Симпатичный проект от команды data-to-viz.com. Ребята собрали 128 качественных визуализаций из интернета и добавили к ним фильтров: по типу визуализации и по использованному инструменту.

Всё это богатство предлагается использовать для вдохновения, когда вы испытываете трудности с выбором конкретной графической формы для вашей визуализации.

Если вы в теме, многие визуализации вам покажутся знакомыми, но все равно что-то новенькое и интересное точно найдётся.

https://www.dataviz-inspiration.com/

Визуализация рейтинга кандидатов
#визуализация_данных
#рейтинги
#точечные_графики
#график_улей
#r
Сейчас завершается приёмная кампания в вузы. Как правило, результаты конкурсных испытаний представлены на сайтах учебных заведений в виде таблиц, в которых заявители (поступающие на ту или иную специальность) представлены в порядке убывания их конкурсного балла. Таблицы — один из распространенных способов представления данных. Читать далее»

Хочу посоветовать еще одну замечательную книгу. Визуализация данных вряд ли будет качественной без понимания статистики.

По статистике немало учебников, в том числе от русскоязычных авторов, но книга Дэвида Шпигельхалтера лучше и больше чем учебник. Она на очень практичных примерах показывает как с помощью статистики проверять разные гипотезы и находить ответы в данных на вопросы.

Бумажная версия полностью распродана, поэтому даю ссылку на электронную: https://www.litres.ru/david-spiegelhalter/iskusstvo-statistiki-kak-nahodit-otvety-v-dannyh/chitat-onlayn/

#советуюкниги

А курс Ильяхова на Я.Практикуме так и не исправили. Ну, что это вообще?

Столбики и step chart — это вообще про разные данные, ну в идеале, по крайней мере. Step chart — линейный график, где есть дискретная смена данных (например, цена на бензин или рекорды в спорте, вот вчера был один рекорд, а сегодня стал другой) и где нам важна длительность пребывания в каком-то состоянии: вот эта цена на бензин сохранялась 2 месяца, а вот этот рекорд держался 5 лет.

Это просто вообще не альтернативы.

Аргумент против столбиков "слишком много цвета" вообще не понятно как комментировать, ну, сделайте не такой насыщенный цвет, будет меньше цвета :))

Мы задействуем "графики и много визуального мусора" — где тут визуальный мусор?? Чистые аккуратные столбики. Задействуем графики. Задействуем. Графики. Это типа плохо. Что это вообще значит, и то, и другое это график вообще-то. Причем если строго по терминологии линейный больше график, чем столбиковая диаграмма.

В целом для меня весь этот абзац звучит примерно как бред.

Хорошая подборка использования сетов в Tableau. Не вот эти стандартные варианты с топом и раскраской, а интересненькое:
- дрилл-даун графика из одного уровня в другой
- добавление данных в сет через клик для возможности сравнения
- перестраивание графиков в зависимости от попадания в сет

И автор подсказал прикольный хак – зайти на сайт workout-wednesday.com и там по поиску найдется куча разных таблошных лайфхаков.

Если ваши изохроны не выглядят так, то даже не пытайтесь.. называть их дата-артом:

(Кстати, это репост из нашего с Натальей Киселевой канала про дата-арт. Если вам такое нравится, подписывайтесь)

Японская карта времени в пути!

"Эта карта времени в пути, созданная Кохеем Сугиурой, была опубликована в японском журнале Shukan Asahi.
Кохей перерисовал территорию Японии в соответствии с кратчайшим временем в пути из Токио в различные пункты назначения по Японии с использованием самолетов и поездов.

На первый взгляд деформированная карта плохо читается. Однако в нем освещаются многие аспекты, связанные с инфраструктурой и развитием. Из-за размеров и инфраструктуры остров Хоккайдо выглядит так далеко от японской столицы."
(с) landscaperepresentation2013

за добычу спасибо @atamasow!

📈Классная картинка о том, каких мировых лидеров видела Елизавета II

Прислали еще лучше версию

Друзья, я написал свою первую книгу, которая выходит буквально на днях!!! Посвящена она одной из популярнейших российских BI-систем Yandex DataLens, а называется «Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens».

Вы знаете, что я перевел уже порядка 15 книг по бизнес-аналитике (все они с моими промокодами есть в закрепе), а теперь я впервые выступил в роли автора, и для меня это очень волнительный момент. В этой книге я постарался дать исчерпывающее описание всех этапов работы с данными – от подключения к ним до обогащения и визуализации. Я сделал книгу такой, какую сам хотел бы прочитать при знакомстве с новой BI-системой! Это была главная цель. С ней любой новичок сможет стать если не экспертом, то весьма продвинутым разработчиком визуализаций.

