облака у меня нет, но по скринам оч похоже на Data Studio, только в первом данные лежат справа, а тут слева))) но вроде на первый взгляд фильтры прямо ок, подвязка с метрикой есть, так что юзать будут ну сто процентов
думаю, сделают бесплатным для всех потом
думаю, сделают бесплатным для всех потом
Культурные регионы
То, что Питер - культурная столица России, никто не сомневается. А что насчет других городов?
В Питере действительно наибольшее количество зрителей театров и посещений музеев на 1000 человек. Следующие "театральные" города - Москва, Севастополь, а дальше регионы - Костромская, Астраханская, Ярославская области. Для сравнения по РФ показатель - 269, по Питеру 800, а по Костромской области уже 339 (которая входит в ТОП 5 по театральным городам). То есть Санкт-Петербург уж очень сильно выше всех.
А с музеями уже чуть другая история - Питер все еще в ТОПе, а вот на втором месте стоит Севастополь, затем Новгородская, Псковская, Ярославская области. И только потом Москва.
Динамика тоже есть. Как минимум, по России. В отдельных регионах сам тренд может незначительно отличаться. Но в целом, почему-то, есть этот маленький спад в 2017 по посещению музеев.
Важное про карты - максимум цветовых шкал я ограничила, так как значения для Москвы и Санкт-Петербурга были слишком большими. Настоящим максимумом для количества зрителей театров на 1000 человек - 800, а посещений музеев - 4969.
Данные - Росстат, были только по этим регионам, показатели за 2017 год, все значения - на 1000 человек населения.
http://www.gks.ru/bgd/regl/b18_14p/Main.htm
Интерактивная карта и барчарт в Tableau Public
https://public.tableau.com/profile/anastasiya1506#!/vizhome/2542/Dashboard2
То, что Питер - культурная столица России, никто не сомневается. А что насчет других городов?
В Питере действительно наибольшее количество зрителей театров и посещений музеев на 1000 человек. Следующие "театральные" города - Москва, Севастополь, а дальше регионы - Костромская, Астраханская, Ярославская области. Для сравнения по РФ показатель - 269, по Питеру 800, а по Костромской области уже 339 (которая входит в ТОП 5 по театральным городам). То есть Санкт-Петербург уж очень сильно выше всех.
А с музеями уже чуть другая история - Питер все еще в ТОПе, а вот на втором месте стоит Севастополь, затем Новгородская, Псковская, Ярославская области. И только потом Москва.
Динамика тоже есть. Как минимум, по России. В отдельных регионах сам тренд может незначительно отличаться. Но в целом, почему-то, есть этот маленький спад в 2017 по посещению музеев.
Важное про карты - максимум цветовых шкал я ограничила, так как значения для Москвы и Санкт-Петербурга были слишком большими. Настоящим максимумом для количества зрителей театров на 1000 человек - 800, а посещений музеев - 4969.
Данные - Росстат, были только по этим регионам, показатели за 2017 год, все значения - на 1000 человек населения.
http://www.gks.ru/bgd/regl/b18_14p/Main.htm
Интерактивная карта и барчарт в Tableau Public
https://public.tableau.com/profile/anastasiya1506#!/vizhome/2542/Dashboard2
Tableau
404 Not Found | Tableau Public
Tableau Public is a free platform that lets anyone explore, create, and share interactive data visualizations online using public data.
Берёшь ниточку и становишься частью выставки и аллювиальной диаграммы ❤️
https://twitter.com/OktemAlp/status/1114908674844233732
https://twitter.com/OktemAlp/status/1114908674844233732
Twitter
Alp Öktem
My favourite was definitely the alluvial flow diagram where they let the visitors fill in the data themselves. I was surprised to see how many people out there had a positive outlook for the future. (They are the ones who drag the white strings around) #Data…
Красивые и простые карты 🌍
Не так давно нарисовать карту по данным было каким-то уникальным навыком. Нужны были всякие и шейпфайлы, и координаты нужно было знать, и вообще! Сейчас нарисовать карту - уже далеко не проблема - это делает куча разных сервисов как в своих десктопных приложениях, так и онлайн. Так что тут я расскажу, где карту нарисовать и как сделать ее самой красивой на свете ❤️
Говорить будем про фоновые картограммы - хороплет. Именно так их обычно и называют. Собственно, название и идет от того, что они показывают значения по областям. Такими картами обычно показывают геоданные, где есть именно область - страна, регион и т.д. Или визуализации данных по населенным пунктам же чаще берут символьные карты (с кружочками). Но вот эти советы по визуализации в принципе подойдут для всех типов карт.
