Forwarded from Дата-сторителлинг (Андрей Дорожный)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📈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
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
👍49🤔7❤1
☝️ 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.
Подробности тут.
👍15🔥2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👆🏻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)
(на большом экране очень эффектно)
🔥45❤24🤔2👍1
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 — говорилДональд 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.
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
👍19🔥8❤5
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
Да это просто праздник какой-то 😃
Сколько часов работы было потеряно из-за этих вылетов — не сосчитать.
UPD. Речь про версию для Виндоуз
👏45🔥22👍4🤔3💩3💯2
Forwarded from Weekly Charts
«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
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
❤47🔥15👍8
Forwarded from Александр Гинько (автор и переводчик)
🏆 Друзья, а не хотите ли получить в подарок любую мою книгу? А хотите!
Тогда бегите на канал гражданки Марии Гришиной (@BISupplyBA) https://t.me/Design_PowerBi/459, сделайте ей какой-то там супер-пупер отчет в PBI с WOW-эффектом и получите в подарок любую из переведенных мной книг. Даже две! Конкурс продлится до 21 июля. Не подкачайте!))
Ну и продолжайте заходить в гости к моему боту @alexanderginko_books_bot и следить в онлайне за переводом очередной моей книги. Он без вас скучает... А скоро мой бот пополнится новыми возможностями!..
Тогда бегите на канал гражданки Марии Гришиной (@BISupplyBA) https://t.me/Design_PowerBi/459, сделайте ей какой-то там супер-пупер отчет в PBI с WOW-эффектом и получите в подарок любую из переведенных мной книг. Даже две! Конкурс продлится до 21 июля. Не подкачайте!))
Ну и продолжайте заходить в гости к моему боту @alexanderginko_books_bot и следить в онлайне за переводом очередной моей книги. Он без вас скучает... А скоро мой бот пополнится новыми возможностями!..
❤9❤🔥1🌚1
Forwarded from настенька и графики
На прошлой неделе долго дебажила свой же отчет, потому что поленилась в первый раз нормально все сделать 🥲
Сгруппировала лучшие практики разработки в Tableau, чтобы на такое не натыкаться:
1. Называйте все поля понятно и читабельно. Используйте общепринятые сокращения.
- Не Sales (2), а Sales Last Year
- Если в калькуляции параметр, w param
- Стандартизируйте часто используемые калькуляции и параметры (MoM/YoY; Split b)
2. Разбивайте сложные калькуляции на несколько калькуляций. Не пытайтесь впихнуть все в одну, а внутри пользуйтесь отступами и переносом строки.
3. Группируйте поля в папки.
4. Нумеруйте поля и калькуляции, если их много и по логике они зависят друг от друга.
5. Добавляйте комментарии. Особенно к неочевидным техническим калькуляциям или с разными исключениями и логическими зависимостями.
6. В название листов добавляйте названия графиков и о чем он.
7. Цветовое кодирование. Присваивайте листам с графиками тот же цвет, что и табе с дэшбордом.
👉Детали тут
Сгруппировала лучшие практики разработки в Tableau, чтобы на такое не натыкаться:
1. Называйте все поля понятно и читабельно. Используйте общепринятые сокращения.
- Не Sales (2), а Sales Last Year
- Если в калькуляции параметр, w param
- Стандартизируйте часто используемые калькуляции и параметры (MoM/YoY; Split b)
2. Разбивайте сложные калькуляции на несколько калькуляций. Не пытайтесь впихнуть все в одну, а внутри пользуйтесь отступами и переносом строки.
3. Группируйте поля в папки.
4. Нумеруйте поля и калькуляции, если их много и по логике они зависят друг от друга.
5. Добавляйте комментарии. Особенно к неочевидным техническим калькуляциям или с разными исключениями и логическими зависимостями.
6. В название листов добавляйте названия графиков и о чем он.
7. Цветовое кодирование. Присваивайте листам с графиками тот же цвет, что и табе с дэшбордом.
