Дата-сторителлинг – Telegram
Дата-сторителлинг
11.7K subscribers
936 photos
36 videos
7 files
911 links
Помогаю понять этот мир с помощью объективных данных и их визуализации

Поддержать канал: https://boosty.to/dorozhnij

Автор: Андрей Дорожный @dorozhnij

Номер в РКН 5343480204
Download Telegram
📈Сколько в Москве москвичей
в Т-Ж вышел матреиал Артема Иволгина @aretm , который проанализировал данные переписи 2021 и выяснил, откуда и куда переезжают россияне.

💬 Да, доверять переписи 2021 года — последнее дело. Но другого источника данных с точным числом переездов не найти. Как говорит сам Артем: "Лучше такой Росстат, чем никакого".

💬 В целом выводы подтверждают гравитационную модель миграции и формирование агломераций вокруг "успешных" городов.

💬 Не вижу здесь четкого тренда на переселение в южные регионы, хотя по ощущщениям он весьма устойчивый.

Что думаете о таком исследовании? Пишите в коментах, откуда понаехали.

Я: Череповец ➡️ Петербург ➡️ Москва
24
📈Тренды российского эдтеха поражают

(данные GetCourse)
35
📈Дайджест недели

🖤Крутой и умный скроллителилинг про инфляцию времени

🖤Это резюме понравилось в Microsoft, Google, Amazon. Аналитик чуть поехал кукухой и разметил ключевые моменты цветом. Возможно, это работает

🖤В инцидентах с животными на дороге в США чаще всего виноваты олени. Впрочем, оленей на дорогах хватает во всем мире. В РФ похожую статистику могли бы показать лоси, но отдельно такой информации не нашел.

🖤Ависэйлз вслед за Яндекс картами убрал границы стран со вего мира. Это не тот мир без границ, который мы ждали.

🖤Помните ваши квитки за ЖКХ? Вот как это выглядит в Дубае. Мотивирует экономить ресурсы. Хотя очевидно что в РФ люди привыкли к профициту энергии и ресурсов.

🖤Власти исповедуют рабочий способ повысить численность населения для РФ — присоединение новых территорий(

🖤Аналитик сошел с ума и проанализировал все кусочки пиццы, которые он ел 9 лет.

На этом все, увидимся на следующей неделе!❤️
22
📈Какие инструменты визуализации работают в РФ
Хотел назвать этот пост «выжившие». Вчера мне написал мой студент Руслан, у yего работе перестали покупать лицензии Пауэр BI, приходится делать все в веб-версии Табло, а она до сих пор, мягко говоря, сыровата.

Я не так погружен в тему Bi-инструментов, но расскажу про бесплатные сервисы визуализации, которые работают из РФ и который вполне можно использовать в работе. Все сервисы не требуют знания кода.

Datawrapper
Проверенный годами немецкий инструмент работает из рф без вп, эмбед вставляется на сайт и корректно отображается

Flourish
Да, сам сервис не работет без впн, но вполне генерит эмбеды и позволяет вставлять их в сайты, где они прекрасно оторьажаются. Кроме того, всегда можно сделать noscript и допилить его в Figma или другом векторном редакторе

Data illustrator
Инструмент более сложный и требует больших усилий, но зато позволяет кастомизировать график так, как нужно вам. Удобно делать шаблоны

Чартикулятор
Продукт от майкрсофта, схож по функциям с предыдущим тулом

🍏На сайте студии есть полный каталог инструментов дата-сторителлинга, многие из них бесплатны и не требуют знания кода.

Какие инструменты из тех, что работают в рф я забыл? Пишите в коментах 💬
30
📈Как критиковать визуализацию
Понравилась статья в policyviz про критику визулиализации. Критикую визуализации все и всегда и будут критиковать в будущем.

Автор делит критиков на два больших лагеря. Первый — это которые критикуют грубые ошибки типа графика, цвета, текста. Второй — это сторонники точности и соблюдения стандартов — то бишь делать скатер-плоты в любой непонятной ситуации, а любые фантазии в виде графиков — от лукавого.

Но какой критерий самый важный? Скорость? Да, мы часто полируем график именно для этого. Но в некоторых случаев важно взаимодействие, исследование пользователя с графиком. Время на сайте больше, в конце концов. Скорость точно нельзя ставить как основную метрику.

Общая рамка критики сводится к тому, что все зависит от узнаваемости, степени точности, скорости считывания и эстетики. Все эти параметры могут меняются в зависимости от аудитории и контекста. Что маркетологу хорошо, то финансисту непонятно.

