«Чувствую, что здесь используется не самый эффективный вид визуализации, но не могу это доказать» 😅

// Музей современного искусства и городского планирования Шеньчженя

Как счастливчик, уже побывавший на этом обучении, я очень рекомендую курс Алексея всем, кто хотел бы провести ревизию своих навыков в визуализации или развивать их для решения конкретных бизнес-задач. И это не просто курсы, не просто набор интереснейших мастер-классов с крутыми примерами, не просто развитие ваших навыков работы на разных платформах и детальная развивающая обратная связь. Это еще и живое сообщество, которое поддерживает, вдохновляет и помогает на протяжении всего обучения)
Очень завидую всем, кто только начинает проходить этот курс) Это очень крутой профессиональный и жизненный опыт

Надо ли учиться визуализации в эпоху развития нейросетей

В последнее время иногда слышу тейк — что, мол, можно больше не учиться визуализации данных, потому что нейросеть сделает всё за тебя. Этот подход, очевидно, ошибочен — и доказать это очень легко.

Если бы нейросети действительно разбирались в том, как делать графики, это могли бы отлично продемонстрировать нам их компании-производители. Но — пока мы скорее видим казусы.

Так, генеральному директору OpenAI пришлось извиняться за манипуляции с графиками на презентации GPT-5. В ней размеры столбиков зачастую не соответствовали числам, выставляя модель OpenAI лидером даже там, где она им не являлась.

Волна кринжа догоняет ChatGPT даже спустя полгода — в твиттере стали постить мемы на тему «что если бы Kimi постила свои отчёты в стиле аналитиков OpenAI». Список ошибок на этом графике напишите сами в комменты 😑

Примечательно, что это прикол — на самом сайте компании таких графиков нет, а даже если бы были, рекламу бы они делали не Kimi, а Claude.

Но вот что важно: нейросети не сделают хороший график за вас, но будут полезным инструментом в умелых руках. Например, здесь я показывал как легко собрал график про траты в кругосветке при помощи ChatGPT.

А чтобы и ваши руки были умелыми, надо
1) Изучить базовые правила визуализаций: из чего состоят графики, и как правильно использовать их элементы: оси, подписи, заголовки
2) Изучить правила применения графиков — для каких сценариев какие виды визуализаций подходят
3) Изучить приёмы управления вниманием
4) Смотреть много-много хороших примеров

Это всё, кстати, мы делаем на курсе «Эстетика в графиках». С такими знаниями и нейросетями можно сделать хорошо.

Приходите учиться — до 10 ферваля можно записаться на курс за 33.900 вместо 45.000. А в рассрочку и вовсе 2.825 руб./мес:

https://clck.ru/3RfGRx

Давать контекст

В одном из модулей курса у нас есть задание на отработку сложных видов визуализаций. И для тренировки мы там используем датасет с топом Forbes.

За пять потоков я много версий повидал, но эта — особенно покорила моё сердце. А всё потому, что её автор добавила на график названия компаний и отраслей, благодаря которым самые богатые люди планеты сколотили своё состояние.

Без этих подписей некоторые картинки были набором каких-то непонятных людей. Да, мы знаем Маска, Безоса, Цукерберга.

Самые «прошаренные» — слышали про Брина, Балмера, Пейджа. Но дальше начинается белый шум.

И это — одна из частых ошибок, которые совершают авторы графиков при визуализации.
Датасет про футболистов? Давайте составим топ имён!
Про кино? Топ фильмов и топ режиссёров!

То, что в результате не получается интересных выводов, а получается лишь набор неизвестных имён, цифр и названий — авторов волнует не всегда.

Делая инфографику, добавляйте контекст. Объясняйте, почему это интересно. Иначе зачем это всё?

А если хотите, чтобы я разобрал вашу работу, присылайте её в форму и приходите в четверг. Жду ваших графиков — а то разборы придётся перенести 🥺

https://t.me/perfectgraphs/322

Да не нужны вам все эти цифры!

Перед тем, как перейти к теме поста — небольшое объявление: разборов в четверг не будет. В этот раз работы прислали 4 человека — к сожалению, этого недостаточно, чтобы нам собираться онлайн.

Я ещё подумаю, полезно ли для всех будет разобрать какие-то из работ отдельно в канале, но не могу обещать, что доберусь до всех.

Но вот один из графиков, который прислали в форму, точно хочется разобрать.

Одна из проблем начинающих визуализаторов и аналитиков — жадность до цифр. На дашборд и в презентацию они стараются поместить всё, что у них есть. И не спорю: в случае с дашбордами иногда есть необходимость посмотреть на каждую цифру.

Однако когда мы делаем инфографику, наша задача — помогать доносить смыслы. Не нужны людям ваши точные значения за шесть лет в трёх срезах.

Это путает, отталкивает, снижает интерес к вашей теме, мешает разглядеть то, что важно по-настояшему. Ищите важное. Упрощайте.

Один из маркеров, который показывает, что информации слишком много или визуализирована она неверно, с большой долей вероятности являются повторяющиеся паттерны. Исключение — если именно в повторении и была ваша ключевая идея.

В этом графике мы именно такой паттерн и видим: три колонки — «подали заявку на участие»; «получили свидетельство» и «переехали» — образуют примерно одинаковый тренд.

#разбор

Вот так, например, можно упростить верхнюю часть графика — про этапы.

Ни одной точной цифры — однако в каждом случае мы видим тренд по годам.

Также добавил сюда средние значения по воронке и немного сторителлинга.

Данные по странам тоже надо перевёрстывать — но этим надо заняться отдельно. Есть желающие?)

Ставьте 🔥, если понравилась перевёрстка