Распределение и плотность поголовья скота и птицы в мире, 2018 (Visual Capitalist)
На первой карте — поголовье всего домашнего скота, на остальных — отдельных видов животных:
— крупный рогатый скот
— овцы
— куры
— свиньи
— козы
— утки
Источник данных — Gridded Livestock of the World
Ещё мы писали:
— Распределение поверхности Земли в контексте сельского хозяйства
— Производство и потребление мяса в мире, 1961–2018
— Распределение массы всех наземных млекопитающих
На первой карте — поголовье всего домашнего скота, на остальных — отдельных видов животных:
— крупный рогатый скот
— овцы
— куры
— свиньи
— козы
— утки
Источник данных — Gridded Livestock of the World
Ещё мы писали:
— Распределение поверхности Земли в контексте сельского хозяйства
— Производство и потребление мяса в мире, 1961–2018
— Распределение массы всех наземных млекопитающих
👍16🔥4🕊2
Объёмы ежеквартальных поставок автомобилей Тесла по странам и регионам мира, 2012–2023 (Reddit)
Чёрным цветом обозначены поставки в остальные страны мира
Источник данных — Тесла
Другие данные про Теслу:
— Объёмы производства и поставок автомобилей Тесла, 2019–2022
— Выручка и расходы Теслы за 2022 год
— Объём проданных электромобилей в странах мира, 2011–2021
— Динамика числа произведённых Тесла, по годам и по кварталам, 2012/2016–2020
— Квартальные поставки автомобилей Тесла, 2016–2022
Чёрным цветом обозначены поставки в остальные страны мира
Источник данных — Тесла
Другие данные про Теслу:
— Объёмы производства и поставок автомобилей Тесла, 2019–2022
— Выручка и расходы Теслы за 2022 год
— Объём проданных электромобилей в странах мира, 2011–2021
— Динамика числа произведённых Тесла, по годам и по кварталам, 2012/2016–2020
— Квартальные поставки автомобилей Тесла, 2016–2022
👍5
Распределение богатства в странах ОЭСР, 2019 (Reddit)
По горизонтали — всё национальное богатство страны. Цветом обозначены следующие группы:
— 1% самых богатых
— 10% самых богатых за вычетом 1% самых богатых
— 90% самых бедных
Например, 1% самых богатых американцев владеет 40% всех богатств в стране, следующие 9% самых богатых — 39%, а всему остальному населению — 21%
Данные актуальны по состоянию с 2017 по 2019 годы в зависимости от страны
Источник — OECD.Stat
Больше данных по неравенству в мире:
— Показатели экономического неравенства в мире, 1905–2021
— Коэффициент неравенства Джини и индекс восприятия коррупции в странах мира в прошлом десятилетии
— Индекс Джини по распределению национального дохода стран мира в 2018 году
— Динамика распределения доходов в мире, 1976–2023
— Пирамида глобального распределения богатства, 2020
По горизонтали — всё национальное богатство страны. Цветом обозначены следующие группы:
— 1% самых богатых
— 10% самых богатых за вычетом 1% самых богатых
— 90% самых бедных
Например, 1% самых богатых американцев владеет 40% всех богатств в стране, следующие 9% самых богатых — 39%, а всему остальному населению — 21%
Данные актуальны по состоянию с 2017 по 2019 годы в зависимости от страны
Источник — OECD.Stat
Больше данных по неравенству в мире:
— Показатели экономического неравенства в мире, 1905–2021
— Коэффициент неравенства Джини и индекс восприятия коррупции в странах мира в прошлом десятилетии
— Индекс Джини по распределению национального дохода стран мира в 2018 году
— Динамика распределения доходов в мире, 1976–2023
— Пирамида глобального распределения богатства, 2020
🔥14👍9
Forwarded from Рациональные числа (мёртвый поэт)
Ещё одна визуализация масштабов объектов во Вселенной (Reddit)
По вертикали указана масса объектов, между кружочками — во сколько раз объект больше соседнего
Другие наши публикации про масштабы Вселенной:
— Масштабы объектов на Земле и Вселенной
— Визуальное путешествие от масштаба метров к масштабу фемтометров, к размерам протона
