Недавно моя выпускница проводила для быших и ныншених студентов курса нетворкинг-сессию. Болтали про рабочие моменты, способы отвлечься и... любимых динозавров.

По итогам мы стали кидать в чат мемы с динозаврами, а я решил проверить, как современные генеративные модели справляются с комиксами.

ChatGPT со своим новым апдейтом картиночного режима справился так.

При такой «лапше» подписи на концах, конечно, не помогут — лучше всё-таки и цвета разграничить. Но для one shot — мощно.

🔥 — если круто вышло

Усы Пескова получают место в зале славы искусных манипуляций

Мало того, что столбики нарисовали не от нуля, так ещё и линейный график сделали по разным временным интервалам, из-за чего складывается ощущение, что долгое время всё было стабильно, а потом ка-а-а-к попёрло!

///

Первоисточник, видимо, тут. Но и слепо перерисовывать — тоже так себе идея.

Ну что, дорогие читатели — вы заставляете автора канала работать в отпуске в Рио 😁

График про рейтинг президента вызвал много обсуждений, и среди прочего был вопрос «а как же так сделать, чтобы и правила не нарушать, и внимание привлечь?». Мол, скучно же будет, если просто одну линию нарисовать — да ещё и за полный период.

Показываю свою версию и рассказываю. Мои советы классические:
1) Важный вывод в заголовке. Сразу настраиваем читателя на идею в графике
2) Сторителлинг. Подписи не только добавляют контекста «что произошло» и облегчают понимание, но и делают его более привлекательным визуально
3) Акценты. Падение подсвечено. Линии сетки, наоборот, максимально убраны и приглушены, поскольку отвлекают от основной идеи.

Ну и иллюстрация Пескова — как вишенка на торте. Можно и без неё, это от контекста зависит. Как вам?

#разбор

Дайджест последних полезных постов в канале

👉 ГАЙД: 5 фатальных ошибок в графиках, которые подрывают доверие к вашему анализу

👉 Избыток цифр вам мешает. И вот почему
👉 Как контекст превращает график в историю
👉 Почему нельзя «забить» на текст в визуализации
👉 Самый эстетичный генератор палитр

👉 Разборы и перевёрстка: #разбор

Зачем учиться визуализации данных?
Свой ответ на этот вопрос дала моя студентка @Nata_Mirnaya

Я много работаю с картами и инфографикой, и для меня всегда было важно делать визуализации не просто «красивыми», а осмысленными — чтобы за ними стояла идея и, в идеале, читалась история. Я давно подписана на телеграм-каналы про визуализацию данных, в том числе на канал Алексея, и считаю его одним из лучших. Поэтому, когда я увидела анонс курса, долго не раздумывала 😊

Разборы конкретных примеров и, что особенно ценно, антипримеров — это совсем другой уровень по сравнению с простой «насмотренностью». Сразу становится понятно, где и зачем использовать те или иные типы визуализаций, особенно нестандартные. Плюс на курсе я впервые поработала с такими инструментами, как Flourish, Tableau и RawGraphs — теперь это полезные инструменты, которые я точно буду применять в работе.

Курс полностью оправдал мои ожидания. Даже несмотря на то, что часть тем была мне знакома, он оказался очень полезным. Для новичков — отличная база, для тех, кто уже работает с данными, — хорошая возможность систематизировать знания и прокачать подход. Отдельный плюс — подробная и очень внимательная обратная связь (спасибо Алексею и особенно Дамире). Поддержка в чате и общение со студентами сильно мотивируют и помогают расти.

Работа над дипломом стала отдельным классным опытом: я даже вышла за рамки курса, немного поработала с большими данными и попробовала писать код (хотя это совсем не мой конёк). Круто, что в дипломе можно побыть и аналитиком, и сторителлером, и немного дизайнером — при постоянной поддержке преподавателей.

Однозначно рекомендую курс всем, кто только начинает путь в визуализации данных, и тем, кто уже давно в этой сфере, но хочет посмотреть на свою работу по-новому и прокачать навыки.

Специальные цены на курс будут доступны до конца недели. Хотите научиться делать понятные графики, за которыми стоят истории — записывайтесь по ссылке.

#отзыв

ДАТАВИЗ-ЧЕЛЛЕНДЖ: НОВЫЙ СЕЗОН
(и возможность пройти курс бесплатно)

Год назад я уже проводил конкурс по визуализации данных: тогда эта идея многим понравилась, и вот у вас снова есть шанс попрактиковаться, получить от меня персональный фидбек и на других участников посмотреть.

На этот раз я выгрузил с Кинопоиска данные о кассовых сборах фильмов — с 2019 года по настоящее время. А также добавил к ним информацию о фильмах: страну производства, жанры, длительность, дату премьеры.

Какие истории тут искать — решать вам. Изучите данные, найдите в них интересные инсайты и визуализируйте любым доступным вам способом: от Google Таблиц до d3.js.

Работы принимаются до воскресенья (19 июля) включительно. Присылать в форму — комментарии отключаю намеренно 😈, чтобы вы не палили свои решения другим.

По вопросам можно писать мне — @BlackPineapple

🙋А что мне за это будет?
На следующей неделе я проведу эфир, где дам честную обратную связь. Похвалю крутышей, разберу ошибки, обращу внимание на приёмы, которые можно было использовать.

А ЕЩЁ: среди всех участников мы разыгаем одно бесплатное место на новый поток курса «Эстетика в графиках»

🙋Я совсем-совсем не умею в графики. Как мне поучаствовать?
На уроках информатики эксель открывали почти все — можно попробовать снова вспомнить этот опыт. Или нарисовать решение на бумаге.

А если вообще ничего не получается — прийти на разборы и посмотреть, как эту задачку решили другие участники.

Скачать датасеты можно тут. В папке три файла:

kinopoisk_films_simple.csv — для тех, кто не умеет писать код или хочет поменьше заморачиваться. Один фильм = одна строка: название, страна, жанр, премьеры (Россия/мир), хронометраж, возраст, сборы за первую неделю, суммарные сборы (₽ и $), недель в прокате.

или исходные данные:
kinopoisk_box_office_rus.csv — понедельные сборы: место в топе, сборы/зрители за уик-энд и накопительно, копии, прокатчик. Для тех, кому нужна динамика по неделям.

kinopoisk_films.csv — полные карточки фильмов: название (ru/ориг), год, страна, жанр, обе премьеры, зрители в России, хронометраж, возраст, сборы в $.

Удачи! 🔥