Выложили лонг-лист вернувшейся после двухлетнего перерыва премии Information is Beautiful.
Бездна вдохновения и работ самого разного плана. От признанных мастеров и лучших команд мира до талантливых энтузиастов-одиночек и экспериментаторов.
Осторожно: можно залипнуть на часы.
https://www.informationisbeautifulawards.com/showcase?award=2022&page=5&type=awards
Бездна вдохновения и работ самого разного плана. От признанных мастеров и лучших команд мира до талантливых энтузиастов-одиночек и экспериментаторов.
Осторожно: можно залипнуть на часы.
https://www.informationisbeautifulawards.com/showcase?award=2022&page=5&type=awards
🔥23👍8❤4
Очень хорошие мысли, которые мы с коллегами давно и сами обсуждаем:
Аналитики Gartner выступили с сенсационной идеей, что big data устарела: большинство данных бесполезны, а для принятия решений на их основе требуются чуть ли не какие-то новые профессии. Напомню, Gartner была одной из тех компаний, которая ввела само понятие “большие данные”.
— Big data уже не big, а просто бесполезный склад. Погоня за собрать все, что можно, показала, что компании собирали кучу мусора, с которой никто не знает, что делать. А будущее теперь за small data, meta data (разметка) и generated data (по моделям).
— Оказывается, к данным надо уметь задавать правильные вопросы, знать, когда остановиться , и вообще аналитика, внимание, субъективна.
— Data, как правило, не приводит к решениям, потому что управленцы не готовы делать дисижены, им проще сидеть на попе ровно, хотя это тоже дисижн. Поэтому в арсенал дата-команды должен добавиться дизайн решений: вы должны уметь подсунуть дату в нужный момент в правильной упаковке, еще лучше прийти к автоматизации решений, чтобы исключить этот белковый суррогат мышления.
это был вольный конспект видео
Пересказал Андрей Дорожный, канал Дата-сторителлинг
Аналитики Gartner выступили с сенсационной идеей, что big data устарела: большинство данных бесполезны, а для принятия решений на их основе требуются чуть ли не какие-то новые профессии. Напомню, Gartner была одной из тех компаний, которая ввела само понятие “большие данные”.
— Big data уже не big, а просто бесполезный склад. Погоня за собрать все, что можно, показала, что компании собирали кучу мусора, с которой никто не знает, что делать. А будущее теперь за small data, meta data (разметка) и generated data (по моделям).
— Оказывается, к данным надо уметь задавать правильные вопросы, знать, когда остановиться , и вообще аналитика, внимание, субъективна.
— Data, как правило, не приводит к решениям, потому что управленцы не готовы делать дисижены, им проще сидеть на попе ровно, хотя это тоже дисижн. Поэтому в арсенал дата-команды должен добавиться дизайн решений: вы должны уметь подсунуть дату в нужный момент в правильной упаковке, еще лучше прийти к автоматизации решений, чтобы исключить этот белковый суррогат мышления.
это был вольный конспект видео
Пересказал Андрей Дорожный, канал Дата-сторителлинг
YouTube
How Data and Analytics Unleash Innovation & Transform Uncertainty | Gartner Full Keynote
For more insights, explore Gartner Data & Analytics Conferences:
https://gtnr.it/DA
Data and analytics executives are expanding their area of influence and impact on the company as a result of the significant changes that have occurred within our businesses…
https://gtnr.it/DA
Data and analytics executives are expanding their area of influence and impact on the company as a result of the significant changes that have occurred within our businesses…
👍68😁12🤔10🔥6
Империализм вступил в период заката и гибели. Неотвратимый процесс разложения охватил капитализм от основания до вершины: его экономический и государственный строй, политику и идеологию. Империализм бесповоротно утратил власть над большинством человечества!
С точки зрения визуализации и подачи довольно крепкая работа 1961 года.
1. Консистентное цветовое кодирование
2. Довольно адекватный выбор видов визуализации
3. Грамотно расставленные подписи.
