Через 5 минут в канале https://t.me/designdomashka обсуждаем датавиз-переверстку.

Планы на среду: прокачать SQL и расчет продуктовых метрик!

📣 20 сентября в 19:00 по Мск пройдет бесплатный live-интенсив по теме: “Расчет продуктовых метрик с помощью SQL”.

Мы проводили такой интенсив в прошлом месяце, но многие не успели на него записаться, а очень хотели — поэтому мы решили, почему бы не провести его еще раз 😍
А еще он очень понравился участникам, и мы собрали много положительного фидбека 💫

👉🏻 На live-интенсиве мы с вами подключимся к реальной облачной базе PostgreSQL и с помощью SQL рассчитаем основные продуктовые метрики онлайн-сервиса:

* Activation rate
* MAU
* ARPU и ARPPU
* другие метрики

На интенсиве вы узнаете:

◾️ Как используют SQL в реальной работе — вы сможете сохранить это в портфолио и показать на собеседовании: работодатель точно оценит 🤘🏻

◾️ Профессиональные фишки и лайфхаки SQL: мы копили их годами и хотим рассказать вам 😏

◾️ Как писать код на SQL, а также мы расскажем про продуктовые метрики — подробно объясним всё с нуля 😍

🔗 Регистрируйтесь по ссылке


Реклама. ООО АЙТИ РЕЗЮМЕ. Erid:LjN8KWcDm

А сечёт!

Sam Epley сделал инструмент для проверки контраста и восприятия цвета. Он опирается на The Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) стандартам, чтобы текст и цвет легко читались и воспринимались.

Можно выбрать цвет фона, текста и тип начертания и он подскажет, какие стандарты вы нарушили, и предложит более оптимальные варианты.

Про сам стандарт и как с ним работать.

Вообще, Лиза Шарлотта Мут из Датавраппер справедливо указывает, что WCAG не вполне применим к визуализации данных. И рассказывает о том, что Эндрю Сомерс разрабатывает собственный стандарт — APCA, который даёт более адекватные результаты по контрасту цветов, в применении к визуализации данных.

Кроме того, на различимость цветов влияет не только яркость фона и основного цвета, но и размер цветового элемента, характер фона (на темном фоне светлые оттенки более различимы, чем наоборот), качество экрана, конкретные оттенки, освещенность окружающей среды, отступ до краев фона и другие.

В качестве примера, я хочу показать инфографику, которая использовалась в рекламе Экономист про города, наиболее пригодные для жизни. Я проверил их через WCAG — и результаты получились катастрофические. 3 цвета из 5 имели недостаточный уровень контраста по WCAG — 1,02, 1,44, 1,87, а еще один — 2.22 — тоже ниже нормы по контрасту. (Норма — 3:1 и более для крупных элементов и 7:1 и более для мелких)

Эндрю Соммерс предлагает свой инструмент для стандарта APCA. Я проверил картинку от Экономист там... и результаты оказались теми же самыми :))

45% — это минимум для крупного текста (аналог 3:1 для WCAG). 60% — норма для среднего размера объектов. И для мелких объектов контраст должен быть не меньше 75%. Этот тест также прошел лишь один цвет. Добавим, что еще и точки очень маленькие.

(Вообще, я обратил внимание на эту картинку именно потому, что засомневался, что бледно-желтый проходит по читаемости, потому что на телефоне эти точки было не видно вовсе)

Сложно понять, чем руководствовались дизайнеры Экономист, возможно это просто картинка для промо, и она и не должна была быть 100% читаемой, но очевидно, что бледно-голубой и бледно-желтый на этом сером имеют катастрофически низкий контраст.

Пожалуйста, продумывая цвета для датавиз, учитывайте не только их функциональность с точки зрения выполнения датавиз-функций, эстетику, но также не забывайте про различимость их между собой и с фоном.

🤖 Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке

Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter).

RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов.

RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты.

#R #ggplot2 #AI #chatGPT

⚡️Yandex DataLens в open source!
Сегодня для DataLens большой день, теперь доступна open-source версия инструмента. Каждый может предложить улучшения на GitHub или доработать инструмент под себя и использовать на своих серверах. Это первый релиз и со временем работа c открытой версией будет проще и удобнее. Комьюнити очень круто выиграет от того, что это не просто open source, а коммерческий проект, который будет развиваться профессиональной командой.

Я наблюдал за проектом со стороны и был удивлён тем, что выйти в open source — это совсем не «мы просто сейчас возьмём репозиторий, в github переложим и всё». Было проделано много работы: с кодом, сборкой проекта, дизайном, юридическими нюансами (оказывается их очень много!) и работой с зависимостями.

🎉 Поздравляю всю команду проекта! 💪

🔗 Ссылки
— Сайт проекта
— GitHub
— Статья на Хабр
— Чат DataLens
P.S. А ещё классный новый логотип во всех версиях =)
#ссылка

Просто симпатичный график о смертях от ДТП в Осло.

Нравится как решен показ неполноты данных с 1975 по 2000 год. Линия времени непрерывная, и данные показаны только там, где они были.

(И да, в Осло, где живет 600 с лишним тысяч человек за год от ДТП погиб один водитель, 0 пешеходов, 0 велосипедистов)

#датавизприемы

Общество визуализации данных (Data visualization society) опубликовало результаты глобального опроса о состоянии дел в индустрии. Результаты возможно кого-то удивят.

☀️ Наиболее популярный инструмент среди опрошенных - Эксель (63%), далее Табло (44%) и Пауэрпойнт (41%). Просто зафиксировать. Один из наиболее популярных инструментов, где постоянно работают датавизеры - Пауэрпойнт. Как говорится - теперь живите с этим.

☀️ Средняя почасовая оплата для датавизера - 60-70 долларов в час. Сравнили со своей? ;)

☀️ 81% заявили, что предпочитают нарабатывать навыки датавиз прямо во время работы над очередным проектом

☀️ Главная проблема в общении с заказчиками - отсутствие навыков дата-грамотности у них. И - непонимание ценности датавиз вообще. Еще раз - непонимание ценности датавиза. Живите с этим номер два.

Полный отчет только для участников коммьюнити, которые делают взносы.

Надо сделать важную ремарку, что в опросе участвовали совершенно разнородные группы датавизеров - дизайнеры, дата-журналисты, разработчики, аналитики, ученые, менеджеры.

Очень красивая интерактивная карта Римской империи, сделанная в Tableau. Залипательно.

(Смотреть только с большого экрана)