Как вернуть любимые сырки при помощи физикализации данных
Активно сейчас ищу кейсы, которые наглядно доказывают, как визуализация помогает в реальной жизни. Как говорится, искал медь, а нашёл золото 😄
История такая: в Яндексе каждую среду — день сырка. В холодильниках появляется много сырков разных видов: некоторые из них более популярные, некоторые — менее.
Коллега в одном из чатиков озучил предложение:
Если что, соевые сырки — это тёмно-зелёные с изображением листьев. А на фото — судя по всему, замок, который выстраивают из съеденных сырков сотрудники одного из отделов.
Пока в чате завязалась дискуссия, из которой мы выяснили, что соевых сырков и так кладут мало.
Но кто знает — может, именно эта статистика станет решающей в битве за сгущёнку ⚔️
Активно сейчас ищу кейсы, которые наглядно доказывают, как визуализация помогает в реальной жизни. Как говорится, искал медь, а нашёл золото 😄
История такая: в Яндексе каждую среду — день сырка. В холодильниках появляется много сырков разных видов: некоторые из них более популярные, некоторые — менее.
Коллега в одном из чатиков озучил предложение:
«А есть вариант уменьшить количество соевых сырков и увеличить количество сырков со сгущенкой?
Статистика показывает, что любителей соевых на порядок меньше (см фото)»
Если что, соевые сырки — это тёмно-зелёные с изображением листьев. А на фото — судя по всему, замок, который выстраивают из съеденных сырков сотрудники одного из отделов.
Пока в чате завязалась дискуссия, из которой мы выяснили, что соевых сырков и так кладут мало.
Но кто знает — может, именно эта статистика станет решающей в битве за сгущёнку ⚔️
❤28😁10🥰5😢1
Нашёл прикольный инструмент для подбора цветов
Можно в текстовое поле задать свой запрос, например — «хочу пять стильных цветов» или «сделай их более пастельными», и искусственный интеллект сгенерирует то, что вы хотите.
Бонусом — можно посмотреть, как цвета будут смотреться на реальных данных, и проверить их на совместимость.
Интересно, хоть результаты и не всегда отличные
https://color-buddy.netlify.app/
Можно в текстовое поле задать свой запрос, например — «хочу пять стильных цветов» или «сделай их более пастельными», и искусственный интеллект сгенерирует то, что вы хотите.
Бонусом — можно посмотреть, как цвета будут смотреться на реальных данных, и проверить их на совместимость.
Интересно, хоть результаты и не всегда отличные
https://color-buddy.netlify.app/
🔥23❤10❤🔥2
Открываю предзапись на третий поток моего курса по визуализации данных «Эстетика в графиках»
3 месяца будем учиться делать залипательные графики, которые помогут убедительно донести ваши выводы аудитории.
В результате курса вы:
🟢 Научитесь делать визуализации, которые будут сразу понятны коллегам и начальству. Вопросов «а что тут имелось ввиду» станет кратно меньше;
🟢 Поймёте, как выстраивать из графиков историю;
🟢 Получите профессиональное преимущество, ведь любой заказчик любит, когда «красивенько»;
🟢 Овладеете инструментами визуализации данных: Tableau, Flourish, Figma и другими;
А ещё вас ждет работа над вашим собственным проектом, где можно будет включить внутреннего исследователя, покопаться в данных и сделать инфографику, которая станет украшением для портфолио.
Вот несколько примеров итоговых проектов:
раз, два, три, четыре
В этот раз есть серьезные ограничения по количеству участников — на тариф с обратной связью («Мастер джедай») есть только 35 мест, где лично я буду проверять ваши работы и учить датавиз-мышлению.
Посмотреть программу, отзывы и подробности, а также записаться можно тут: https://clck.ru/3ER9o4
С теми, кто запишется на курс, свяжется мой коллега Олег @Oleggiios. Если будут вопросы по программе или формату, тоже пишите ему.
3 месяца будем учиться делать залипательные графики, которые помогут убедительно донести ваши выводы аудитории.
В результате курса вы:
А ещё вас ждет работа над вашим собственным проектом, где можно будет включить внутреннего исследователя, покопаться в данных и сделать инфографику, которая станет украшением для портфолио.