Дальше я расскажу немного о книге, а вы пока присылайте мне всеми доступными способами (в комментариях или в личке @alexan805) свои электронные адреса для предзаказа. Как книга выйдет (ооооочень скоро), вы первыми получите мои традиционные промокоды на скидку!

Итак, я постарался воплотить весь свой богатый опыт работы в аналитике и программировании, а также чтения и перевода книг по BI в этом подробном руководстве по DataLens. И даже если вы не работаете в данный момент с этой системой, я советую прочитать книгу для общего понимания принципов анализа и визуализации данных, а также работы с функциями, включая оконные и LOD, которые сильно перекликаются с тем же Tableau.

Отдельно хочу отметить, что эта книга ни в коей мере не является рекламной или ангажированной, хотя я еще на ранних этапах связался с менеджером по развитию Yandex DataLens Павлом Дубининым, и он оказывал всяческую поддержку, а результатом остался очень доволен. Для меня было важно, чтобы книга отражала мое видение работы с системой, а все примеры визуализаций я выбирал сам. К тому же в качестве бонуса я даже немного расширил применение DataLens, интегрировав его с Python и принципами машинного обучения на примере линейной регрессии и кластеризации.

В книге очень много примеров диаграмм и дашбордов, построенных с нуля, и вы вместе со мной сможете повторить всё на практике. Кроме того, я очень горжусь главами про оконные функции и LOD-выражения – в них я постарался максимально подробно разобрать с примерами эти сложные для многих концепции, а в виде бонуса создал дашборды-шпаргалки, которыми вы сможете пользоваться в будущем.

В общем, присылайте адреса, и на днях, когда выйдет книга, ждите пост и письмо со ссылкой на покупку и промокодом!

И не расходитесь, скоро большой розыгрыш моих книг!

Любимый всеми Моритц Штефанер (Moritz Stefaner) поделился деталями разработки дизайн системы WHO Data Design Language, определяющей как должны выглядеть графики и информационные блоки в онлайн материалах Всемирной организации здравоохранения.

В мире пока существует не так много дизайн систем нацеленных на визуализацию данных, так что если вы занимаетесь UX/UI дизайном, обратите внимание.

https://truth-and-beauty.net/projects/who

От происходящего отвлечься помогает только общение с семьей и работа.

И некоторые из вас уже знают, что я теперь сотрудничаю с Яндекс.Практикумом. Да-да, тем самым, который я у себя в канале довольно едко критиковал. Мы вместе с отличной командой делаем курс по визуализации данных. И это будет отличный курс!

🔵 Это не просто теория, поданная опытными практиками. это симулятор и тренажер, где вы вместе вместе с героями курса попадаете в увлекательные истории и решаете реальные задачи.

🔵 Курс максимально приближен к реальности. такого на рынке ещё нет. мы рассказываем о том, как реально работает индустрия, какие есть карьерные пути и варианты, как общаться с заказчиком и собирать требования на проект, связанный с визуализацией, как работать с возражениям и отстаивать своё мнение.

🔵 В трехмесячном курсе мы пройдем от самых азов до дата-сторителлинга и дэшбордов, попробуем поработать в DataLens, DataWrapper и Tableau. Будем преломлять визуализации в презентации и в отчеты, в картинки для соцсетей и в дашборды.

🔵 Это не курс по дата-журналистике. это курс, сфокусированный на бизнесе и частых бизнес-задачах.

🔵 Мы предусмотрели вступительный (опциональный) блок, для тех, кто совсем не умеет работать с данными.

Важное уточнение. Это НЕ курс по программам и по тому, как ими пользоваться. Мы включили работу в них, чтобы сразу поверять теорию практикой и знакомить с возможностями. Это курс со знаниями, подходами и принципами, которые не устареют еще очень долго и будут применимы к любым программам.

Мы ждём начинающих аналитиков, тех, кто меняет профессию и сдвигается в BI, офисных работников и всех, кто делает презентации, ученых и исследователей, предпринимателей, руководителей, студентов.

Пройти бесплатную вводную часть курса можно ЗДЕСЬ.

Да, курс недешевый, но он стоит того. И отличная новость, по промокоду DTVISBOG10 скидка 10%!

Первый набор стартует скоро.

P. S. Очень жаль, что эту новость, о которой я мечтал несколько лет, приходится сообщать на фоне таких безрадостных событий в стране и мире.

Графики, которые не убеждают никого