Как расправиться с «лапшой»?
Недавно писал в своём большом канале пост про «лапшу» — скопление линейных графиков, в котором трудно разобраться. Увидел, что к этой теме был большой интерес, поэтому решил разобрать тут, что ещё можно было бы сделать с этой проблемой.
Попробовать разные подходы решил на реальных данных — скачал с Федстата данные о том, сколько жилых домов вводят в эксплуатацию.
/* Зануда mode: на графиках я написал, что это построенные дома. Честно говоря, это дома, которые сдали в эксплуатацию. В формулировках мы тонуть не будем — это не важно в данном примере. */
Дальше комментирую получившиеся картинки:
1) «Лапша» получилась скромная, но все равно тяжёлая для восприятия. Будем пробовать что-то с ней сделать.
Как и при создании любого графика, помните, что вы хотите им что-то сказать. Перед тем, как показывать его кому-то ещё, подумайте: что вы хотите донести до читателя?
2) Круто, если у вас есть одна ключевая мысль, которую можно выделить и показать. Тогда остальные части графика будут фоном для «основной» линии — они создают контекст.
3) Экспериментальный приём, но иногда так тоже можно. Если линии выстраиваются в понятную градацию, можно раскрашивать их оттенками цвета. Работает, например, если каждая из линий показывает год или возрастную группу — от молодых к старым.
Хорошо работает в графиках о глобальном потеплении. В данном примере — «сомнительно, но окей» 😄
4) Если вы не можете выделить одну главную мысль, разделите график на несколько маленьких. На каждом маленьком графике можно показать, где находится определённый год относительно остальных — так ваш читатель не запутается в цветах и линиях.
Можно пойти ещё дальше. Допустим, вам важно показать сравнение 2023 года и всех остальных по отдельности. Тогда можно на каждом из графиков выделять ярким цветом сразу по два года — 2023 и 2022, 2023 и 2021 и т.д.
Как вам советы? Ставьте 🔥, если было полезно.
Недавно писал в своём большом канале пост про «лапшу» — скопление линейных графиков, в котором трудно разобраться. Увидел, что к этой теме был большой интерес, поэтому решил разобрать тут, что ещё можно было бы сделать с этой проблемой.
Попробовать разные подходы решил на реальных данных — скачал с Федстата данные о том, сколько жилых домов вводят в эксплуатацию.
/* Зануда mode: на графиках я написал, что это построенные дома. Честно говоря, это дома, которые сдали в эксплуатацию. В формулировках мы тонуть не будем — это не важно в данном примере. */
Дальше комментирую получившиеся картинки:
1) «Лапша» получилась скромная, но все равно тяжёлая для восприятия. Будем пробовать что-то с ней сделать.
Как и при создании любого графика, помните, что вы хотите им что-то сказать. Перед тем, как показывать его кому-то ещё, подумайте: что вы хотите донести до читателя?
2) Круто, если у вас есть одна ключевая мысль, которую можно выделить и показать. Тогда остальные части графика будут фоном для «основной» линии — они создают контекст.
3) Экспериментальный приём, но иногда так тоже можно. Если линии выстраиваются в понятную градацию, можно раскрашивать их оттенками цвета. Работает, например, если каждая из линий показывает год или возрастную группу — от молодых к старым.
Хорошо работает в графиках о глобальном потеплении. В данном примере — «сомнительно, но окей» 😄
4) Если вы не можете выделить одну главную мысль, разделите график на несколько маленьких. На каждом маленьком графике можно показать, где находится определённый год относительно остальных — так ваш читатель не запутается в цветах и линиях.
Можно пойти ещё дальше. Допустим, вам важно показать сравнение 2023 года и всех остальных по отдельности. Тогда можно на каждом из графиков выделять ярким цветом сразу по два года — 2023 и 2022, 2023 и 2021 и т.д.
Как вам советы? Ставьте 🔥, если было полезно.
🔥34❤7💘2👍1
Почему я стал заниматься дата-журналистикой
Эта фотография из моих студенческих времён. Можно сказать, один из первых шагов в дата-журналистику и визуализацию данных. Здесь мы вместе с ребятами из моей студенческой редакции радуемся тому, что заняли третье место на хакатоне по дата-журналистике.