Вот несколько примеров итоговых проектов:
раз, два, три, четыре
❗️По предзаписи — самые большие скидки, тариф с обратной связью стоит 24 900 вместо35 000 руб.
Вы можете оплатить полную стоимость, а можете забронировать место и цену. Чтобы забронировать место и скидку, нужно внести предоплату — 1000₽.
Предзапись будет открыта до 11 ноября включительно. Есть рассрочка на срок до 12 месяцев, по ней ваша переплата — 0 руб.
В этот раз есть серьезные ограничения по количеству участников — на тариф с обратной связью («Мастер джедай») есть только 35 мест, где лично я буду проверять ваши работы и учить датавиз-мышлению.
Посмотреть программу, отзывы и подробности, а также записаться можно тут: https://clck.ru/3ER9o4
С теми, кто запишется на курс, свяжется мой коллега Олег @Oleggiios. Если будут вопросы по программе или формату, тоже пишите ему.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13❤🔥6🔥4
Следите за числами!
Одна из самых распространённых ошибок в визуализации данных — это несоответствие чисел самой визуализации
Сегодня на Матемаркетинге один из спикеров рассказывал про то, как данные используют для принятия решений, используя слайд, который решения принимать мешает.
Сложно сказать — был ли тут именно график, или это просто иллюстрация, похожая на график, но 87 на ней явно имеет меньшую разницу с 37, чем должен был бы. Из-за градиента вообще сложно сказать, где начинаются столбики, поэтому я провёл три пары пропорциональных баров, но ни одна из них по размеру не совпала.
Аудитория этот косяк, скорее всего, не заметит (хотя в датавиз-чате этот слайд мы уже обсудили 🌚), но есть большой риск, что разницу между значениями воспримет не так, как вам бы хотелось.
Одна из самых распространённых ошибок в визуализации данных — это несоответствие чисел самой визуализации
Сегодня на Матемаркетинге один из спикеров рассказывал про то, как данные используют для принятия решений, используя слайд, который решения принимать мешает.
Сложно сказать — был ли тут именно график, или это просто иллюстрация, похожая на график, но 87 на ней явно имеет меньшую разницу с 37, чем должен был бы. Из-за градиента вообще сложно сказать, где начинаются столбики, поэтому я провёл три пары пропорциональных баров, но ни одна из них по размеру не совпала.
Аудитория этот косяк, скорее всего, не заметит (хотя в датавиз-чате этот слайд мы уже обсудили 🌚), но есть большой риск, что разницу между значениями воспримет не так, как вам бы хотелось.
👍14😁5❤4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Зачем учиться визуализировать данные? На этот вопрос ответит наша студентка Олеся Кандаурова. Вот, к слову, её чудесная дипломная работа — про космос.
Выделю из её текста несколько интересных моментов, а полный тёплый отзыв можно посмотреть в видео!
#отзыв
Выделю из её текста несколько интересных моментов, а полный тёплый отзыв можно посмотреть в видео!
Какими бы знакомыми инструменты или правила визуализации ни были, другой человек смотрит на них с совершенно другого ракурса, <...> , и для тебя результат может показаться неочевидным. <...> Авторские курсы всегда про жизнь, <...> боли, лайфхаки. И Лёша рассказывал всё это нам из своей реальной практики: о проектах, которые он делал, с чем сталкивался.
Мне, как практикующему дизайнеру, было невероятно интересно слушать всё это. Даже какие-то вещи, которые знаешь, как сделать, Лёша показывает, как сделал он, и ты думаешь: «Ого, и так можно было», и это очень здорово.
Мне понравилось, как была устроена обратная связь. Все мы, удалёнщики, в последнее время мало общаемся с коллегами, с комьюнити. А тут прямо было живое общение — и на самой платформе, и обратная связь от Лёши, и участники сами что-то всё время писали, делились своими промежуточными работами.
Было очень круто в этом учебном процессе вариться. <...> На курсе люди разные: есть и программисты, и инженеры, и вообще менеджеры. Очень здорово видеть, как достаточно сложные инструменты, программы типа Figma, Tableau, люди с таким энтузиазмом изучают и используют. Это не может тебя тоже не вдохновлять и не мотивировать сделать классную работу!