🌈 Цвет - первое, о чем нужно подумать
Просто потому что именно цвета и показывают значения. У всех на с вами есть цветовые ассоциации по типу, что если цвет темнее, то значение больше, а зеленый - хорошо, красный - плохо. И ассоциации эти лучше не нарушать. Выбирайте палитры, которые идут от светлого к темному - от светло-голубого к темно-синему, например. Если вы берете палитру от зеленого к красному, то она должна подходить под данные. Например, смертность можно показывать таким способом - тогда будет понятно, что где высокие значения смертности идет красный цвет (ассоциативно - все плохо), а где зеленый - показатель ниже (все хорошо).
📍 Выбросы! Такое есть часто почти во всех данных. Например, у меня в предпоследнем посте карты, где Питер и Москва были сильными выбросами. Тогда естественно цветовая шкала будет подстраиваться под них и самые темные значения будут выбросными, а все остальные - нет. Поэтому, если у вас вышла карта, где 1-2 точки супер темные, а остальные нет - проверьте, не выбросы ли это и не надо ли вам подстроить цветовую шкалу под свои данные. Тогда можно взять за максимум значения до выбросных. Если вы так будете делать - укажите это в легенде или тексте к карте, чтобы никого не обманывать.
🧼 Убирайте лишнее. Уберите подписи, которые не несут никакой смысловой нагрузки для понимания карты. Уберите лишние границы, если ваши данные на них не делятся (например, границы районов внутри области). Если вы рисуете карту России, остальные страны вам там не нужны и их тоже можно смело стирать.
🌐 Границы и фон одного цвета. Этот лайфхак я как-то вычитала для карт в Tableau и мне он прямо очень нравится. Карты сразу выглядят симпатичнее. Фон лучше белый или темно-серый, почти черный, но не черный, а то может быть слишком темно.
✏ Подписи - с этим я всегда мучаюсь, особенно для карт по Европе или регионам России. С США все легче - там короткие обозначения штатов всегда влазят в свои области, а вот у нас нет((( Тут моим советом будет выбрать те значения, которые вам кажутся максимально интересными и подписать их. Удобнее всего будет сделать интерактивную карту и тогда к выбору того, что подписать, можно относиться не так аккуратно.
🍓 Где?
Tableau
Exploratory
Power BI
MS Excel
https://www.datawrapper.de
https://infogram.com
https://plot.ly/create/
http://mapinseconds.com
https://flourish.studio
https://mapchart.net +вручную тыкаете цвета, как раскраска
https://www.mapbox.com
R, Python, D3.js - для истиных любителей
Мой выбор - Tableau или Datawrapper. Если совсем не хотите запариваться с установками и тд, то datawrapper вам точно понравится!
Не так давно нарисовать карту по данным было каким-то уникальным навыком. Нужны были всякие и шейпфайлы, и координаты нужно было знать, и вообще! Сейчас нарисовать карту - уже далеко не проблема - это делает куча разных сервисов как в своих десктопных приложениях, так и онлайн. Так что тут я расскажу, где карту нарисовать и как сделать ее самой красивой на свете ❤️
Говорить будем про фоновые картограммы - хороплет. Именно так их обычно и называют. Собственно, название и идет от того, что они показывают значения по областям. Такими картами обычно показывают геоданные, где есть именно область - страна, регион и т.д. Или визуализации данных по населенным пунктам же чаще берут символьные карты (с кружочками). Но вот эти советы по визуализации в принципе подойдут для всех типов карт.
🌈 Цвет - первое, о чем нужно подумать
Просто потому что именно цвета и показывают значения. У всех на с вами есть цветовые ассоциации по типу, что если цвет темнее, то значение больше, а зеленый - хорошо, красный - плохо. И ассоциации эти лучше не нарушать. Выбирайте палитры, которые идут от светлого к темному - от светло-голубого к темно-синему, например. Если вы берете палитру от зеленого к красному, то она должна подходить под данные. Например, смертность можно показывать таким способом - тогда будет понятно, что где высокие значения смертности идет красный цвет (ассоциативно - все плохо), а где зеленый - показатель ниже (все хорошо).