Тогда мы проанализировали, в каких группах состоят студенты разных вузов и вычислили, что ребята из вузов со средним проходным баллом 50-60 любят MDK и пацанские цитаты, а студенты «престижных» подписаны скорее на N+1 и «Образовач».
Вчера в своём интервью на YaTalks я сказал, что работа с данными позволяет очень многое узнать о мире. И это действительно так.
Делая каждое новое исследование, я нахожу много инсайтов, которые меня удивляют и зажигают. Но что ещё круче — возможность представить эти инсайты в виде понятной, красивой и запоминающейся картинки.
К красивым картинкам в своих исследованиях я пришёл не сразу. Первые наши работы на хакатонах выглядели нелепо, хотя в те годы мне казалось, что мы делаем что-то очень крутое.
Ну а чтобы избавить от таких ошибок вас, я здесь и пишу. Скоро выйдет следующий полезный совет 😌
Эта фотография из моих студенческих времён. Можно сказать, один из первых шагов в дата-журналистику и визуализацию данных. Здесь мы вместе с ребятами из моей студенческой редакции радуемся тому, что заняли третье место на хакатоне по дата-журналистике.
Тогда мы проанализировали, в каких группах состоят студенты разных вузов и вычислили, что ребята из вузов со средним проходным баллом 50-60 любят MDK и пацанские цитаты, а студенты «престижных» подписаны скорее на N+1 и «Образовач».
Вчера в своём интервью на YaTalks я сказал, что работа с данными позволяет очень многое узнать о мире. И это действительно так.
Делая каждое новое исследование, я нахожу много инсайтов, которые меня удивляют и зажигают. Но что ещё круче — возможность представить эти инсайты в виде понятной, красивой и запоминающейся картинки.
К красивым картинкам в своих исследованиях я пришёл не сразу. Первые наши работы на хакатонах выглядели нелепо, хотя в те годы мне казалось, что мы делаем что-то очень крутое.
Ну а чтобы избавить от таких ошибок вас, я здесь и пишу. Скоро выйдет следующий полезный совет 😌
❤43❤🔥7🔥6👨💻1👀1
Ваш голос решает
За последние два месяца я старался лучше понять, что вы знаете на тему визуализации данных.
Мы провели 41 интервью, чтобы лучше понять ваши проблемы и интересы. Это помогло понять, как дальше развивать блог.
Спасибо за это — ваша готовность помочь вызывает у меня бабочки в животе, и вдохновляет работать дальше.
90% респондентов рассказывали, что сталкивались с проблемой подготовки качественной информации: непонятно, где искать данные и цифры не сходятся.
С моими интервью произошло то же самое 🙈
Две недели крутил табличку с результатами, создавал mind map, но информация все равно слишком сильно расходится.
Поэтому прошу вас помочь — пройдите, пожалуйста, опрос о том, что в визуализации данных вам даётся легко, а что — не очень. Это займёт 5-7 минут, но зато пользу получат все: я пойму, какие посты вам нужны, а вы будете получать здесь самый релевантный контент.
Также для участников опроса мы подготовим подарок. Какой? Это мы как раз определим по результатам опроса 😄
Но точно скажу, что это будет полезный гайд, который позволит вам ещё лучше визуализировать данные.
Чтобы пройти опрос, кликните по ссылке ниже:
🔗 https://forms.gle/P4MMPvL1L23WvYjS7
За последние два месяца я старался лучше понять, что вы знаете на тему визуализации данных.
Мы провели 41 интервью, чтобы лучше понять ваши проблемы и интересы. Это помогло понять, как дальше развивать блог.
Спасибо за это — ваша готовность помочь вызывает у меня бабочки в животе, и вдохновляет работать дальше.
90% респондентов рассказывали, что сталкивались с проблемой подготовки качественной информации: непонятно, где искать данные и цифры не сходятся.
С моими интервью произошло то же самое 🙈
Две недели крутил табличку с результатами, создавал mind map, но информация все равно слишком сильно расходится.
Поэтому прошу вас помочь — пройдите, пожалуйста, опрос о том, что в визуализации данных вам даётся легко, а что — не очень. Это займёт 5-7 минут, но зато пользу получат все: я пойму, какие посты вам нужны, а вы будете получать здесь самый релевантный контент.