#отзыв
❤10❤🔥4🔥3😱1
Лучше всего о курсе рассказывают наши студенты. Потихоньку собираем комментарии, которые они оставили нам в форме обратной связи
Я таю, когда читаю такое 💔
Лекции без воды, примеры классных виузализаций и чуткая обратная связь — всё здесь:
https://clck.ru/3EWrx4
Я таю, когда читаю такое 💔
Лекции без воды, примеры классных виузализаций и чуткая обратная связь — всё здесь:
https://clck.ru/3EWrx4
🔥14❤5❤🔥3
Несколько простых шагов, которые заставят график из вашего отчёта выглядеть по-новому:
Проектируйте подписи с заботой о читателе. Это касается как и положения подписей, так и их обилия. В этом примере подписей лет так много, что сложно вычленить, где какой год.
Сразу пишите главное. Если из вашего графика надо что-то понять, напишите об этом сразу. Так никому не придётся догадываться.
Меньше цифр! Да, бывают случаи, когда каждая цифра в отчёте — важна. Но очень часто, когда вы презентуете данные, подписывать каждую нет необходимости. Смело можно оставлять экстремумы, последнее значение, а остальное — удалять.
Не заставляйте рыскать глазами. Удобнее всего, когда подписи сделаны рядом с данными. Если читатель вынужден сопоставлять цвета и значения в разных частях картинки, это отнимает у него больше времени.
#разбор
Проектируйте подписи с заботой о читателе. Это касается как и положения подписей, так и их обилия. В этом примере подписей лет так много, что сложно вычленить, где какой год.
Сразу пишите главное. Если из вашего графика надо что-то понять, напишите об этом сразу. Так никому не придётся догадываться.
Меньше цифр! Да, бывают случаи, когда каждая цифра в отчёте — важна. Но очень часто, когда вы презентуете данные, подписывать каждую нет необходимости. Смело можно оставлять экстремумы, последнее значение, а остальное — удалять.
Не заставляйте рыскать глазами. Удобнее всего, когда подписи сделаны рядом с данными. Если читатель вынужден сопоставлять цвета и значения в разных частях картинки, это отнимает у него больше времени.
#разбор
❤16👍3
Быстрый фикс силами Tableau
Что сделал:
* Вынес ключевую мысль в заголовок;
* Разделил долю и абсолюты, чтобы не создавать неправильные ассоциации;
* Все подписи категорий расположил у данных;
* Сократил число подписей — оставил только последнее значение и максимум у доли
Столбики можно было бы и оставить — но, к сожалению, в Tableau так не получилось бы красиво совместить оси у верхнего и нижнего графика. Если закинуть в графический редактор — можно быстро это подправить.
Тоже хотите делать понятные графики, которые сразу передают ключевую мысль? Добро пожаловать на курс.
До конца предзаписи осталось 7 часов, в 23:59 возможность попасть на курс со скидкой 25% закончится. Напоминаю, что вы можете забронировать место и стоимость — для этого нужно внести 1 000 рублей:
https://clck.ru/3EXDSC
Что сделал:
* Вынес ключевую мысль в заголовок;
* Разделил долю и абсолюты, чтобы не создавать неправильные ассоциации;
* Все подписи категорий расположил у данных;
* Сократил число подписей — оставил только последнее значение и максимум у доли
Столбики можно было бы и оставить — но, к сожалению, в Tableau так не получилось бы красиво совместить оси у верхнего и нижнего графика. Если закинуть в графический редактор — можно быстро это подправить.
Тоже хотите делать понятные графики, которые сразу передают ключевую мысль? Добро пожаловать на курс.
До конца предзаписи осталось 7 часов, в 23:59 возможность попасть на курс со скидкой 25% закончится. Напоминаю, что вы можете забронировать место и стоимость — для этого нужно внести 1 000 рублей:
https://clck.ru/3EXDSC
🔥8❤3👍1
Графики на завтрак, обед и ужин
Визуализация делает анализ данных более продуктивным: на графиках легко заметить тренд или отличие между группами, которые точно потерялись бы в таблицах, и быстро проверить несколько гипотез. Но для этого её нужно использовать на всех этапах работы, а не только для оформления результатов, уметь выбирать тип графиков и грамотно их строить.
