Не обязательно делать сложные графики, чтобы выглядело круто
Читал недавно материал NYT о том, к каким итогам пришла Великобритания за 14 лет главенства консерваторов в Парламенте.
Материал сделан из максимально простых графиков, но при этом привлекает внимание. Почему?
Для себя я выделил несколько причин:
1. Хорошие заголовки. Ты не просто смотришь на какой-то показатель, а сразу читаешь готовый вывод.
2. Графики связаны между собой. Даже это банальное «... и» связывает два соседних графика в небольшую историю.
3. Цветовые акценты. Тут ещё интересный момент, что цвета графиков подобраны неслучайно — они отсылают к началу материала, где цветом показано, какие показатели улучшились, какие ухудшились, а какие остались стабильными.
Это, кстати, база дата-сторителлинга, которую полезно держать в голове, когда вы оформляете данные для внешней аудитории.
Материал полностью можно почитать здесь:
https://www.nytimes.com/interactive/2024/07/03/world/europe/uk-election-better-worse.html
Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
Читал недавно материал NYT о том, к каким итогам пришла Великобритания за 14 лет главенства консерваторов в Парламенте.
Материал сделан из максимально простых графиков, но при этом привлекает внимание. Почему?
Для себя я выделил несколько причин:
1. Хорошие заголовки. Ты не просто смотришь на какой-то показатель, а сразу читаешь готовый вывод.
2. Графики связаны между собой. Даже это банальное «... и» связывает два соседних графика в небольшую историю.
3. Цветовые акценты. Тут ещё интересный момент, что цвета графиков подобраны неслучайно — они отсылают к началу материала, где цветом показано, какие показатели улучшились, какие ухудшились, а какие остались стабильными.
Это, кстати, база дата-сторителлинга, которую полезно держать в голове, когда вы оформляете данные для внешней аудитории.
Материал полностью можно почитать здесь:
https://www.nytimes.com/interactive/2024/07/03/world/europe/uk-election-better-worse.html
Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
❤15🔥5😢3
Использовать ли визуальные метафоры в датавизе?
В конце прошлого года я участвовал в конференции «Дата-сторителлинг» и готовил туда доклад про визуальные метафоры.
В ходе подготовки я изучил несколько научных статей и дискуссию вокруг них, перескажу вам самое важное из своего доклада.
Визуальные метафоры — это поиск в датавизе форм, похожих на объекты из реального мира. Например, мы можем разглядеть в столбиковых диаграммах стволы деревьев, а в пайчарте — фрагменты какой-нибудь планеты.
Такие графики обычно хорошо привлекают внимание и в некоторых случаях могут помочь запомнить посыл, лежащий в данных.
Что нужно помнить, используя визуальные метафоры:
🟣 Они подходят только для очень простых данных
🟣 Хорошая метафора должна подчёркивать смысл инфографики. Например, у Т—Ж неплохо получилось с соусом Heinz — стекающий вниз кетчуп очень органично помогает запомнить, что акции компании тоже падают
🟣 Круто, когда метафора вызывает какую-то эмоцию. От «забавно» до «отвратительно». Последним, кстати, любит пользоваться моя любимая дата-художница Мона Чалаби, несколько её работ покажу позже.
🟣 В поиске удачной формы важно не искажать данные. Если приходится делать у столбиков ось не от нуля, менять положение каких-то элементов на графике, сразу откажитесь от такой метафоры.
🟣 Это штучный продукт, уместный только в определённых контекстах! Пожалуй, будет странно, если вдруг условный РБК начнёт делать все свои графики с визуальными метафорами. А вот пару раз использовать такие в своих соцсетях — вполне.
В конце прошлого года я участвовал в конференции «Дата-сторителлинг» и готовил туда доклад про визуальные метафоры.
В ходе подготовки я изучил несколько научных статей и дискуссию вокруг них, перескажу вам самое важное из своего доклада.
Визуальные метафоры — это поиск в датавизе форм, похожих на объекты из реального мира. Например, мы можем разглядеть в столбиковых диаграммах стволы деревьев, а в пайчарте — фрагменты какой-нибудь планеты.
Такие графики обычно хорошо привлекают внимание и в некоторых случаях могут помочь запомнить посыл, лежащий в данных.
Что нужно помнить, используя визуальные метафоры:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥14❤10
А вот несколько примеров визуальных метафор от дата-художницы Моны Чалаби.
Что вы чувствуете, глядя на эти картинки?
Что вы чувствуете, глядя на эти картинки?
❤🔥27😁17🤔6🥴4🔥3
Написал для Т—Ж ещё одну статью о том, как можно манипулировать восприятием при помощи графиков
На этот раз речь пойдёт про линейные графики и проблемы, которые с ними связаны
Очень понравилось, какой у нас получился материал
Почитайте и вы :)
https://journal.tinkoff.ru/stat-manipulation-line/
На этот раз речь пойдёт про линейные графики и проблемы, которые с ними связаны
Очень понравилось, какой у нас получился материал
Почитайте и вы :)
https://journal.tinkoff.ru/stat-manipulation-line/
❤🔥27👍6🔥5
После того, как я опубликовал в своём большом канале работу студентки, к ней пришли с заказом по инфографике 👀
Скинули референс в виде картинки, сгенерированной нейросетью (1), а Настя сделала слайд (2).