Также для участников опроса мы подготовим подарок. Какой? Это мы как раз определим по результатам опроса 😄
Но точно скажу, что это будет полезный гайд, который позволит вам ещё лучше визуализировать данные.
Чтобы пройти опрос, кликните по ссылке ниже:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google Docs
Расскажите о себе
👌12❤5👍5
Разберу ваши графики
Когда я создавал этот канал, то обещал, что проведу здесь разборы — в комментариях на это был большооой спрос.
Обещал — делаю.
Разборы пройдут в субботу 16 декабря в 15:00 прямо тут. Не забудьте проверить, что вы подписаны.
И постарайтесь быть на стриме — не обещаю, что получится сделать запись.
Важное условие — разберу только те графики, которые вы пришлёте в форму. Не в комментарии, пожалуйста! 😄
А ещё у меня скоро будут новости. Пока не готов их озвучить — но в 20 числах тут будет большой анонс ☺️
Когда я создавал этот канал, то обещал, что проведу здесь разборы — в комментариях на это был большооой спрос.
Обещал — делаю.
Разборы пройдут в субботу 16 декабря в 15:00 прямо тут. Не забудьте проверить, что вы подписаны.
И постарайтесь быть на стриме — не обещаю, что получится сделать запись.
Важное условие — разберу только те графики, которые вы пришлёте в форму. Не в комментарии, пожалуйста! 😄
А ещё у меня скоро будут новости. Пока не готов их озвучить — но в 20 числах тут будет большой анонс ☺️
🔥20❤5👀3
О, уже классный собирается набор на завтрашние разборы.
Кто-то скидывает свои первые работы, кто-то показывает «перлы», которые встретились в рабочей рассылке.
И я уже знаю, что можно посоветовать, чтобы сделать каждый из графиков лучше 🥰
Кстати, у вас осталось чуть больше трёх часов, чтобы тоже докинуть свои примеры в форму
Кто-то скидывает свои первые работы, кто-то показывает «перлы», которые встретились в рабочей рассылке.
И я уже знаю, что можно посоветовать, чтобы сделать каждый из графиков лучше 🥰
Кстати, у вас осталось чуть больше трёх часов, чтобы тоже докинуть свои примеры в форму
❤15🤔3☃1🤷♀1👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Запись сегодняшнего стрима с разбором графиков
Обсудили 7 работ — по каждой я рассказал, что в них сделано хорошо, а что лучше изменить. А бонусом в начале посмотрели на то, как креативно можно визуализировать гранты 🌿
Теперь хочу задать вам важный вопрос — хотите ли вы, чтобы я в дальнейшем проводил такие разборы?
Мне прислали всего 7 графиков, так что я немного усомнился, что вам это интересно.
Итак, если вы за то, чтобы провести такую встречу еще — ставьте 🔥. А если нет — кидайте 😴
Обсудили 7 работ — по каждой я рассказал, что в них сделано хорошо, а что лучше изменить. А бонусом в начале посмотрели на то, как креативно можно визуализировать гранты 🌿
Теперь хочу задать вам важный вопрос — хотите ли вы, чтобы я в дальнейшем проводил такие разборы?
Мне прислали всего 7 графиков, так что я немного усомнился, что вам это интересно.
Итак, если вы за то, чтобы провести такую встречу еще — ставьте 🔥. А если нет — кидайте 😴
🔥58❤5👍4😴2
«Народ, все учитесь. Антон согласовал разработанный Олегом процесс по работе с Кредитными картами с первого раза» — с довольным видом Лена, начальница Управления развития процессов зашла в кабинет и плюхнулась на стул.
На 3-4 секунды повисла задумчивая тишина, затем Денис иронично сказал — «Олег, делись, что ты там такого волшебного написал? За 3 года работы в банке Антон еще ни разу ничего не согласовывал с первого раза. Ты оглушил его дубиной?»
«Да ничего такого. Не знаю, чего это он», — протянул Олег. — «Вон, сам посмотри»
И да, презентация процесса ничем не отличалась от стандартной — концепция проекта, анализ, предложения, road map по внедрению. Отличалось только одно — то, как Олег оформил результаты аналитики.
