаций Nicola создала более 150 визуализаций данных. Каждая глава книги The Art of Data Visualization with ggplot2 посвящена отдельной визуализации данных, включая пояснения для каждого этапа творческого процесса: исследование данных, выбор типа визуализации данных, первоначальные идеи дизайна с набросками от руки, первое построение графика, итеративный процесс стилизации графиков.

Цель книги — продемонстрировать примеры сквозного процесса создания визуализаций данных, уделяя особое внимание техническим деталям их создания в R. Особенно нравится то, что процесс создания визуализации записывается как gif в библиотеке {camcorder}.

Просто кладезь идей для визуального вдохновения!

Вижу, что некоторые люди репостят пост Ильи Бирмана про то, каким должны быть правильные пропорции линейного графика. Пост сколь категоричный, столь.. и странный. Я уже много раз писал об этой теме в канале (очень подробно, и еще, и еще), писал в книге, у нас даже были дебаты с Ромой Буниным, по результатам которых он кажется немного пересмотрел свои взгляды)

Вообще, обратил внимание, что в 99% случаев чушь можно предсказать по вводному сочетанию слов "как писал Эдвард Тафти". Ребят, со времен Эдварда Тафти прошло уже много времени, во-первых, а во-вторых, прочитайте, пожалуйста, еще какие-то книги, чтобы категорично что-то утверждать с интонацией эксперта.

Речь как вы понимаете снова о том, что нужно [якобы] использовать соотношение 45 градусов наклона в линейных графиках. При этом вокруг этого Бирман выстраивает какую-то псевдонаукообразную аргументацию, с которой непонятно даже как спорить. Потому что он берет абсолютно абстрактный пример. Как и в предыдущих постах на эту тему и на дебатах могу еще раз повторить. Не надо цепляться к правилу 45 градусов. Понятно, что слишком плоский график и слишком узкий затрудняют чтение просто с позиции восприятия. Для остальных случаев выбор пропорций определяется субъективным контекстом, в котором а) существуют конкретные данные б) который выбрал автор для донесения своей мысли.