На что тогда опираться? График точно не должен быть вводить в заблуждение (misleading charts). График точно должен подчиняться базовой визуальной грамоте и принципам восприятия — большинство людей с точки зрения физиологического восприятия похожи. А дальше - смотреть на аудиторию, ее опыт взаимодействий с графиком, контекст восприятия. Если в комапнии привыкли смотреть на столбики вместо линий — стоит ли менять их привычки?

Когда вы видете график, которы по вашему мнению не идеален, подумайте, возожно, дизайнер лучше погружен в контекст и аудиторию. А пост этот критиковать можно)

Текст статьи
25
📈Дайджест недели

🖤В Австралии с помощью столбиковой диаграммы рассказывают налогоплательщикам о том, куда идут их налоги. Мечтаю о таком.

🖤Если вы еще не определились, где праздновать 14 февраля, попробуйте в Перми — там это сделать дешевле всего.

🖤Большая база ресурсов по дата-журналистике, сам читаю многое из этого)

🖤Рома Бунин визуализировал результаты большого опроса про навыки продуктовых специалистов.

🖤В каком возрасте американцы покупают смартфоны своим детям? Спойлер: c каждым годом все раньше.

🖤В каких областях Казахстана больше всего разговаривают по телефону? Отвечает билайн (впн).

🖤В России огромный рост цен на огурцы. Огурцовая инфляция!

🖤Чем в России заменяют букинг и эрнбн.
16
📈Визуализация землетрясения в Турции
Высота столбика — плотность населения, цвет — интенсивность толчков.

Ужасная трагедия(

Источник
34
📈Рейтинг 170 городов России по уровню загрязнения воздуха
На «Стрелке» вышел рейтинг городов РФ по уровню загрязнения воздуха. У меня произошел разрыв шаблона, потому что я думал что мой родной Череповец будет в первых рядах, а по факту Москва находится где-то на уровне Норильска. Шок! Интересно посмотреть, что самые «чистые города» — не урбанизиованные и экономически слабые.

Я когда-то занимался темой загрязнения и эксперты мне объяснили, что выбросы и загрязнение — не одно и тоже. Выбросов может быть до фига, но все они разлетаются по территории и не создают сильного загрязненния. Пример такого города Норильск — он безусловный лидер по уровню выбросов в РФ. А загрязнение — это уже конкретное состояние воздуха «в моменте». Есть много методик оценки качества воздух, в исследовании оно оценивалось по данным дистанционного зондирования земли, то бишь космоснимков. Группа ученых выбрало пять загрязняющих веществ и из ни был создан индекс TAQI, по которому и ранжировались регионы. Такую методологию стоит проверяеть наземными исследованиями, но далеко не во всех городах они проводятся.

Интересный пример, когда научное исследование превращается в хорошую пиар-дата-историю!

Читать текст

Методология в коментах🔽
19
📈❤️Как компании используют методы дата-сторителлинга

Друзья! Мне интересно узнать, как применяются методы дата-сторителлинга в компаниях. Если вы по работе имеете дело с данными и задачами рассказывать о результатах исследований другим людям или клиентам, напишите мне, хочу взять у вас интервью, не займу больше часа.

Результаты исследования потом опубликую в этом канале)

💬Пишите в коменты или лс, пересылайте коллегам!
17
📈Отчет о состоянии дата-журналистики в 2022
Пока я очень жду ваших ответов на предыдущий пост, делюсь результатами опроса о состоянии дата-журналистики в 2022 году. Вот самые интересные выводы:

⚫️Каждый третий дата-журналист самостоятельно научился навыкам профессии, большинство освоили ее через онлайн-курсы и самостоятельную практику

⚫️Навыки журналистики опрошенные оценивают максимально высоко, далее идут скиллы анализа и визуализации данных

⚫️Программирование не является основной задачей дата-журналистов, но почти 60% опрошенных программируют каждый день, как правило, на Python

⚫️Excel и Google Sheets — основные инструменты дата-журналистов. Для визуализации в основном используется flourish или datawraper. Однако есть тенденция в сторону отказа от этих инструментов и переход на самописные решения. Интересно, какие?

⚫️Самый востребованный навык — визуализация данных

⚫️Наибольшая доля журналистов работает над историями, в которых данные используются для поддержки повествования и аргументации, на втором месте те, кто ищет истории в данных и на третьем те, кто объясняет данные в своих историях.

⚫️70% журналистов работают с официальными правительственными данными

⚫️Почти 70% историй создаются от недели до месяца (или более)

Полная версия отчета здесь
25