Узкие места и финансовые потери старого бизнес-процесса были оцифрованы и визуализированы: сразу было понятно, где и сколько теряется денег, а сколько можно было получить в зависимости от разных сценариев. Графики были сделаны настолько понятно, что выводы можно было сделать мгновенно. Именно это стало причиной быстрого согласования.
Эту историю рассказал мне сам Олег. Много лет Олег работал в банках на позиции менеджера, а теперь занимается маркетингом и помогает мне исследовать аудиторию.
Так получилось, что визуализация данных не была для Олега ключевой компетенцией. Без глубоких знаний в свой сфере он никогда не смог бы описать бизнес-процесс. Однако именно навык грамотно и понятно донести проблемы, скрывающиеся в большом массиве данных, помог ему тогда с первого раза защитить работу.
Я спросил Олега, есть ли у него та самая презентация, но она ожидаемо оказалась под NDA. Так что осталась лишь благодарность и воспоминания о приятно потраченной премии. Фотку приложим в комментарии 😄
Вне зависимости от того, кем вы работаете, надеюсь, что мои разборы и советы помогут и вам однажды подготовить ту самую картинку, которая покорит сердца.
На 3-4 секунды повисла задумчивая тишина, затем Денис иронично сказал — «Олег, делись, что ты там такого волшебного написал? За 3 года работы в банке Антон еще ни разу ничего не согласовывал с первого раза. Ты оглушил его дубиной?»
«Да ничего такого. Не знаю, чего это он», — протянул Олег. — «Вон, сам посмотри»
И да, презентация процесса ничем не отличалась от стандартной — концепция проекта, анализ, предложения, road map по внедрению. Отличалось только одно — то, как Олег оформил результаты аналитики.
Узкие места и финансовые потери старого бизнес-процесса были оцифрованы и визуализированы: сразу было понятно, где и сколько теряется денег, а сколько можно было получить в зависимости от разных сценариев. Графики были сделаны настолько понятно, что выводы можно было сделать мгновенно. Именно это стало причиной быстрого согласования.
Эту историю рассказал мне сам Олег. Много лет Олег работал в банках на позиции менеджера, а теперь занимается маркетингом и помогает мне исследовать аудиторию.
Так получилось, что визуализация данных не была для Олега ключевой компетенцией. Без глубоких знаний в свой сфере он никогда не смог бы описать бизнес-процесс. Однако именно навык грамотно и понятно донести проблемы, скрывающиеся в большом массиве данных, помог ему тогда с первого раза защитить работу.
Я спросил Олега, есть ли у него та самая презентация, но она ожидаемо оказалась под NDA. Так что осталась лишь благодарность и воспоминания о приятно потраченной премии. Фотку приложим в комментарии 😄
Вне зависимости от того, кем вы работаете, надеюсь, что мои разборы и советы помогут и вам однажды подготовить ту самую картинку, которая покорит сердца.
❤11🙏5🔥3
Что-то не так с этими Дедами, вам не кажется?
Диссонанс получился из-за того, что дизайнер этой инфографики для Tinkoff Data смешал разные виды визуализаций. Числа явно пропорциональны высоте фигурки, но при этом её ширина тоже меняется, поэтому в итоге растёт и площадь.
В итоге визуально последний Дед мороз больше первого не в ~3 раза, как должно быть, а ~в 8-9!
Этой ошибки можно избежать, если понимать, как устроена визуализация данных.
В основе каждого виза лежит кодирование: разные геометрические фигуры и их свойства, которые отображают данные.
Где-то это площадь, где-то — высота, где-то — координата, где-то — оттенок цвета.
И вот хорошее упражнение. Попробуйте зайти в каталог визуализаций и подумать — какое свойство фигуры в каждом отдельном случае кодирует данные?
Особенно интересно смотреть на сложные комплексные примеры, где и положение, и координата, и площадь сразу 😌
#разбор
Диссонанс получился из-за того, что дизайнер этой инфографики для Tinkoff Data смешал разные виды визуализаций. Числа явно пропорциональны высоте фигурки, но при этом её ширина тоже меняется, поэтому в итоге растёт и площадь.