С этой идеей в мэрию Лондона пришел дизайнер Майк Брондбьерг, когда его позвали курировать визуализацию данных в отчетах и публикациях на сайте. Там уже была большая команда экономистов, демографов и аналитиков. Они хорошо знали свое дело, но с представлением результатов возникали сложности.
«Аналитики создавали графики очень часто, но занимались ими в самом конце, когда на визуализацию уже не хватало сил и времени», — говорит Майк. Его новые коллеги понимали, что графики, которые выдаёт Excel, плохи, но не знали, что с этим делать.
Майк помог им упорядочить и упростить работу над графиками. Он разработал руководство по визуализации данных и предложил в качестве основного инструмента Datawrapper. Это помогло сделать графики более понятными и ускорить их создание, поскольку для многих случаев уже были готовы подходящие шаблоны и палитры.
В результате дизайнеру удалось изменить отношение команды к визуализации данных. Из неприятного и не особо полезного завершения работы она превратилась в важную часть процесса, которая помогает исследовать данные и находить в них что-то неожиданное.
Слева — пример графика, который выпускала мэрия раньше, а справа — график, который сделан под руководством Майка.
Хотелось бы, чтобы руководство вашего города делало такие графики — ставьте 🔥
А в комментариях можно поделиться плохими графиками от органов власти, если видели такие 👀
Визуализация делает анализ данных более продуктивным: на графиках легко заметить тренд или отличие между группами, которые точно потерялись бы в таблицах, и быстро проверить несколько гипотез. Но для этого её нужно использовать на всех этапах работы, а не только для оформления результатов, уметь выбирать тип графиков и грамотно их строить.
С этой идеей в мэрию Лондона пришел дизайнер Майк Брондбьерг, когда его позвали курировать визуализацию данных в отчетах и публикациях на сайте. Там уже была большая команда экономистов, демографов и аналитиков. Они хорошо знали свое дело, но с представлением результатов возникали сложности.
«Аналитики создавали графики очень часто, но занимались ими в самом конце, когда на визуализацию уже не хватало сил и времени», — говорит Майк. Его новые коллеги понимали, что графики, которые выдаёт Excel, плохи, но не знали, что с этим делать.
Майк помог им упорядочить и упростить работу над графиками. Он разработал руководство по визуализации данных и предложил в качестве основного инструмента Datawrapper. Это помогло сделать графики более понятными и ускорить их создание, поскольку для многих случаев уже были готовы подходящие шаблоны и палитры.
В результате дизайнеру удалось изменить отношение команды к визуализации данных. Из неприятного и не особо полезного завершения работы она превратилась в важную часть процесса, которая помогает исследовать данные и находить в них что-то неожиданное.
Слева — пример графика, который выпускала мэрия раньше, а справа — график, который сделан под руководством Майка.
Хотелось бы, чтобы руководство вашего города делало такие графики — ставьте 🔥
А в комментариях можно поделиться плохими графиками от органов власти, если видели такие 👀
🔥16❤7
Есть на курсе такая традиция — во вводном модуле мы просим всех студентов визуализировать данные так, как они привыкли, а ближе к концу — уже с учётом новых знаний.
Вот такой прогресс получился у одного студента, работающего аналитиком. Оказывается, даже простая идея может выглядеть сложно и запутанно, если нарушать правила и принципы визуализации.
Что поменялось?
* Начал работать принцип близости для подписей → не нужно бегать глазами по графику, чтобы сопоставить цифры и виды транспорта;
* Цвет теперь имеет смысл → сразу можно выделить отрасли, которые выросли;
* В заголовке теперь зашита идея → не надо думать, зачем нам показали график
Вот такой прогресс получился у одного студента, работающего аналитиком. Оказывается, даже простая идея может выглядеть сложно и запутанно, если нарушать правила и принципы визуализации.
Что поменялось?
