Смотрите какой кайф — эмоджи карта США на манер лиц Чернова. Очень классно подобраны черты лица под метрики: ожирение — размер второго подбородка, мешки под глазами — количество недосыпания и т.п. Впервые вижу такую классную реализацию лиц Чернова. Сама идея всегда нравилась, но казалась не очень рабочей, а тут прям хорошо.

Очень классный пример когда фан и логика смешаны в отличной пропорции. Бедные Миссисипи и Алабама =)

За ссылку спасибо Виталию Балабанову.

#ссылка

Читательница блога спрашивает:
У меня в компании используют такой график: в оси Х год+мес, а оси У справа объем рынка (1млн руб) и слева доля нашей компании в %. Но меня этот график смущает как вы думаете он корректный?

Вопрос про двойные оси очень холиварный. Дело в том, что пользователю очень сложно ориентироваться и не забывать какая из метрик находится на какой оси. А если забыть цветовую легенду, то это в целом никак не сделать. Ещё часто делают нелогичный порядок в цветовой легенде — слева цвет правой оси (как на скрине). А ещё если метрики одной размерности, но оси не синхронизированы, то могут начаться очень большие проблемы восприятия.

Я считаю так — использовать двойные оси стоит только тогда, когда у вас на осях метрики одной размерности и при этом оси надо обязательно синхронизировать (делать одинаковый масштаб). Например, так можно строить графики сравнения плана и факта.

Если у вас метрики разной природы, то просто разнесите их на два графика друг под другом. Наш глаз так же замечательно будет видеть взаимосвязи, если они есть. При этом не бойтесь делать графики меньше, чем они были раньше в совмещенном варианте. Важно чтобы они оба умещались в «один взгляд» и были правильных пропорций, тогда проблем с их считыванием не будет.

Если почему-то нельзя разнести данные на два графика (хотя, если честно, не могу особо придумать такого кейса). То тогда используйте очень понятное кодирование: заносите цвет прямо в заголовок графика, делайте цветные оси и используйте UTF символы для отображения баров или линий.

Ещё почитать про двойные оси можно тут:
— Статья в блоге Datawrapper
— Статья «Проблемы двойных осей»
— Статья «Почему важен дизайн двойных осей» (LinkedIn, нужен vpn)
— Статья «Как оформлять двойные оси»

#наблюдение #ссылка

🎙🎙🎙

Сегодня в 19:00 с Надей Андриановой в прямом эфире обсуждаем только что прошедшую Датавиз-премию. Тренды, кейсы, внутренняя кухня.
Присоединяйтесь: https://www.youtube.com/watch?v=4WP59LVuYNU

Очень красиво:

Сделал визуализацию про все населённые пункты РФ, получилось красиво, напоминает карту рельефа. 68% людей проживают в городах. Больше всего в России деревень — 76 тысяч. На севере больше деревень и сёл, а на юге станицы и хутора, не знал о такой особенности.

Хочу посоветовать книгу, к изданию которой немного причастен. Это книга Скотта Беринато Good charts. Книга вышла на бумаге на русском языке и называется «Сделай наглядно! Как визуализировать данные понятно и убедительно».

Я помогал команде издательства Бомбора с научной редактурой, приводил названия графиков и диаграмм к общеупотребительным, написал мини-рецензию на обложку.

Скажу честно, во время чтения меня бросало от состояния восторга до ярости и обратно. И в целом книга оставила неоднозначное впечатление.
Тем не менее я безусловно рекомендую ее к чтению, но только если это не первая ваша книга по этой теме. Если вы уверенно ориентируетесь в основах и хотите получить более широкий контекст, лучше понимать, что вы делаете — эта книга точно для вас.

Купить можно здесь: https://bombora.ru/book/66100/

#советуюкниги

И ещё одна хорошая новость. Вместе с Андреем Дорожным и Дадой Линделл проведем курс по дата-журналистике!

Уже в апреле!

Без знаний, навыков и крутых проектов не уйдет никто.

Мы запускаем третью школу дата-журналистики! Спешите записаться на курс, который пройдёт в новом формате в апреле 2021 года.

