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)

Удивительно, но сама концепция гистограммы — визуализации распределения, плохо доходит до студентов, которые только начинают осваивать визуализацию данных.

Равномерные бины (интервалы), в которые попадает количество значений. Звучит достаточно замороченно.

Между тем — это один из типов визуализации, с которым мы сталкиваемся регулярно во всевозможных сервисах выбора билетов, бронирований и т. п. Причем зачастую эта визуализация совмещена с фильтром (или скорее фильтр с визуализацией), что можно только приветствовать. Это делает гистограмму еще более понятной и "вещественной".

Рома Бунин - единственный спикер, который выступает на Матемаркетинге четвёртый (!) раз подряд.

Секрет в том, что Рома каждый год рассказывает новую серию своего собственного импровизированного сериала.

Пробегитесь по предыдущим докладам, послушайте приглашение Ромы и анонс новой серии, а также регистрируйтесь на сайте, чтобы завтра тоже послушать очередную серию - лекция Ромы будет в публичном доступе, нужно лишь оформить себе free-доступ на странице matemarketing.ru/tickets (купить билет тоже здорово 🙂)

— Процессы для построения BI-системы
— Сериал про систему дашбордов: мафия, ресторан
— Как совмещать разные инструменты и строить команду

Ещё один удачный пример физикализации данных *. Ранее постил распределение учителей по возрасту.

* Физикализация данных – демонстрация их с помощью объектов реального мира

#физикализация_данных #примеры_визуализаций #разное

Визуализация на обложке книги Греты

Источник

Инструмент для визуализации данных RawGraphs анонсировал на внешнюю аудиторию новую функцию — возможность создавать и использовать «кастомные виды графиков».

Это значит, что теперь любой член комьюнити может написать шаблон для отображения нового вида визуализации, а любой другой пользователь — просто построить по этому шаблону свой график.

Ну и пару слов о RawGraphs — если вы о нём не слышали. Это сервис, который позволяет делать «основу» для вашей инфографики, которую, как правило, потом надо дорабатывать в графическом редакторе. Там нет настройки подписей, заголовков и прочих мелочей, зато есть много видов графиков, которые сложно где-то ещё построить без кода. А теперь, видимо, будет ещё больше ☺️