* Начал работать принцип близости для подписей → не нужно бегать глазами по графику, чтобы сопоставить цифры и виды транспорта;
* Цвет теперь имеет смысл → сразу можно выделить отрасли, которые выросли;
* В заголовке теперь зашита идея → не надо думать, зачем нам показали график
🔥24❤🔥6❤4🥰1
А в каком инструменте сделана эта визуализация?
... это один из самых популярных вопросов, который появляется в комментариях, когда я выкладываю свои работы или работы своих студентов. И этот вопрос — неправильный 😄
Сейчас объясню.
Когда вы делаете инфографику, и ваша финальная задача — это собрать картинку, есть ОЧЕНЬ МНОГО способов сделать один и тот же график.
Нереально крутые работы можно делать даже в Excel или Matplotlib. Главное — знать принципы, из-за которых ваша визуализация будет выглядеть понятно и притягательно.
Вопрос КАК СДЕЛАТЬ в визуализации данных в большинстве случаев второстепенный, гораздо важнее ЧТО СДЕЛАТЬ и ПОЧЕМУ ИМЕННО ТАК.
Например, в рамках работы над проектом про Роберта де Ниро моя студентка Дамира использовала ПЯТЬ разных инструментов. И украсило работу явно не их количество и разнообразие.
Но всё же, что больше всего люблю лично я и рекомендую использовать и вам?
🔴 Tableau Public. Мой инструмент номер 1 для исследования данных и прототипирования. Идеален для больших датасетов, которые надо «покрутить» и найти историю.
🔴 Flourish. Позволяет делать готовые интерактивные графики с анимацией. А если надо — из него можно выгрузить SVG, чтобы обработать потом в графическом редакторе.
🔴 Figma. Этот инструмент влюбляет в себя большинство моих студентов, которые сталкиваются с ним впервые. Чудесный графический редактор, практически стандарт индустрии дизайна. С ним можно полностью развязать руки и сделать на графике любую красоту.
🔴 RawGraphs. Помогает делать сложные виды визуализаций в два клика.
Отличительная особенность всех этих инструментов ещё и в том, что ими можно пользоваться бесплатно!
А как использовать эти и любые другие инструменты, чтобы создавать красивые визуализации из ваших таблиц, я рассказываю на трёхмесячном курсе.
Со вчерашнего дня мы отрыли основной поток записи. Приходите учиться:
https://clck.ru/3Em5xj
... это один из самых популярных вопросов, который появляется в комментариях, когда я выкладываю свои работы или работы своих студентов. И этот вопрос — неправильный 😄
Сейчас объясню.
Когда вы делаете инфографику, и ваша финальная задача — это собрать картинку, есть ОЧЕНЬ МНОГО способов сделать один и тот же график.
Нереально крутые работы можно делать даже в Excel или Matplotlib. Главное — знать принципы, из-за которых ваша визуализация будет выглядеть понятно и притягательно.
Вопрос КАК СДЕЛАТЬ в визуализации данных в большинстве случаев второстепенный, гораздо важнее ЧТО СДЕЛАТЬ и ПОЧЕМУ ИМЕННО ТАК.
Например, в рамках работы над проектом про Роберта де Ниро моя студентка Дамира использовала ПЯТЬ разных инструментов. И украсило работу явно не их количество и разнообразие.
Но всё же, что больше всего люблю лично я и рекомендую использовать и вам?
Отличительная особенность всех этих инструментов ещё и в том, что ими можно пользоваться бесплатно!
А как использовать эти и любые другие инструменты, чтобы создавать красивые визуализации из ваших таблиц, я рассказываю на трёхмесячном курсе.
Со вчерашнего дня мы отрыли основной поток записи. Приходите учиться:
https://clck.ru/3Em5xj
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
data.csv
Как складывался путь Роберта Де Ниро в кинематографе?
Сегодня мы завершили второй поток курса «Эстетика в графиках» и сделали уже традиционную выставку дипломов. В этот раз нагенерили какое-то безумное количество крутого контента — хоть открывай свой Visual…
Сегодня мы завершили второй поток курса «Эстетика в графиках» и сделали уже традиционную выставку дипломов. В этот раз нагенерили какое-то безумное количество крутого контента — хоть открывай свой Visual…
❤25👍12🔥1
Как хорошие дашборды помогли убедить нанимающих менеджеров
#герои_датавиза
Раньше в канале я искал героев для увлекательных историй, которые благодаря навыку визуализации данных смогли добиться новых высот в своей жизни — получили работу, признание или интересные проекты.