В итоге визуально последний Дед мороз больше первого не в ~3 раза, как должно быть, а ~в 8-9!
Этой ошибки можно избежать, если понимать, как устроена визуализация данных.
В основе каждого виза лежит кодирование: разные геометрические фигуры и их свойства, которые отображают данные.
Где-то это площадь, где-то — высота, где-то — координата, где-то — оттенок цвета.
И вот хорошее упражнение. Попробуйте зайти в каталог визуализаций и подумать — какое свойство фигуры в каждом отдельном случае кодирует данные?
Особенно интересно смотреть на сложные комплексные примеры, где и положение, и координата, и площадь сразу 😌
#разбор
❤25
По прогнозу Statista, в 2023 году люди произведут 120 000 000 000 000 000 мегабайт данных. Эта цифра уже долгие годы растёт по экспоненте: для сравнения, в 2010 году она была в 60 раз меньше!
Единственный способ не потеряться в этом многообразии данных — научиться их визуализировать.
Сегодня я открываю предзапись на свой курс «Эстетика в графиках».
Это курс о том, как грамотно визуализировать данные: от поиска и подготовки табличек до дата-сторителлинга. Моя главная миссия на курсе — научить вас делать графики, которые смогут рассказывать истории, доносить идеи и подводить к принятию решений.
Курс рассчитан на 2 месяца и включает 9 модулей. После его прохождения вы научитесь делать графики, которые вызывают восхищение, и рассказывать дата-истории.
Пока я открываю анкету предзаписи — она ни к чему вас не обязывает, но позволяет забронировать место на курсе и получить его по самой выгодной цене. Начинается она с 15000 рублей за тариф без проверки домашних заданий. Есть беспроцентная рассрочка. С ней цена 1250 руб./мес.
https://forms.gle/Tp2vnXPSd9oHuA1z8
Когда вы заполните анкету, с вами свяжется моя команда, расскажет о курсе и предложит специальные условия для обучения.
Уверен, что после прохождения курса вы сможете гордиться своими работами и сможете делиться опытом со своими коллегами.
Предзапись закроем 24 декабря — после этого зайти на курс на тех же условиях будет невозможно.
Ещё раз ссылка: https://forms.gle/Tp2vnXPSd9oHuA1z8
Единственный способ не потеряться в этом многообразии данных — научиться их визуализировать.
Сегодня я открываю предзапись на свой курс «Эстетика в графиках».
Это курс о том, как грамотно визуализировать данные: от поиска и подготовки табличек до дата-сторителлинга. Моя главная миссия на курсе — научить вас делать графики, которые смогут рассказывать истории, доносить идеи и подводить к принятию решений.
Курс рассчитан на 2 месяца и включает 9 модулей. После его прохождения вы научитесь делать графики, которые вызывают восхищение, и рассказывать дата-истории.
Пока я открываю анкету предзаписи — она ни к чему вас не обязывает, но позволяет забронировать место на курсе и получить его по самой выгодной цене. Начинается она с 15000 рублей за тариф без проверки домашних заданий. Есть беспроцентная рассрочка. С ней цена 1250 руб./мес.
https://forms.gle/Tp2vnXPSd9oHuA1z8
Когда вы заполните анкету, с вами свяжется моя команда, расскажет о курсе и предложит специальные условия для обучения.
Уверен, что после прохождения курса вы сможете гордиться своими работами и сможете делиться опытом со своими коллегами.
Предзапись закроем 24 декабря — после этого зайти на курс на тех же условиях будет невозможно.