Напомню, что она — Data Scientist, а до курса в графических редакторах не работала.
Поддержите Настю сердечком ♥️ — уверен, ей будет очень приятно!
Скинули референс в виде картинки, сгенерированной нейросетью (1), а Настя сделала слайд (2).
Напомню, что она — Data Scientist, а до курса в графических редакторах не работала.
Поддержите Настю сердечком ♥️ — уверен, ей будет очень приятно!
❤104❤🔥11
Коллега по цеху тут распарсил каждую статью каждого выпуска журнала Playboy с 1953 по 2020 годы и визуализировал популярные имена собственные, которые встречались в журнале.
Что примечательного в этой работе?
Данные не образуют паттерн и визуализация не даёт ровным счётом никаких инсайтов.
Что приходит на помощь?
Приёмы дата-сторителлинга!
Оказывается, за некоторыми из имён и названий тут стоят целые истории. Один умер, другой президентом стал.
Обратит ли читатель на это внимание, если ему не подсказать?
Возможно. Но только самый упорный.
Но держу пари — вы особенно внимательно отсмотрели тех, кто выделен в табличке цветом.
А что ещё интересного тут заметили?
Что примечательного в этой работе?
Данные не образуют паттерн и визуализация не даёт ровным счётом никаких инсайтов.
Что приходит на помощь?
Приёмы дата-сторителлинга!
Оказывается, за некоторыми из имён и названий тут стоят целые истории. Один умер, другой президентом стал.
Обратит ли читатель на это внимание, если ему не подсказать?
Возможно. Но только самый упорный.
Но держу пари — вы особенно внимательно отсмотрели тех, кто выделен в табличке цветом.
А что ещё интересного тут заметили?
❤10🔥4😱3🗿3😁1
Должен ли быть дипломный проект на курсе развлекательной историей?
Нет, нет, и ещё раз — нет!
Вот, например, диплом Евгения Сачкова. Он занимается оценкой рисков информационной безопасности и решил разработать проект отчёта для своей работы.
Это, в общем, даже не исследование — реальных данных тут нет.
Предполагается, что такие картинки будут показывать заказчикам, чтобы объяснить, каким угрозам подвержен их бизнес.
Слово автору работы:
Будь вы владельцем бизнеса — хотели бы получить визуализированный отчёт в дополнение к стандартной кипе бумажек?
Ставьте⚡️, если да 🙌
#работы_студентов
Нет, нет, и ещё раз — нет!
Вот, например, диплом Евгения Сачкова. Он занимается оценкой рисков информационной безопасности и решил разработать проект отчёта для своей работы.
Это, в общем, даже не исследование — реальных данных тут нет.
Предполагается, что такие картинки будут показывать заказчикам, чтобы объяснить, каким угрозам подвержен их бизнес.
Слово автору работы:
Так как в теме рисков изначально нет четкости и конкретики (мы никогда не знаем заранее точно, что именно произойдет), для визуализации само напрашивалось использование гистограмм и scatter plot — эти графики хорошо позволяют показывать вариативность происходящего.
В качестве формата для слайдов был выбран лист А4 — в реальной работе информация скорее всего будет предоставляться читателям вместе с аналитическим отчетом, и потенциально будет распечатываться.
Где-то 60% времени в моем случае ушло на вещи, не относящиеся к визуализации напрямую — мне нужно было подготовить данные так, чтобы выстроить мосты от исходной (достаточно детальной) информации к тому, что было бы интересно смотреть людям, принимающим решения, но не являющимся специалистами в области инфобеза.
Будь вы владельцем бизнеса — хотели бы получить визуализированный отчёт в дополнение к стандартной кипе бумажек?
Ставьте⚡️, если да 🙌
#работы_студентов
⚡27❤10👍2
T-Банк выпустил исследование, в котором есть грубейшая ошибка в инфографике — столбики построены не от нуля.
Почему так сделали — понятно. Числа для разных возрастов очень близки, а разницу показать очень хотелось.
Почему так нельзя?
Давайте сначала проговорим, почему столбики не строят от нуля.
Когда мы смотрим на столбики, то визуально сравниваем длины элементов. И на подсознательном уровне считываем — если длина одного столбика больше другого в два раза, то и значение — тоже.
Почему так сделали — понятно. Числа для разных возрастов очень близки, а разницу показать очень хотелось.
Почему так нельзя?
Давайте сначала проговорим, почему столбики не строят от нуля.
Когда мы смотрим на столбики, то визуально сравниваем длины элементов. И на подсознательном уровне считываем — если длина одного столбика больше другого в два раза, то и значение — тоже.
❤13😱4😁3🤝1
И что тогда делать?
Вообще-то выход — есть. И в этом случае даже не нужно прибегать к манипуляциям.
Нужно просто...использовать вид графика, в котором значения кодируются не длинами элементов, а их положением
Это может быть точка, засечка, линия.
Вот пример такого графика у Т—Ж. Тоже близкие числа, тоже построен не от нуля.
Но обманчивого впечатления тут нет.
Вообще-то выход — есть. И в этом случае даже не нужно прибегать к манипуляциям.
Нужно просто...
Это может быть точка, засечка, линия.
Вот пример такого графика у Т—Ж. Тоже близкие числа, тоже построен не от нуля.
Но обманчивого впечатления тут нет.
❤🔥13❤4