Кто-то должен был это сказать:

Я тайком сижу в нескольких группах и чатах, где обсуждаются презентации. И слегка недоумеваю, когда вижу тонны восторгов по поводу некоторых примеров.

Обычно это навороченный иллюстративный декор с тенями, рефлексами и градиентами в сочетании с абзацами списков набранных мелким шрифтом.

Есть ощущение, что авторы сами никогда не ходят на презентации, не сталкивались с визуальным перегрузом и неудобочитаемостью.

При этом я восхищаюсь упорством с которым ребята в этих сообществах пытаются играть в типографскую верстку или моушн-дизайн в PowerPoint.

Кажется, что появился новый жанр: квази презентация мимикрирующая под годовой отчёт с эффектами телевизионных заставок.

====

К сожалению, надо признать, что подобный стиль на первый взгляд и в виде маленьких превьюшек, в которые ты не вчитываешься, продается лучше.

Причем продается не только создателями онлайн-курсов, но значительному количеству заказчиков, включая внутренних.

В огромном количестве случаев подобные презентации, яркие и эффектные, не убедительны и не проработаны по содержанию, и за этой яркостью стоит не всегда осознаваемое желание "сделать поинтереснее и не так скучно". Но не за счёт контента и наглядно представленных инсайтов из него.

Особенно все это печально и неуместно выглядит, когда презентация должна опираться на данные и быть построенной на них.

Krisztina Szűcs сделала новый инструмент, который позволит рисовать площадные графики кастомной ширины и высоты, при этом сохраняя площадь.

Это может быть очень полезно, если хочется попробовать какую-нибудь необычную композицию.

Почему-то выгрузка с сайта есть только в png, но я принёс вам лайфхак:
* Открываем код страницы (В Яндекс Браузере — «исследовать элемент»)
* Справа откроется панель разработчика, тыкаем на кнопку со стрелочкой и окошком, чтобы выделить фрагмент страницы, на котором расположен график
* Ищем где-то в окрестности тег <svg>
* Копируем (Сtrl+C) и вставляем прямо в фигму

Лайфхак 2:
Печать страницы —> Cохранить как PDF. Далее конвертируете в svg при необходимости

http://krisztinaszucs.com/viz/area/

Приложил руку к интересному исследованию зарплат в киноиндустрии 👇🏻

📈Зарплаты в киноиндустрии
Нам кажется, что в кино больше всего получают актеры, но на самом деле высокие зарплаты у тех, кто делает картинrу, свет, звук и музыку. «Кинопоиск» выпустил исследование о зарплатах в киноиндустрии. Это очень крутой пиар-ход, потому что всем интересны деньги.

С точки зрения визуализации все проходило под контролем моего уважаемого коллеги Александра Богачева, мне нравится его решение. Тонкость в том, что не все могут адекватно воспринять «ящик с усами». Но смысловой заголовок поймет даже ребенок.

Мои друзья говорят, что сейчас в отечественное кино пошло много инвестиций из-за санкций, так что ждем новых хитов с Александром Петровым.

Вот еще примеры визуализации зарплат в копирайтинге и в BI-аналитике.

📽Смотреть все исследование

Так, конечно, ощутимо лучше, согласен с Ромой.

👇🏻

https://t.me/revealthedata/1222

В рабочем проекте обсуждали идею визуализации, в которой хотели показать пересечение разных сущностей.

Например, 1000 покупателей ходят в «Пятёрочку», 250 — в «Дикси», а из них 125 ходят и туда и туда.

Мой коллега Антон Мизинов сделал полезный инструмент, который помогает правильно такие пересечения визуализировать. Сидел с ним рядом и слышал, что там под капотом какая-то непростая математика 😁

Пощупать:
https://observablehq.com/@mizinov/venn-area-diagram

Не самый удачный график от FT, конечно. Даже можно сказать классический пример визуальной манипуляции получился.

Мысль была понятной, отразить рост трудоспособного населения среди мигрантов в США, и снижение количества коренных жителей того же трудоспособного возраста.

На деле же я думаю 99% аудитории прочитает график так, что мигрантов и рожденных в США сколько-то лет было примерно одинаковое количество, а теперь мигранты стремительным рывком обогнали местных 🤷

#манипуляции

Понравилось описание хакатона, наверное прикольный)

Электро-🛴 можно выиграть (!)

https://t.me/BI_PIX_Chat/7694

Версия Tableau Public 2024.1.3 позволяет сохранять проекты локально! Наверное ни одной другой функции я не ждал так, как этой, а я пользуюсь Tableau c 2013 года.

Ура! 👏🏻🍾💣

Выбор цветоинтервальных шкал для карт — это почти всегда очень тонкое дело. И очень важно понять, какой именно аспект реальности вы хотите отразить, да так, чтобы не слишком обмануть в остальных значимых.

👇🏻

https://t.me/novichkovnet/4572

📈Голосует не земля, а люди
Часто при визуализации данных о голосовании красят всю площадь «муниципалитета» в цвет победившей партии. Тут-то и возникает конфликт → площадь «муниципалитета» не имеет ничего общего с числом избирателей.

Французский журналист предложил такое решение: агрегируем данные в «столице» муниципаьного образования и делаем размер точки пропорционально числу избирателей. Вы великолепны!

📊Голосовать за канал

☝️ На самом деле Карим Дуйеб просто повторил здесь то, что делал он же в 2019 году после того, как Трамп вывесил в Твиттере карту выборов с подписью Try to impeach this.

Подробности тут.

👆🏻Наконец получилось нормально вставить гифку из того поста. Кстати, сделано в Obersvable: https://observablehq.com/@karimdouieb/try-to-impeach-this-challenge-accepted

(на большом экране очень эффектно)

Тут правда важно отметить всё же, что в отличие от американских выборов президента, где победитель в графстве — это действительно тот кто набрал больше половины голосов (или близко к этому, так как альтернативные кандидаты кроме республиканцев и демократов набирают крохи), во Франции показаны выборы в Европарламент, где в списке было 7 партий (а во всём бюллетене около 30).

И да, технически цвет, в который окрашена коммуна — это та партия, которая получила большинство в этой коммуне, но на практике это может быть от 15-17% до 40-50% от проголосовавших избирателей, и это точно нужно иметь в виду, когда мы видим почти полностью закрашенную коричневым Францию.

Everybody lies — говорил Дональд Трамп доктор Хаус. Вот и с электоральными картами тоже так. Это некий язык, который нужно уметь понимать, для чего недостаточно просто разобраться в легенде, какой цвет за какую партию, а еще в логике самой визуализации, электоральной географии, специфике самих выборов.

Сделал распределение. Хорошо видно, что по "холму" медиана за партию Ле Пен около 38-40%, но по-видимому за счёт более мелких коммун. Поэтому в итоге и получилось 31,4%.

Господи, последняя версия Табло при вылете предлагает восстановить проект.
Да это просто праздник какой-то 😃

Сколько часов работы было потеряно из-за этих вылетов — не сосчитать.

UPD. Речь про версию для Виндоуз

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке

Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов.

С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем.

Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом.

Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике.

Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков.

Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы.

В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза.

#книги #dataviz #R #ggplot2 #ВизуализацияДанных