👉Детали тут
❤32👍2😁1
Forwarded from Weekly Charts
📈Как графики спасают жизни
На бывшего президента США Дональда Трампа совершено покушение во время предвыборного митинга в городе Батлер в Пенсильвании. Во время выступления Трамп повернулся, чтобы указать на график и описать, что было на экране, когда раздались выстрелы.
Простите за кликбейтный заголовок, но Трампа спас не график, а его любовь к графикам, вводящим в заблуждение. Он любит графики, которые как бы подтверждают его слова. Один из них хорошо разобран в книге Альберто Каиро "Графики лгут" -- карта распределения голосов на выборах президента США в 2016 году. Не исключение новый график Трампа "Illegal immigration into the U.S.", показывающий ежемесячные задержания на границе, начиная с 2012 года. Посмотрите видео, где он ссылается на этот "удивительный график":
Это не так! Разбор графика тут. Рекомендую также материал от Экономиста, где они проблему нелегальных мигрантов раскрывают в 10 графиках. Во время президентства Байдена на границе произошло рекордное количество задержаний. Президентом с самым низким числом нелегальных мигрантов как минимум за четыре десятилетия является Барак Обама, а при Трампе цифры снова начали расти.
#misleading_chart
На бывшего президента США Дональда Трампа совершено покушение во время предвыборного митинга в городе Батлер в Пенсильвании. Во время выступления Трамп повернулся, чтобы указать на график и описать, что было на экране, когда раздались выстрелы.
Если бы я не указал на этот график и не повернул голову, чтобы посмотреть на него, пуля попала бы мне прямо в голову
Простите за кликбейтный заголовок, но Трампа спас не график, а его любовь к графикам, вводящим в заблуждение. Он любит графики, которые как бы подтверждают его слова. Один из них хорошо разобран в книге Альберто Каиро "Графики лгут" -- карта распределения голосов на выборах президента США в 2016 году. Не исключение новый график Трампа "Illegal immigration into the U.S.", показывающий ежемесячные задержания на границе, начиная с 2012 года. Посмотрите видео, где он ссылается на этот "удивительный график":
This is illegal migrants coming into our country. See the arrow on the bottom? That was my last week in office. That was the lowest number in history. // Это нелегальные мигранты, прибывающие в нашу страну. Видите стрелку внизу? Это была моя последняя неделя в должности. Это был самый низкий показатель в истории//
Это не так! Разбор графика тут. Рекомендую также материал от Экономиста, где они проблему нелегальных мигрантов раскрывают в 10 графиках. Во время президентства Байдена на границе произошло рекордное количество задержаний. Президентом с самым низким числом нелегальных мигрантов как минимум за четыре десятилетия является Барак Обама, а при Трампе цифры снова начали расти.
#misleading_chart
👍29😁10❤8👎6🥰1
Forwarded from Сделай это красиво
Написал для Т—Ж ещё одну статью о том, как можно манипулировать восприятием при помощи графиков
На этот раз речь пойдёт про линейные графики и проблемы, которые с ними связаны
Очень понравилось, какой у нас получился материал
Почитайте и вы :)
https://journal.tinkoff.ru/stat-manipulation-line/
На этот раз речь пойдёт про линейные графики и проблемы, которые с ними связаны
Очень понравилось, какой у нас получился материал
Почитайте и вы :)
https://journal.tinkoff.ru/stat-manipulation-line/
❤31🔥14
Это часть работы Ивана Кесорецких, научным руководителем которой был ваш покорный слуга. Для своей магистерской Иван сделал буклет про гестационный сахарный диабет.
Заболевание развивается во время беременности и заканчивается с рождением ребенка. Ежегодно в мире регистрирую около 200 000 случаев гестационного диабета — около 5% всех беременностей.
Но треть женщин не проходят тестирование на гестационный диабет — в том числе и потому, что почти ничего не знают о заболевании и сопряженных рисках. Поэтому Иван вместе с консультантом-эндокринологом придумали такой информационный буклет.