4. Ряд приятных милых мелочей (типа стрелок для роста)
5. Логичный и стройный сторителлинг.
Тезис (империализм загнивает) → Падение показателей кап. стран → В СССР идёт рост → У НАТО растут военные расходы, значит готовятся напасть! Последний аргумент слабеющих экономик. → И прекрасный финал — люди в капстранах бастуют! Они не хотят это терпеть, значит скоро конец. Прекрасный, социалистический, конечно. Ведь столбик у политических бастующих красного цвета.
С точки зрения визуализации и подачи довольно крепкая работа 1961 года.
1. Консистентное цветовое кодирование
2. Довольно адекватный выбор видов визуализации
3. Грамотно расставленные подписи.
4. Ряд приятных милых мелочей (типа стрелок для роста)
5. Логичный и стройный сторителлинг.
Тезис (империализм загнивает) → Падение показателей кап. стран → В СССР идёт рост → У НАТО растут военные расходы, значит готовятся напасть! Последний аргумент слабеющих экономик. → И прекрасный финал — люди в капстранах бастуют! Они не хотят это терпеть, значит скоро конец. Прекрасный, социалистический, конечно. Ведь столбик у политических бастующих красного цвета.
👍51🔥16😁12
Учитель из США 40 лет подряд надевает один и тот же наряд для фото в школьном ежегоднике.
Small multiples (мультиграфики) — достаточно универсальный прием. Но как и другие визуализации хорошо, если он достаточно показателен. В этом примере — да.
Small multiples (мультиграфики) — достаточно универсальный прием. Но как и другие визуализации хорошо, если он достаточно показателен. В этом примере — да.
👍75❤32😁4🔥2
Это — сводная таблица Экселя? Да! Это население Европы, где каждая ячейка соответствует квадратику 1×1 км. Дальше применено условное форматирование. Всего на эту красоту ушло 2 млн строк.
Автор — Jorge Camoes, замечательный специалист по датавиз из Португалии, автор книжки Data at work, человек, с которым имею честь быть лично знакомым.
Автор — Jorge Camoes, замечательный специалист по датавиз из Португалии, автор книжки Data at work, человек, с которым имею честь быть лично знакомым.
🔥147👍24🤔7😁5👎2
Forwarded from Глобальная сеть журналистов-расследователей
Как использовать текст в дата-визуализации
Текст в ваших визуализациях обычно второстепенен?
Настало время менять свои привычки.
Лиза Шарлотта Мут из Datawrapper подготовила объёмное руководство, поясняющее, как сделать текст на вашей инфографике более читабельным.
Вот общие рекомендации, которые Мут детализирует в своём руководстве:
1. Показывайте информацию там, где она нужна читателям:
- маркируйте текст,
- повторяйте единицы измерения,
- напоминайте людям, что они могут узнать из всплывающих подсказок,
- перемещайте деления оси туда, где они необходимы,
- подчеркивайте и объясняйте с помощью аннотаций.
2. Дизайн для удобства чтения:
- используйте шрифт, который легко читается;
- привлекайте внимание размерами, стилями и цветами;
- ограничьте количество размеров шрифта в визуализации,
- не центрируйте текст.
3. Фраза для удобства чтения:
- используйте простые фразы;
- сначала повествуйте, а затем уточняйте;
- используйте подходящий формат чисел.
Более детальные рекомендации по размерам шрифта, стилям, формулировкам и цветам читайте тут (на английском).
Текст в ваших визуализациях обычно второстепенен?
Настало время менять свои привычки.
Лиза Шарлотта Мут из Datawrapper подготовила объёмное руководство, поясняющее, как сделать текст на вашей инфографике более читабельным.
Вот общие рекомендации, которые Мут детализирует в своём руководстве:
1. Показывайте информацию там, где она нужна читателям:
- маркируйте текст,
- повторяйте единицы измерения,
- напоминайте людям, что они могут узнать из всплывающих подсказок,
- перемещайте деления оси туда, где они необходимы,
- подчеркивайте и объясняйте с помощью аннотаций.