— Модель Солнечной системы в масштабе
По вертикали указана масса объектов, между кружочками — во сколько раз объект больше соседнего
Другие наши публикации про масштабы Вселенной:
— Масштабы объектов на Земле и Вселенной
— Визуальное путешествие от масштаба метров к масштабу фемтометров, к размерам протона
— Модель Солнечной системы в масштабе
👍12🤯6
Скольким неправомерно осуждённым помог Innocence Project, 1992–2023
Innocence Project — организация в США, которая помогает оправдывать неверно осуждённых, используя технологии анализа ДНК и другие современные методы. На данный момент они уже выиграли 245 дел
Согласно статистике на их сайте, в 52% случаев ложный приговор выносился из-за ошибок при проведении криминалистических экспертиз. Развитие технологий позволило это исправить — сейчас анализ ДНК стал главным инструментом для оправдания невиновных. Он помог подавляющему большинству клиентов организации — 199 людям
Другая частая причина ошибочных приговоров — ложные показания свидетелей. Из-за них лишили свободы 68% клиентов организации, а в 18% случаев привлекались информаторы
Innocence Project не только помогает оправдывать несправедливо осуждённых, но и позволяет обнаруживать виновных. За всё время работы компании было выявлено 87 реальных преступников, которые успели совершить 99 насильственных преступлений, пока невиновные отбывали сроки (из них 54 сексуальных нападения и 22 убийства)
Суммарно оправданные провели в заключении 3826 лет, в среднем — 16 лет. 68 человек вовсе не получили никаких компенсаций за ложные обвинения. Всё дело в том, что в ряде штатов отсутствуют законы, по которым положены компенсации в подобных случаях
Вот ещё данные с их сайта:
— 9% ложно осуждённых были приговорены к смертной казни
— 5% признавали собственную вину
— 27 лет — средний возраст получения неправомерного приговора
— 44 года — средний возраст получения оправдательного приговора
— 27% приговоров связаны с ложными признаниями
— 58% оправданных — чернокожие, 34% — белые, 7% — латиноамериканцы, 2% — азиаты, коренные народы и другие этносы
Innocence Project — организация в США, которая помогает оправдывать неверно осуждённых, используя технологии анализа ДНК и другие современные методы. На данный момент они уже выиграли 245 дел
Согласно статистике на их сайте, в 52% случаев ложный приговор выносился из-за ошибок при проведении криминалистических экспертиз. Развитие технологий позволило это исправить — сейчас анализ ДНК стал главным инструментом для оправдания невиновных. Он помог подавляющему большинству клиентов организации — 199 людям
Другая частая причина ошибочных приговоров — ложные показания свидетелей. Из-за них лишили свободы 68% клиентов организации, а в 18% случаев привлекались информаторы
Innocence Project не только помогает оправдывать несправедливо осуждённых, но и позволяет обнаруживать виновных. За всё время работы компании было выявлено 87 реальных преступников, которые успели совершить 99 насильственных преступлений, пока невиновные отбывали сроки (из них 54 сексуальных нападения и 22 убийства)
Суммарно оправданные провели в заключении 3826 лет, в среднем — 16 лет. 68 человек вовсе не получили никаких компенсаций за ложные обвинения. Всё дело в том, что в ряде штатов отсутствуют законы, по которым положены компенсации в подобных случаях
Вот ещё данные с их сайта:
— 9% ложно осуждённых были приговорены к смертной казни
— 5% признавали собственную вину
— 27 лет — средний возраст получения неправомерного приговора
— 44 года — средний возраст получения оправдательного приговора
— 27% приговоров связаны с ложными признаниями
— 58% оправданных — чернокожие, 34% — белые, 7% — латиноамериканцы, 2% — азиаты, коренные народы и другие этносы
😱22🕊9👍5😢4
