Десять стран с наибольшими по стоимости объёмами природных ресурсов, 2021 (Visual Capitalist)
Россия лидирует с запасами угля, природного газа, нефти, древесины и редкоземельных металлов с оценочной стоимостью в 75 триллионов долларов
Источник данных — Statista
Другие наши публикации про запасы природных ресурсов стран мира:
— Доказанные объёмы мирового запаса природного газа по странам, 2021
— Запасы природного газа в странах ЕС, 2017–2022
— Распределение мировых запасов урана по странам мира, 2021
— Распределение мировых запасов лития по странам, 2023
— 19 стран с крупнейшими запасами золота, 2023
Россия лидирует с запасами угля, природного газа, нефти, древесины и редкоземельных металлов с оценочной стоимостью в 75 триллионов долларов
Источник данных — Statista
Другие наши публикации про запасы природных ресурсов стран мира:
— Доказанные объёмы мирового запаса природного газа по странам, 2021
— Запасы природного газа в странах ЕС, 2017–2022
— Распределение мировых запасов урана по странам мира, 2021
— Распределение мировых запасов лития по странам, 2023
— 19 стран с крупнейшими запасами золота, 2023
Misinformed By Visualization — сайт с подборками графиков, которые вводят в заблуждение читателя
Автор проекта, Лео Ю-Хо Ло, собрал визуализации и отсортировал их по пяти основным причинам, по которым графики могут вводить в заблуждение:
— Исходные данные: мусорные данные и ложь со статистикой
— Дизайн визуализации: плохой выбор осей, типа графика и цветовой палитры
— Построение графика: хаотичные и неполные графики
— Восприятие: искажение графика визуальными иллюзиями
— Интерпретация: вводящие в заблуждение подписи, некорректные сравнения и ложные корреляции
Другие наши публикации о визуализациях, вводящих в заблуждение:
— Как ЦИК врёт при помощи графиков
— Как показать маленькие значения в столбчатых диаграммах, не обманывая читателя
— Хрестоматийный пример манипуляции данными от Financial Times
— Занятный пример манипуляции восприятием
— За какое время крупнейшие компании НЕ зарабатывают среднегодовую зарплату сотрудника
— Тип визуализации и восприятие данных на примере выборов в США
Автор проекта, Лео Ю-Хо Ло, собрал визуализации и отсортировал их по пяти основным причинам, по которым графики могут вводить в заблуждение:
— Исходные данные: мусорные данные и ложь со статистикой
— Дизайн визуализации: плохой выбор осей, типа графика и цветовой палитры
— Построение графика: хаотичные и неполные графики
— Восприятие: искажение графика визуальными иллюзиями
— Интерпретация: вводящие в заблуждение подписи, некорректные сравнения и ложные корреляции
Другие наши публикации о визуализациях, вводящих в заблуждение:
— Как ЦИК врёт при помощи графиков
— Как показать маленькие значения в столбчатых диаграммах, не обманывая читателя
— Хрестоматийный пример манипуляции данными от Financial Times
— Занятный пример манипуляции восприятием
— За какое время крупнейшие компании НЕ зарабатывают среднегодовую зарплату сотрудника
— Тип визуализации и восприятие данных на примере выборов в США
Практический курс Тани Мисютиной и Ромы Бунина «Визуализация данных» с 29 ноября по 20 декабря — сэкономьте 10% при ранней записи
Авторы курса — Таня Мисютина и Рома Бунин. Таня — руководитель Лаборатории данных. Рома — BI‑евангелист Яндекс‑облака, автор канала Reveal the Data.
На курсе Таня и Рома учат делать кайфовые информативные визуализации, систематизируют имеющиеся у участников знания и опыт, и закрепляют новые навыки с помощью BI‑инструмента Табло.
Курс будет полезен аналитикам бизнеса, маркетинга и продуктов, разработчикам дашбордов и BI‑отчётности, дизайнерам инфографики и информационно нагруженных интерфейсов, руководителям и преподавателям. Курс подойдёт и начинающим работать с данными, и людям с опытом, — всем, кто интересуется представлением информации и визуализацией количественных и качественных данных.
Записаться на курс заранее и сэкономить 10% до 19 ноября
Визуализация данных 29 ноября — 20 декабря
Реклама. ООО «Дизайн-бюро Артема Горбунова». erid: 2SDnjcUQmtX
Авторы курса — Таня Мисютина и Рома Бунин. Таня — руководитель Лаборатории данных. Рома — BI‑евангелист Яндекс‑облака, автор канала Reveal the Data.
На курсе Таня и Рома учат делать кайфовые информативные визуализации, систематизируют имеющиеся у участников знания и опыт, и закрепляют новые навыки с помощью BI‑инструмента Табло.
Курс будет полезен аналитикам бизнеса, маркетинга и продуктов, разработчикам дашбордов и BI‑отчётности, дизайнерам инфографики и информационно нагруженных интерфейсов, руководителям и преподавателям. Курс подойдёт и начинающим работать с данными, и людям с опытом, — всем, кто интересуется представлением информации и визуализацией количественных и качественных данных.