2. Дизайн для удобства чтения:
- используйте шрифт, который легко читается;
- привлекайте внимание размерами, стилями и цветами;
- ограничьте количество размеров шрифта в визуализации,
- не центрируйте текст.
3. Фраза для удобства чтения:
- используйте простые фразы;
- сначала повествуйте, а затем уточняйте;
- используйте подходящий формат чисел.
Более детальные рекомендации по размерам шрифта, стилям, формулировкам и цветам читайте тут (на английском).
Datawrapper
What to consider when using text in data visualizations | Datawrapper Blog
How to make your data visualizations easier to read (and more interesting to look at!) with the right use of text.
👍28🔥8❤3
Forwarded from data.csv (Алексей Смагин)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Антон Мизинов сделал генератор красивых таймлайнов на платформе Observable.
Можно загрузить свои данные, покрутить настройки, а результат потом дополнительно красиво обработать в графическом редакторе.
Сохранять так — навестись на картинку, найти слева три точки, далее в меню — Download SVG.
Cпасибо автору за наводку :)
https://observablehq.com/@mizinov/timeline
Можно загрузить свои данные, покрутить настройки, а результат потом дополнительно красиво обработать в графическом редакторе.
Сохранять так — навестись на картинку, найти слева три точки, далее в меню — Download SVG.
Cпасибо автору за наводку :)
https://observablehq.com/@mizinov/timeline
👍58🔥9👎1
Forwarded from LEFT JOIN
На связи Data Heroes и сегодня в нашей школе чародейства и волшебства… Стоп. Мы же не Хогвартс🧙🏻
Однако, сегодняшняя тема подкаста – практически магия, ведь она превращает понятные лишь аналитику таблицы и метрики в очевидные и красочные результаты.Мы поговорим о визуализации данных. ✨
Наши эксперты – топовые профессионалы и настоящие звезды датавиза. Сегодня они расскажут о своем пути в профессии и ответят на самые важные вопросы:
- Почему график стоит тысячи слов?
- Как убеждать одним графиком и нужно ли вообще это делать?
- Правда ли, что датавиз управляет общественным мнением?
- С чего начать новичку в специальности?
- Технические навыки или творчество - чего больше в визуализации?
Скорее включайте подкаст и погружайтесь в датавиз вместе с нами! 🚀Спойлер: Это только первая часть выпуска о визуализации — через неделю будет продолжение!
БОНУС: в эпизоде будет много отличных рекомендаций, полезных материалов по визуализации данных! 📗
⭐ ALL STARS CAST: Роман Бунин, Татьяна Мисютина, Наталия Степанова, Александр Богачев ⭐
Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podacsts, Google, Yandex, Mave, Castbox, Overcast, Telegram (↓)
#подкаст #DataHeroes
Однако, сегодняшняя тема подкаста – практически магия, ведь она превращает понятные лишь аналитику таблицы и метрики в очевидные и красочные результаты.
Наши эксперты – топовые профессионалы и настоящие звезды датавиза. Сегодня они расскажут о своем пути в профессии и ответят на самые важные вопросы:
- Почему график стоит тысячи слов?
- Как убеждать одним графиком и нужно ли вообще это делать?
- Правда ли, что датавиз управляет общественным мнением?
- С чего начать новичку в специальности?
- Технические навыки или творчество - чего больше в визуализации?
Скорее включайте подкаст и погружайтесь в датавиз вместе с нами! 🚀
БОНУС: в эпизоде будет много отличных рекомендаций, полезных материалов по визуализации данных! 📗
⭐ ALL STARS CAST: Роман Бунин, Татьяна Мисютина, Наталия Степанова, Александр Богачев ⭐
Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podacsts, Google, Yandex, Mave, Castbox, Overcast, Telegram (↓)
#подкаст #DataHeroes
👍31👎3
Манипулятивность твита Маска (первая картинка) попытались опровергнуть Financial Times (вторая картинка), но кажется тренд и правда promising, учитывая более широкий контекст (см. последнюю картинку).
😁26👍15🔥4