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 ☺️

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

Комментарии к трансляции пишите под этим постом 👇

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 😴

«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.

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

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

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

Мини-напоминание: сегодня — последний день, когда вы можете забронировать место на курсе по самой низкой цене.

Кстати, в анкете предзаписи уже 71 человек, а мест с обратной связью будет всего 60.

Присоединиться ещё можно тут:
https://forms.gle/Tp2vnXPSd9oHuA1z8

После праздников настолько погрузился в работу и подготовку курса, что совсем не оставалось времени на контент тут 🙈

Исправляюсь и возвращаюсь с полезностью.

Как вам кажется, всё ли с этим графиком в порядке? Может, у вас есть предложения, как его улучшить? Напишите свои версии👇

Проблема картинки из предыдущего поста — в логарифмической шкале.

Не пугайтесь, сейчас объясню. Найдите на предыдущем графике компанию Open AI. Они где-то в центре. Визуально кажется, что они всего в два раза отстают по цитированиям от лидера, так?

Не-а. В 10 раз.

Присмотритесь к шкале слева: через равные деления там стоят отметки 3 тысячи, 30 тысяч и 300 тысяч. Это и есть особенность логарифмической шкалы — она оперирует не обычными числами, а степенями — чаще всего десятки (10 ⁰, 10 ¹, 10 ² и т.д)

Люди придумали логарифмическую шкалу для визуализации процессов с экспоненциальным ростом. В таких процессах числа настолько сильно отличаются друг от друга, что если попробовать уместить их на одном графике, то различия между большинством из них будут не видны.

Главное, что вы должны помнить про логарифмическую шкалу: никогда не используйте её с барчартами. Высота столбиков должна помогать сравнивать числа, в данном же случае она только обманывает восприятие.

Я вообще не советую использовать логарифмическую шкалу, потому что обычному человеку очень трудно понять, что на ней происходит, с непривычки ломается мозг. Если вы пишете для учёных или ну очень умных людей, логарифмическая шкала допустима. Но и в этом случае столбики использовать нельзя — можно линейный график, либо точки.

Практически никогда не бывает ситуаций, в которых вам критически важно сделать на графике различимым каждый конкретный объект. Помните об этом и не пытайтесь визуализировать абсолютно все данные, которые у вас есть.

#разбор

Редкий пример графика, на котором логарифмическая шкала уместна — траектория развития коронавируса. В начале пандемии количество заражений в разных странах драматически отличалось.

Однако сравнивать сами заражения мы и не хотим. На этом графике мы ещё можем увидеть, как меняются и отличаются темпы роста заражений у разных стран.

Очень сложно, но любопытно.

Ещё один график, иллюстрирующий закон Мура. Он гласит, что мощность процессоров каждые два года удваивается.

Здесь решили убить двух зайцев. Опять же, на первом месте процесс, видна непрерывная закономерность. А дополнительно — можно навестись на каждую точку и посмотреть, что это был за девайс.

Почему визуализации данных надо учиться? Вот вам наглядный пример.

Когда-то одно хорошее издание выпустило полезную статью про инвестиции и снабдило её таким графиком.

Дизайнер, который оформлял тогда материал, видимо, не очень глубоко разбирался в визуализации данных и выбрал стандартный график по гайду. Ну а что? Вот, значения меняются во времени, линейный график «отлично подходит».

Так дизайнер упустил возможность «словить» и презентовать важную идею.