Записаться на курс заранее и сэкономить 10% до 19 ноября
Визуализация данных 29 ноября — 20 декабря
Реклама. ООО «Дизайн-бюро Артема Горбунова». erid: 2SDnjcUQmtX
Как соотносятся численность кенгуру и людей в регионах Австралии (niknah)
Источники данных: Правительство Австралии 1, 2, Правительство Северной территории Австралии, Министерство дикой природы Австралии
Другие наши публикации про животных:
— Сколько спят разные животные
— Ожидаемая продолжительность жизни домашних животных
— Размерные ниши фауны на Земле
— Распределение массы всех наземных млекопитающих
Источники данных: Правительство Австралии 1, 2, Правительство Северной территории Австралии, Министерство дикой природы Австралии
Другие наши публикации про животных:
— Сколько спят разные животные
— Ожидаемая продолжительность жизни домашних животных
— Размерные ниши фауны на Земле
— Распределение массы всех наземных млекопитающих
Распределение мирового экспорта шоколада по странам, 2022 (Visual Capitalist)
Крупнейшим экспортёром шоколада в 2022 году была Германия с 16,7% от мирового экспорта. Россия в том году поставила 1,8% всего экспорта в мире
Ещё мы писали про шоколад:
— Потребление шоколада на душу населения и количество нобелевских лауреатов на 10 миллионов человек в странах мира, 2012
— Крупнейшие страны мира по производству какао, 2022
Крупнейшим экспортёром шоколада в 2022 году была Германия с 16,7% от мирового экспорта. Россия в том году поставила 1,8% всего экспорта в мире
Ещё мы писали про шоколад:
— Потребление шоколада на душу населения и количество нобелевских лауреатов на 10 миллионов человек в странах мира, 2012
— Крупнейшие страны мира по производству какао, 2022
Количество заражений до и после изобретения семи разных вакцин в штатах Америки, 1928–2010 (The Wall Street Journal)
Цветом обозначно количество зафиксированных случаев заболевания на 100 000 человек. Верткиальная чёрная линия — дата изобретения вакцины от болезни
Среди болезней:
— корь
— гепатит А
— свинка
— коклюш (данные с 1956 по 1973 отсутствуют, вакцину изобрели в 1914 году)
— полиомиелит
— краснуха
— оспа (вакцину изобрели в 1800 году)
Ещё данные на эту тему:
— Оценка примерного числа жертв крупнейших пандемий в истории человечества
— Смертность от коронавируса и статус вакцинации, 2021
— Вакцинация и ВВП
— Отношение к вакцинации в мире в 2018 году
Цветом обозначно количество зафиксированных случаев заболевания на 100 000 человек. Верткиальная чёрная линия — дата изобретения вакцины от болезни
Среди болезней:
— корь
— гепатит А
— свинка
— коклюш (данные с 1956 по 1973 отсутствуют, вакцину изобрели в 1914 году)
— полиомиелит
— краснуха
— оспа (вакцину изобрели в 1800 году)
Ещё данные на эту тему:
— Оценка примерного числа жертв крупнейших пандемий в истории человечества
— Смертность от коронавируса и статус вакцинации, 2021
— Вакцинация и ВВП
— Отношение к вакцинации в мире в 2018 году
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Визуализация работы алгоритмов поиска кратчайшего пути на примере городов мира (honzaap)
Пользователь Reddit создал инструмент, который визуализирует работу 4 алгоритмов:
— поиск А*
— жадный алгоритм
— алгоритм Дейкстры
— двунаправленный поиск
Их работу можно увидеть на примере реальных карт в любой точке мира из базы Open Street Map, полученной при помощи Overpass API
На сайте можно выбрать один из алгоритмов, задать начальную и конечную точки, настроить скорость воспроизведения анимации и даже выбрать цвета визуализации
Исходный код: github.com/honzaap/Pathfinding
Другие наши публикации про алгоритмы поиска:
— Визуализация работы поиска А* на примере карт Чикаго и Рима
— Сравнение двух алгоритмов поиска кратчайшего пути
Пользователь Reddit создал инструмент, который визуализирует работу 4 алгоритмов:
— поиск А*
— жадный алгоритм
— алгоритм Дейкстры
— двунаправленный поиск
Их работу можно увидеть на примере реальных карт в любой точке мира из базы Open Street Map, полученной при помощи Overpass API
На сайте можно выбрать один из алгоритмов, задать начальную и конечную точки, настроить скорость воспроизведения анимации и даже выбрать цвета визуализации
Исходный код: github.com/honzaap/Pathfinding
Другие наши публикации про алгоритмы поиска:
— Визуализация работы поиска А* на примере карт Чикаго и Рима
— Сравнение двух алгоритмов поиска кратчайшего пути