Как использовать визуализацию данных для научно-популярного контента, мы с коллегами учим в магистратуре «Научная коммуникация» Университета ИТМО. А еще рассказываем как:
• продвигать научные организации
• писать научпоп-статьи
• придумывать и воплощать в жизнь просветительские проекты
• работать с медицинскими и IT-компаниями.
Сейчас в магистратуру ведут новый набор. Приходите 25 июля на онлайн-митап — здесь узнаете про саму программу, вступительные и о том, как ChatGPT помогает в подготовке научпоп-контента.
Заболевание развивается во время беременности и заканчивается с рождением ребенка. Ежегодно в мире регистрирую около 200 000 случаев гестационного диабета — около 5% всех беременностей.
Но треть женщин не проходят тестирование на гестационный диабет — в том числе и потому, что почти ничего не знают о заболевании и сопряженных рисках. Поэтому Иван вместе с консультантом-эндокринологом придумали такой информационный буклет.
Как использовать визуализацию данных для научно-популярного контента, мы с коллегами учим в магистратуре «Научная коммуникация» Университета ИТМО. А еще рассказываем как:
• продвигать научные организации
• писать научпоп-статьи
• придумывать и воплощать в жизнь просветительские проекты
• работать с медицинскими и IT-компаниями.
Сейчас в магистратуру ведут новый набор. Приходите 25 июля на онлайн-митап — здесь узнаете про саму программу, вступительные и о том, как ChatGPT помогает в подготовке научпоп-контента.
👍26🥰9❤8🔥7
https://t.me/ne_znal_ai/1929
👇🏻Сразу мысль, а что если эдакую вещь к столбикам попробовать применить 😈
👇🏻Сразу мысль, а что если эдакую вещь к столбикам попробовать применить 😈
Telegram
Ne_znal_ai
Gen shape fill #illustrator
В основном релизе Люстры появилась прикольная фича, которая пытается сгенерить вектор по грубому эскизу. Пока в режиме беты, но ждем-с улучшений.
https://x.com/linusekenstam/status/1815735553574236413?s=52&t=UTgpARcPIE_GdyRCD1b6lg…
В основном релизе Люстры появилась прикольная фича, которая пытается сгенерить вектор по грубому эскизу. Пока в режиме беты, но ждем-с улучшений.
https://x.com/linusekenstam/status/1815735553574236413?s=52&t=UTgpARcPIE_GdyRCD1b6lg…
🔥15
Обнаружил удивительно неинформативные графики, на которые ежедневно смотрят десятки тысяч людей, а возможно и больше. Это графики рейтинга фильмов определенного режиссера или актера на Кинопоиске. Это график, где подряд идут много оранжевых столбиков, а по оси X нет ничего конкретного, это просто столбцы по порядку. При этом наводя на отдельные столбики можно узнавать какой именно это фильм и в каком году выпущен. Что крайне недружественно с точки зрения пользовательского опыта.
Сначала я решил сформулировать, какие задачи я хочу этими графиками решать.
1. Насколько в целом крутые фильмы, которые снимал этот режиссер или в которых играл этот актёр.
2. Можно ли распознать этапы подъема или спадов у этого человека, в какие годы они были.
3. Можно ли распознать этапы активности (много фильмов) или спада (мало фильмов)
4. Увидеть ритм съемки (несколько лет активно снимает(ся), потом отдыхает, или снимает раз в 5 лет).
5. Какие именно фильмы самые крутые у этого режиссера или самые слабые из известных (для этого еще нужна метрика популярности/известности фильмов, в моем датасете ее исходно не было).
Плюс это разумеется должно работать корректно на мобилках и строиться автоматически. Возможность интерактивности я бы оставил, но все основные задачи график должен решать и в статике.
В итоге, поэкспериментировав с разными визами (пчелиный рой смотрелся неплохо!), я получил следующий результат, в котором все перечисленные задачи решены.