Своим рассказом с нами поделился Дмитрий. Его успешное трудоустройство случилось благодаря тому, что на собеседованиях он подтверждал свой опыт визуализациями, отвечающими на главные вопросы бизнеса.
Дальше — текст от его лица.
Как получить работу с помощью хорошего дашборда
Я работал продуктовым аналитиком в стартапах. У стартапов есть такая особенность: они часто не показывают ожидаемых результатов и быстро закрываются, поэтому мне часто приходилось менять работу. Когда я переходил из одного стартапа в другой и ходил по собеседованиям, мой опыт выглядел плохо: могло показаться, что продукты закрывались, потому что я — как аналитик — не приносил ощутимой пользы.
Когда я увидел, что мой опыт не убеждает нанимающих менеджеров, то решил показать пару своих дашбордов. Так как я устраивался в ту же компанию, которая владела стартапами, то мог делиться этими графиками, не опасаясь за приватность финансовых данных. Тогда менеджеры понимали, что они никогда не видели свой кусочек бизнеса таким прозрачным и понятным, с нужными акцентами. В этом главная ценность грамотной визуализации — она помогает ясно увидеть картину и уверенно действовать.
Так я перешёл в продуктовую аналитику, потому что смог подтвердить свой опыт.
Так ли важна визуализация для аналитиков
Задача аналитика не только в том, чтобы проанализировать и просчитать. Я создаю такие решения, которые будут жить не один день и позволят анализировать данные на длинной дистанции.
В то же время, визуализация тоже всегда важна. Бывает так, что включается человеческий фактор — аналитик сам не видит значимости визуализации, больше внимания уделяя точности модели или инструментам. Из-за этого дашборды получаются правдивыми, но недостаточно понятными.
Аналитику важно помнить, что дашборды создаются для менеджеров, которые принимают решения и не так глубоко погружены в нюансы работы с данными. Например, менеджеру не обязательно понимать, что такое статистическая значимость, но ему важно видеть убедительную картину. Понятные визуализации с правильными акцентами вызывают гораздо больше доверия и влияют на бизнес-процессы.
Что такое хорошая визуализация
Хорошая визуализация — простая, понятная и отвечает на те вопросы, которые ставит заказчик.
Нетривиальная визуализация, которая привлекает внимание в первый момент, может не решить в итоге поставленной задачи. Если график лишь создаёт сиюминутный эффект — это может быть красиво, но бесполезно.
Почему сложно сделать простой и понятный дашборд
На мой взгляд, причин несколько:
🔷 Заказчики не умеют рассказывать о задаче — аналитику нужно уметь разговорить заказчика, расспросить его и самому разобраться в цели визуализации. Тогда получится подсветить в дашбордах именно то, что хотел видеть заказчик.
🔷 Не хватает опыта — сложно выделить главное и разобраться. на чём сделать акцент.
🔷 Слишком много опыта — появляется излишняя самоуверенность, аналитику сложнее услышать клиента, потому что он убеждён, что лучше знает.
🔷 Не хватает визуальной культуры — базовые правила визуализации не соблюдаются, и дашборды получаются сложными, неудобными для восприятия.
Прокачать навык визуализации можно на курсе «Эстетика в графиках». В этот раз мы добавили отдельный модуль, посвящённый дашбордам — совсем скоро сделаем отдельный подробный пост про него :)
Узнать подробнее про курс можно тут:
https://clck.ru/3EpdXH
#герои_датавиза
Раньше в канале я искал героев для увлекательных историй, которые благодаря навыку визуализации данных смогли добиться новых высот в своей жизни — получили работу, признание или интересные проекты.
Своим рассказом с нами поделился Дмитрий. Его успешное трудоустройство случилось благодаря тому, что на собеседованиях он подтверждал свой опыт визуализациями, отвечающими на главные вопросы бизнеса.
Дальше — текст от его лица.