Как менялось распределение занятости в США среди основных индустрий, 1870–1930 (Benedict Evans)
Сферы деятельности из диаграммы сверху вниз:
— сельское хозяйство
— лесничество и рыболовство
— добыча минералов
— обрабатывающее и машиностроительное производство
— транспорт и связь
— торговля
— государственная служба или иное
— профессиональные услуги
— бытовые или персональные услуги
— офисные профессии
Ещё мы писали про занятость в США и в мире:
— Доля трудоустроенного мужского и женского населения США от 25 до 54 лет, 1960–2023
— Доля безработных чернокожих в США, 1972–2023
— Безработица в США по президентским срокам, 1973–2018
— Число трудоустроенного населения, живущего за чертой крайней бедности, в мире и в странах Африки, 1991–2021
— Уровень безработицы людей с разными уровнями образования в России, 2016
— Где и кем работали россияне в 2021 году
Сферы деятельности из диаграммы сверху вниз:
— сельское хозяйство
— лесничество и рыболовство
— добыча минералов
— обрабатывающее и машиностроительное производство
— транспорт и связь
— торговля
— государственная служба или иное
— профессиональные услуги
— бытовые или персональные услуги
— офисные профессии
Ещё мы писали про занятость в США и в мире:
— Доля трудоустроенного мужского и женского населения США от 25 до 54 лет, 1960–2023
— Доля безработных чернокожих в США, 1972–2023
— Безработица в США по президентским срокам, 1973–2018
— Число трудоустроенного населения, живущего за чертой крайней бедности, в мире и в странах Африки, 1991–2021
— Уровень безработицы людей с разными уровнями образования в России, 2016
— Где и кем работали россияне в 2021 году
👍5🔥1
Динамика доли доходов 1% самого богатого населения в некоторых странах мира, 1910–2021 (Our World in Data)
На первой картинке — страны с U-образным трендом, где доля доходов самого богатого процента населения начала расти после долгого падения. На второй картинке — страны с L-образным трендом, где доля снизилась и практически не менялась со временем
Больше данных по неравенству в мире:
— Показатели экономического неравенства в мире, 1905–2021
— Распределение богатства в странах ОЭСР, 2019
— Динамика распределения доходов в мире, 1976–2023
— Пирамида глобального распределения богатства, 2020
— Индекс Джини по распределению национального дохода стран мира в 2018 году
На первой картинке — страны с U-образным трендом, где доля доходов самого богатого процента населения начала расти после долгого падения. На второй картинке — страны с L-образным трендом, где доля снизилась и практически не менялась со временем
Больше данных по неравенству в мире:
— Показатели экономического неравенства в мире, 1905–2021
— Распределение богатства в странах ОЭСР, 2019
— Динамика распределения доходов в мире, 1976–2023
— Пирамида глобального распределения богатства, 2020
— Индекс Джини по распределению национального дохода стран мира в 2018 году
👍14🔥2😢2
Среднее число приложений у пользователей из разных индустрий занятости, 2017–2020 (Benedict Evans)
Данные основаны на ответах клиентов Okta — крупной американской компании, занимающейся защитой цифровых данных и оптимизацией рабочих процессов
Наши публикации про мобильные приложения:
— Самые скачиваемые мобильные приложения, первый квартал 2022
— Самые скачиваемые мобильные приложения, 2021
— Количество приложений в Google Play и App Store, 2022
— Динамика количества приложений в App Store, июль 2008 – март 2022
Данные основаны на ответах клиентов Okta — крупной американской компании, занимающейся защитой цифровых данных и оптимизацией рабочих процессов
Наши публикации про мобильные приложения:
— Самые скачиваемые мобильные приложения, первый квартал 2022
— Самые скачиваемые мобильные приложения, 2021
— Количество приложений в Google Play и App Store, 2022