📍 Выбросы! Такое есть часто почти во всех данных. Например, у меня в предпоследнем посте карты, где Питер и Москва были сильными выбросами. Тогда естественно цветовая шкала будет подстраиваться под них и самые темные значения будут выбросными, а все остальные - нет. Поэтому, если у вас вышла карта, где 1-2 точки супер темные, а остальные нет - проверьте, не выбросы ли это и не надо ли вам подстроить цветовую шкалу под свои данные. Тогда можно взять за максимум значения до выбросных. Если вы так будете делать - укажите это в легенде или тексте к карте, чтобы никого не обманывать.
🧼 Убирайте лишнее. Уберите подписи, которые не несут никакой смысловой нагрузки для понимания карты. Уберите лишние границы, если ваши данные на них не делятся (например, границы районов внутри области). Если вы рисуете карту России, остальные страны вам там не нужны и их тоже можно смело стирать.
🌐 Границы и фон одного цвета. Этот лайфхак я как-то вычитала для карт в Tableau и мне он прямо очень нравится. Карты сразу выглядят симпатичнее. Фон лучше белый или темно-серый, почти черный, но не черный, а то может быть слишком темно.
✏ Подписи - с этим я всегда мучаюсь, особенно для карт по Европе или регионам России. С США все легче - там короткие обозначения штатов всегда влазят в свои области, а вот у нас нет((( Тут моим советом будет выбрать те значения, которые вам кажутся максимально интересными и подписать их. Удобнее всего будет сделать интерактивную карту и тогда к выбору того, что подписать, можно относиться не так аккуратно.
🍓 Где?
Tableau
Exploratory
Power BI
MS Excel
https://www.datawrapper.de
https://infogram.com
https://plot.ly/create/
http://mapinseconds.com
https://flourish.studio
https://mapchart.net +вручную тыкаете цвета, как раскраска
https://www.mapbox.com
R, Python, D3.js - для истиных любителей
Мой выбор - Tableau или Datawrapper. Если совсем не хотите запариваться с установками и тд, то datawrapper вам точно понравится!
Datawrapper
Datawrapper: Create charts, maps, and tables
Create interactive, responsive & beautiful data visualizations with the online tool Datawrapper — no code required.
❤1
Куча всяких тьюториалов по графикам в Экселе от Stephanie Evergreen. Они не самые подробные - там просто по скринамм, но зато выбор графиков очень неочевидный. А график-гантельки так вообще отдельная прелесть ❤️
https://stephanieevergreen.com/how-to/
https://stephanieevergreen.com/how-to/
Forwarded from vc.ru
Артемий Лебедев показал набросок логотипа «ВКонтакте» от Павла Дурова, который стал итоговым, и ещё несколько вариантов, которые предлагали его дизайнеры.
Говорит, была проделана огромная работа, которая закончилась как обычно — пришёл главный, нарисовал логотип ручкой на бумажке и сказал: «вы там поработайте чуть-чуть, я тут наметил направленьице»: vc.ru/design/66364
Говорит, была проделана огромная работа, которая закончилась как обычно — пришёл главный, нарисовал логотип ручкой на бумажке и сказал: «вы там поработайте чуть-чуть, я тут наметил направленьице»: vc.ru/design/66364
Я тут с крутыми людьми рассказываю про любовь к R и данным 🦄
https://www.comagic.ru/blog/posts/apr/r_python_javanoscript_ili_excel_chto_uchit_internet_marketologu_dlya_professionalnogo_rosta/
https://www.comagic.ru/blog/posts/apr/r_python_javanoscript_ili_excel_chto_uchit_internet_marketologu_dlya_professionalnogo_rosta/
Визуально от Nathan Yau, зачем смотреть на распределения и рисовать графички, а не просто делать саммари статистикс
https://flowingdata.com/2017/07/07/small-summary-stats/
https://flowingdata.com/2017/07/07/small-summary-stats/