Некоторые нюансы:
— В процессе возникло достаточно много сложностей, в частности, потребовалось решение того, что в один год могло быть много фильмов и рейтинг у каких-то из них мог быть похожим. Сейчас решено прозрачностью кружочков, но можно еще покастомить.
— Цветовая шкала общая для всех фильмов. Она выстроена от 3 до 9, где 6 — середина между красным и синим. Таким образом, привыкнув смотреть эти графики можно будет с одного взгляда видеть, насколько крутые фильмы (или не очень) у этого киноперсонажа, а это и было основной задачей.
— То, что ещё помогает это решить — сохранение общей шкалы Y от 0 до 10. По общему расположению точек также можно будет считывать "крутость" фильмов
— Линия тренда решает проблему сглаживания данных и наглядно показывает как менялся уровень фильмов. Хотя над методологией ее расчета еще можно подумать.
— Над расположением лейблов и их оформление нужно еще подумать, сейчас они не оптимальны. В определенных случаях, если фильм известный, но места вокруг мало, его все равно стоит показывать, либо с небольшой выноской, либо с легкой обводкой или на полупрозрачной плашке. Самих фильмов я бы подписывал меньше (это сейчас стандартные настройки Tableau)
Это первый подход к снаряду, и разумеется, здесь большое пространство для улучшений, изменений и развития.
P. S. На графике сейчас продюссесркая ипостась Копполы, а не режиссерская.
Сначала я решил сформулировать, какие задачи я хочу этими графиками решать.
1. Насколько в целом крутые фильмы, которые снимал этот режиссер или в которых играл этот актёр.
2. Можно ли распознать этапы подъема или спадов у этого человека, в какие годы они были.
3. Можно ли распознать этапы активности (много фильмов) или спада (мало фильмов)
4. Увидеть ритм съемки (несколько лет активно снимает(ся), потом отдыхает, или снимает раз в 5 лет).
5. Какие именно фильмы самые крутые у этого режиссера или самые слабые из известных (для этого еще нужна метрика популярности/известности фильмов, в моем датасете ее исходно не было).
Плюс это разумеется должно работать корректно на мобилках и строиться автоматически. Возможность интерактивности я бы оставил, но все основные задачи график должен решать и в статике.
В итоге, поэкспериментировав с разными визами (пчелиный рой смотрелся неплохо!), я получил следующий результат, в котором все перечисленные задачи решены.
Некоторые нюансы:
— В процессе возникло достаточно много сложностей, в частности, потребовалось решение того, что в один год могло быть много фильмов и рейтинг у каких-то из них мог быть похожим. Сейчас решено прозрачностью кружочков, но можно еще покастомить.
— Цветовая шкала общая для всех фильмов. Она выстроена от 3 до 9, где 6 — середина между красным и синим. Таким образом, привыкнув смотреть эти графики можно будет с одного взгляда видеть, насколько крутые фильмы (или не очень) у этого киноперсонажа, а это и было основной задачей.
— То, что ещё помогает это решить — сохранение общей шкалы Y от 0 до 10. По общему расположению точек также можно будет считывать "крутость" фильмов
— Линия тренда решает проблему сглаживания данных и наглядно показывает как менялся уровень фильмов. Хотя над методологией ее расчета еще можно подумать.
— Над расположением лейблов и их оформление нужно еще подумать, сейчас они не оптимальны. В определенных случаях, если фильм известный, но места вокруг мало, его все равно стоит показывать, либо с небольшой выноской, либо с легкой обводкой или на полупрозрачной плашке. Самих фильмов я бы подписывал меньше (это сейчас стандартные настройки Tableau)
Это первый подход к снаряду, и разумеется, здесь большое пространство для улучшений, изменений и развития.
P. S. На графике сейчас продюссесркая ипостась Копполы, а не режиссерская.
🔥61👍21❤9🤔1😍1