настенька и графики
27.5K subscribers
2.66K photos
85 videos
15 files
3.19K links
Датавиз, аналитика и всякое полезное и интересное

💜 Кто я и что делаю: https://nastengraph.notion.site/nastengraph/Anastasiya-Kuznetsova-096ebfb42a9e4014b7700fa00fea54d6

🎓 Мой курс по основам датавиза: https://nastengraph.ru/
Download Telegram
Основные UX законы

Уже почти классика! Постила этот проект давненько, но недавно снова к нему обратилась. Поэтому перешариваю с удобными картинками — внутри примеры и ссылки с деталями.
5126
Зеленый — плохо, красный — хорошо!

🏮Обсудили в чатике курса очень интересный момент: в Китае красный цвет — особенный. Он символизирует удачу, процветание и в целом считается “хорошим” цветом.

Так вот, это полностью рушит привычную для нас ассоциацию “зеленый — хорошо, красный — плохо”. Все зачисления в банковских приложениях у них отмечаются красным, а списания — зеленым. На финансовых графиках “свечки” падают зеленым вниз, а растут красным вверх. В дэшбордах и аналитических системах это тоже естественно отражается.

При этом светофоры и знаки “стоп” остаются красными. А в Гонконге и Тайване чаще используется “западная” логика.
180
🐌 Как мужчины и женщины в США проводят день

Проект от Nathan Yau по данным American Time Use Survey (2022–2024).

Если график идет золотым цветом вверх, значит, делом больше занимаются женщины; если бирюзовым — мужчины.

Так, женщины чаще занимаются домашними делами (уборка, готовка, стирка), уходом за семьей, а мужчины — спортом и работой.

На графиках данные по работающим мужчинам и женщинам в будние и выходные дни.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
103
Плотность населения по широте и долготе 🌍

Первый раз встретила такой прием с картой. Очень часто такие распределение по бокам делают дли хитмапов (таблиц с подсветкой), а тут сделали на карте, что дает возможность посмотреть на плотность населения по географической широте и долготе.
106
🟣Sanity check🟣

Даже самый красивый график не имеет смысла, если данные для него неверные.
В таких случаях помогает проверка данных на "здравый смысл" (sanity check).

Enrico Bertini предлагает задать себе несколько ключевых вопросов, которые помогут выявить основные проблемы с данными и понять их природу:

1. Выборка (Selection) — что включено, а что исключено из данных?
Можно ли по этой выборке судить о реальности?

2. Сбор и запись (Recording) — насколько точны измерения?
Мог ли процесс сбора или записи данных внести искажения?

3. Вычисления (Derivation) — корректны ли производные показатели?
Действительно ли вычисленные метрики отражают то, что они должны измерять?

4. Согласованность (Consistency) — есть ли различия между источниками или периодами?
Изменялись ли стандарты сбора данных или методы измерения со временем?

В качестве примера — график, который показывает количество землетрясений. Скорее всего, их не стало больше (хотя точно сказать сложно). Просто мы научились измерять их гораздо лучше и точнее, поэтому и данных теперь больше.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
65
🎬 Как выход байопика влияет на популярность артиста

Байопик – биографический фильм. Их последнее время делают оч много. Daniel Parris показал, как меняется активность прослушиваний на Spotify до и после выхода фильмов о музыкантах.

Внутри еще классный прием сравнения динамики относительно общей точки отсчета — момента выхода фильма.

Прям есть ощущение, что я где-то часть этих данных. Скачала ли я себе плейлист Mötley Crüe после просмотра фильма The Dirt? Конечно же да))
66
🚀5 вещей, которые изменились в области дата-инжиниринга за последние 10 лет

Понравился пост-рефлексия от Seattle Data Guy, который, кажется, можно перенести на всю сферу данных.

1. Все хотят только “сеньоров”
Команды стали меньше, а задачи — сложнее. С AI один опытный инженер делает больше, чем раньше делала целая команда.

2. Облако — это база
Если раньше cloud-решения были опцией, то теперь это стандарт. SQL Server → Snowflake, on-prem → cloud.

3. Меньше самописных пайплайнов
Почти никто больше не пишет собственные планировщики на cron и Python. Все строится на готовых инструментах — Airflow, dbt, Coalesce и др.

4. SQL окончательно победил
Попытки заменить SQL новыми языками (HiveQL, BigQuery Legacy SQL, NoSQL) ушли в прошлое. SQL стал базовым навыком — без него не нанимают. dbt и другие инструменты только укрепили его статус.

5. AI меняет рабочие процессы
Copilot-помощники уже пишут DDL и дебажат код, но иногда и создают иллюзию продуктивности вместо реального прогресса.
193
📚 Книги, меняющие жизнь

Увидела классное мини-исследование, где автор собрал книги и отзывы на них, а потом посмотрел, какие из них, по мнению прочитавших, действительно изменили их жизнь.

Мне очень захотелось поискать там разные книги, и я собрала интерактивную мини-версию, где можно посмотреть статистику по жанрам и попробовать найти конкретную книгу. Слева по оси на скаттере — доля отзывов, в которых упоминается, что книга изменила жизнь; снизу — количество отзывов.

Например, есть много отзывов по "Игре престолов", но почти никто не пишет, что эта книга изменила их жизнь. Зато среди книг по психологии — множество таких, где отзывов может быть не так много, но, по мнению читателей, они действительно изменили их мир.
147
LLM легко обмануть графиком 🤩

У меня друг был на конфе IEEE VIS 2025 и присылает интересности (фотки Тамары Мунзнер по моим запросам). Например, вот такая статья, где авторы показывали LLMкам разные манипулятивные графики и смотрели, поймут они проблему или нет. Кейсы с перевернутыми осями они распознают достаточно плохо.

🟣Результат: LLM могут распознавать “врущие” графики, если им заранее сказать, что что-то не так — но по умолчанию они легко “ведутся” на визуальные манипуляции.

Хайлайты прошлого года собирала тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
81
Факты, ломающие ощущение времени 🤩

Очень люблю такие штуки. В прошлый раз меня поразило, что разные виды людей существовали одновременно — например, человек разумный, неандертальцы и денисовцы.

На графике от Datawrapper можно увидеть, что
🟡Цивилизации ацтеков и майя существовали до XVI–XVII века, и в это время Оксфорд уже давно работал!
🟡Люди уже высадились на Луне, когда во Франции все еще проводили казни на гильотине.
🟡Пикассо застал появление первых мобильных телефонов.
🟡А самураи жили дольше, чем кажется: они пережили Авраама Линкольна, и в мире уже тогда существовал первый коммерческий факс.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
200