Ещё раз ссылка: https://forms.gle/Tp2vnXPSd9oHuA1z8
🔥10❤4👍1🤔1
Вчера я анонсировал свой курс по визуализации данных, а сегодня хочу подробнее рассказать вам о программе. В ней можно выделить несколько больших блоков:
Теория визуализация данных
• Основные ошибки
• Принципы визуального восприятия
• Разборы плохих графиков
• Этапы работы над визуализацией
Десятки графиков, которые вы научитесь применять:
• Миллион и один видов столбиков
• «Продвинутые» диаграммы для сравнения данных: Range Plot, Bullet Chart
• Важные и необходимые: Treemap, Heatmap, Area Chart
• Редкие и сложные: Voronoi, Beeswarm
• А ещё вы научитесь мыслить вне названий диаграмм, создавая что-то уникальное и своё
Инструменты для визуализации:
• Гугл-таблицы
• Tableau Public
• Figma
• Flourish
• RawGraphs
Позволю сделать себе ремарку — на курсе я дам самые простые инструменты с низким порогом входа. На самом деле, вы сможете применить знания, чтобы делать то же самое хоть на R, хоть на Python, хоть на JS — принципы везде абсолютно одинаковые. 🙂
Фишки для ваших графиков
• Сторителлинг
• Оформление в графических редакторах
• Визуальные метафоры
• Практика работы с иллюстрациями в датавизе
• Анимация на графиках
На тарифе с обратной связью все работы я буду разбирать лично, поэтому таких мест будет всего 60. И их уже начинают разбирать.
Вы тоже можете забронировать место на курсе по самой выгодной цене через анкету предзаписи:
https://forms.gle/Tp2vnXPSd9oHuA1z8
Теория визуализация данных
• Основные ошибки
• Принципы визуального восприятия
• Разборы плохих графиков
• Этапы работы над визуализацией
Десятки графиков, которые вы научитесь применять:
• Миллион и один видов столбиков
• «Продвинутые» диаграммы для сравнения данных: Range Plot, Bullet Chart
• Важные и необходимые: Treemap, Heatmap, Area Chart
• Редкие и сложные: Voronoi, Beeswarm
• А ещё вы научитесь мыслить вне названий диаграмм, создавая что-то уникальное и своё
Инструменты для визуализации:
• Гугл-таблицы
• Tableau Public
• Figma
• Flourish
• RawGraphs
Позволю сделать себе ремарку — на курсе я дам самые простые инструменты с низким порогом входа. На самом деле, вы сможете применить знания, чтобы делать то же самое хоть на R, хоть на Python, хоть на JS — принципы везде абсолютно одинаковые. 🙂
Фишки для ваших графиков
• Сторителлинг
• Оформление в графических редакторах
• Визуальные метафоры
• Практика работы с иллюстрациями в датавизе
• Анимация на графиках
На тарифе с обратной связью все работы я буду разбирать лично, поэтому таких мест будет всего 60. И их уже начинают разбирать.
Вы тоже можете забронировать место на курсе по самой выгодной цене через анкету предзаписи:
https://forms.gle/Tp2vnXPSd9oHuA1z8
❤8🔥6👍3
Есть такое понятие в дизайне как «гештальт-принципы». Многие из них отлично ложатся на визуализацию данных, и если хорошо их понимать, вы сможете делать ваши графики значительно лучше.
В этой карте нарушены сразу два из них — принцип близости и принцип подобия.
Принцип подобия говорит о том, что объекты одинакового цвета или формы мы воспринимаем как части одного целого. На карте же мы видим, например, синюю Италию и синий Гондурас, которые явно воспринимаются чем-то похожим — их очень трудно разделить.
Принцип близости гласит, что нам легче связывать друг с другом объекты, которые находятся рядом. Этот принцип всегда надо держать в уме, когда мы что-то подписываем на графике.
Карта станет значительно лучше, если часть из зон подписать прямо на ней, а к части сделать выноски (линии с подписями). Иначе читателю каждый раз приходится бегать глазами, чтобы понять значение определённого цвета.
Было полезно? Ставьте 🔥
#разбор
В этой карте нарушены сразу два из них — принцип близости и принцип подобия.
Принцип подобия говорит о том, что объекты одинакового цвета или формы мы воспринимаем как части одного целого. На карте же мы видим, например, синюю Италию и синий Гондурас, которые явно воспринимаются чем-то похожим — их очень трудно разделить.
Принцип близости гласит, что нам легче связывать друг с другом объекты, которые находятся рядом. Этот принцип всегда надо держать в уме, когда мы что-то подписываем на графике.
Карта станет значительно лучше, если часть из зон подписать прямо на ней, а к части сделать выноски (линии с подписями). Иначе читателю каждый раз приходится бегать глазами, чтобы понять значение определённого цвета.
Было полезно? Ставьте 🔥
#разбор
🔥29❤6👍3