Вместе с ведущими дата-журналистами России Андреем Дорожным, Дадой Линделл и Александром Богачёвым мы научим вас собирать данные, обрабатывать их и превращать в интересные истории.

В этом году школа проходит в двух форматах: есть онлайн-вебинары, а ещё можно прослушать их и поучаствовать в создании дата-проекта на «Стрелке» вместе с кураторами школы. Заявки принимаем до 5 апреля — ищите всю подробную информацию по ссылке.

https://stre.lk/we6I

Промокоды на курс «Как стать дата-журналистом»

Первые early birds билеты на курс закончились в первый день, поэтому вот персональный промокод BOGACHEV10, который дает 10% скидку. Промокодов всего пять ;)

https://data-journalism.strelka.com/

Очень частый вопрос, который всплывает в чате Табло и задают мне в личку — где и как учиться основам Табло. Я расскажу свои рекомендации по бесплатным ресурсам, с которых бы начинал сам, чтобы погрузиться в тему.

➕ Официальные видео от Табло
Отличный вариант для того, чтобы познакомиться с Табло. Всего 10 часов видео на несложном английском — можно за выходные неплохо прокачаться в инструменте. Правда при этом подход очень «инструментальный», часто показываются функции в отрыве от их бизнесового использования. Я проходил и это обучение и платную версию от Табло. Платная, на мой вкус, не стоит того.

🧘‍♂️ Веб-книги от DataYoga: Tableau Марафон и 8 ступеней. Здесь есть возможность уже не только прокачать техническую часть, но и подтянуть дизайн и логику. А ещё там собрана просто гигантская библиотека ссылок на крутые книги и ресурсы. Видео, правда, здесь тоже на английском.

▶️ Курс на Степике от Артёма Прыткова или записи лекций от Аналитики Плюс. Подойдут, если важны видео именно на русском. У обоих провайдеров есть ещё расширенные платные версии.

💡И ещё совет: чтобы быстрее научиться работать с инструментом, попробуйте повторять чужие работы, которые вам нравятся. Не скачивайте с Паблика книгу, а просто берите эти же или похожие данные и пытайтесь повторить работу внешне. По-моему, это самый эффективный способ обучения — найдёте кучу мест, которые будете гуглить или спрашивать в чатиках, очень близко к реальной работе.

#ссылка

Собираю визуализации данных, образованные самой жизнью. Если у кого-то есть что-то подобное, кидайте в личку (есть в описании канала)

Нашла тут отличную статью про визуализацию в научных публикациях и собрала по ней небольшую заметку со своими идеями. Статья прекрасна еще тем, что там куча полезных ссылок на классические работы по датавизу💫 https://nastengraph.medium.com/гайдлайн-по-визуализациям-в-научных-публикациях-5641d52f1fd2

Симпатичный сервис, позволяющий в нескольких проекциях создавать карты, центрированные по выбранной стране.

Можно выгружать png, но к сожалению не svg.

https://engaging-data.com/country-centered-map-projections/

Господи, да перестаньте уже говорить «инфографики» в смысле ⛔️«мой канал с инфографиками» или ⛔️«здесь у нас на сайте будут несколько инфографиков».

Инфографика — информационная графика.

Значит ✅«мой канал с инфографикой» и ✅«здесь у нас на сайте будет несколько инфографик».

UPD. От Вадима Шмыгова. Или лучше в последнем случае «несколько модулей инфографики»

Нужно критически смотреть на данные, которые вы видите на графике, потому что часто врут именно они. В первую очередь смотрите на источник — можете ли вы ему доверять, можно ли взять эти данные и повторить что-то похожее. Если нет источника — лучше вообще не верить этому графику.


Настя Кузнецова прочитала книгу Альберто Каиро «Как графики лгут» и пересказывает ключевые идеи: https://nastengraph.medium.com/%D0%BD%D0%B5%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE-%D0%BC%D1%8B%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B9-%D0%BF%D0%BE-%D0%BA%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B5-how-charts-lie-886611f5c830