Как получить работу с помощью хорошего дашборда
Я работал продуктовым аналитиком в стартапах. У стартапов есть такая особенность: они часто не показывают ожидаемых результатов и быстро закрываются, поэтому мне часто приходилось менять работу. Когда я переходил из одного стартапа в другой и ходил по собеседованиям, мой опыт выглядел плохо: могло показаться, что продукты закрывались, потому что я — как аналитик — не приносил ощутимой пользы.
Когда я увидел, что мой опыт не убеждает нанимающих менеджеров, то решил показать пару своих дашбордов. Так как я устраивался в ту же компанию, которая владела стартапами, то мог делиться этими графиками, не опасаясь за приватность финансовых данных. Тогда менеджеры понимали, что они никогда не видели свой кусочек бизнеса таким прозрачным и понятным, с нужными акцентами. В этом главная ценность грамотной визуализации — она помогает ясно увидеть картину и уверенно действовать.
Так я перешёл в продуктовую аналитику, потому что смог подтвердить свой опыт.
Так ли важна визуализация для аналитиков
Задача аналитика не только в том, чтобы проанализировать и просчитать. Я создаю такие решения, которые будут жить не один день и позволят анализировать данные на длинной дистанции.
В то же время, визуализация тоже всегда важна. Бывает так, что включается человеческий фактор — аналитик сам не видит значимости визуализации, больше внимания уделяя точности модели или инструментам. Из-за этого дашборды получаются правдивыми, но недостаточно понятными.
Аналитику важно помнить, что дашборды создаются для менеджеров, которые принимают решения и не так глубоко погружены в нюансы работы с данными. Например, менеджеру не обязательно понимать, что такое статистическая значимость, но ему важно видеть убедительную картину. Понятные визуализации с правильными акцентами вызывают гораздо больше доверия и влияют на бизнес-процессы.
Что такое хорошая визуализация
Хорошая визуализация — простая, понятная и отвечает на те вопросы, которые ставит заказчик.
Нетривиальная визуализация, которая привлекает внимание в первый момент, может не решить в итоге поставленной задачи. Если график лишь создаёт сиюминутный эффект — это может быть красиво, но бесполезно.
Почему сложно сделать простой и понятный дашборд
На мой взгляд, причин несколько:
Прокачать навык визуализации можно на курсе «Эстетика в графиках». В этот раз мы добавили отдельный модуль, посвящённый дашбордам — совсем скоро сделаем отдельный подробный пост про него :)
Узнать подробнее про курс можно тут:
https://clck.ru/3EpdXH
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
plus-level.ru
Авторский курс Алексея Смагина по визуализации данных «Эстетика в графиках»
🔥10💊2💯1
Бывало у вас когда-нибудь такое, что, кажется, есть все навыки, но чего-то не хватает, чтобы демонстрировать результаты в определённой сфере?
Так было у моей студентки Чебыкиной Анастасии. Сейчас она работает графическим дизайнером, а раньше была аналитиком в крупной стоительной фирме — это идеальное комбо навыков для того, чтобы делать крутую инфографику.
Было очень приятно наблюдать, как раскрывались навыки в ходе курса. Когда перед началом занятий я просил Настю сделать график про популярность поисковых запросов про кофе и вино, она презентовала результаты в виде первой картинки.
Работа, сделанная в конце курса по тем же данным, в итоге отличалась разительно — посмотрите на «до» и «после». В своём отзыве Настя поделилась, что помогло ей добиться такой разницы ↓↓↓
Так было у моей студентки Чебыкиной Анастасии. Сейчас она работает графическим дизайнером, а раньше была аналитиком в крупной стоительной фирме — это идеальное комбо навыков для того, чтобы делать крутую инфографику.
Было очень приятно наблюдать, как раскрывались навыки в ходе курса. Когда перед началом занятий я просил Настю сделать график про популярность поисковых запросов про кофе и вино, она презентовала результаты в виде первой картинки.
Работа, сделанная в конце курса по тем же данным, в итоге отличалась разительно — посмотрите на «до» и «после». В своём отзыве Настя поделилась, что помогло ей добиться такой разницы ↓↓↓
🔥21❤7❤🔥1