— Динамика количества приложений в App Store, июль 2008 – март 2022
👍10😁2
Индекс потребительских цен в 9 странах мира, 1960–2021 (Our World in Data)
Индекс на диаграммах выражен в относительных показателях, где 100 — уровень 2010 года. Если ИПЦ равен 120, значит, цены на 20% выше показетелей 2010 года
В интерактивной версии на сайте можно выбрать интересующие страны и построить собственные графики
Другие данные по ИПЦ и инфляции:
— Как менялся индекс потребительских цен в США в некоторых категориях товаров, 2020–2022
— Инфляция в странах мира, 2000–2022
— Динамика инфляции индекса потребительских цен в США, 1789–2022
Индекс на диаграммах выражен в относительных показателях, где 100 — уровень 2010 года. Если ИПЦ равен 120, значит, цены на 20% выше показетелей 2010 года
В интерактивной версии на сайте можно выбрать интересующие страны и построить собственные графики
Другие данные по ИПЦ и инфляции:
— Как менялся индекс потребительских цен в США в некоторых категориях товаров, 2020–2022
— Инфляция в странах мира, 2000–2022
— Динамика инфляции индекса потребительских цен в США, 1789–2022
👍6🔥3
Стоимость одной книги из 200 страниц в рабочих днях, 13–17 вв. (Our World in Data)
По вертикали указано число рабочих дней, шкала логарифмическая. Красным и синим указаны стоимости рукописных книг, синим — печатных. Напомним, что станок Гутенберга был изобретён в 1440-х годах
Ещё про производительность труда:
— Производительность труда и реальная медианная заработная плата в странах ОЭСР, 1995–2013
— За сколько часов можно заработать на iPhone X в разных городах
— Сколько часов в неделю в среднем работают американцы с различным уровнем дохода, 2022
По вертикали указано число рабочих дней, шкала логарифмическая. Красным и синим указаны стоимости рукописных книг, синим — печатных. Напомним, что станок Гутенберга был изобретён в 1440-х годах
Ещё про производительность труда:
— Производительность труда и реальная медианная заработная плата в странах ОЭСР, 1995–2013
— За сколько часов можно заработать на iPhone X в разных городах
— Сколько часов в неделю в среднем работают американцы с различным уровнем дохода, 2022
👍15👎2🔥1💯1
Динамика индекса потребительских цен и номинальных и реальных заработных плат в Великобритании, 1750–2015 (Our World in Data)
Индекс потребительских цен (фиолетовый) выражен в относительных показателях, где 100 — уровень 2015 года. Синим и коричневым графиком обозначены реальные и номинальные заработные платы в фунтах в неделю. На второй диаграмме логарифмическая шкала
Ещё мы писали:
— Среднее число рабочих часов и средняя заработная плата в неделю в странах ОЭСР, 2022
— Производительность труда и реальная медианная заработная плата в странах ОЭСР, 1995–2013
— Распределение доходов в 1800, 1975 и 2015 годах
Индекс потребительских цен (фиолетовый) выражен в относительных показателях, где 100 — уровень 2015 года. Синим и коричневым графиком обозначены реальные и номинальные заработные платы в фунтах в неделю. На второй диаграмме логарифмическая шкала
Ещё мы писали:
— Среднее число рабочих часов и средняя заработная плата в неделю в странах ОЭСР, 2022
— Производительность труда и реальная медианная заработная плата в странах ОЭСР, 1995–2013
— Распределение доходов в 1800, 1975 и 2015 годах
👍3🔥2
Измерение неравенства: что такое коэффициент Джини?
Специально для читателей нашего канала мы перевели статью Our World in Data про коэффициент Джини. Как он рассчитывается, для чего полезен и чем отличается от других показателей неравенства — обо всём этом читайте на нашем сайте
Специально для читателей нашего канала мы перевели статью Our World in Data про коэффициент Джини. Как он рассчитывается, для чего полезен и чем отличается от других показателей неравенства — обо всём этом читайте на нашем сайте
👍26🔥6❤🔥2🤡2