Текстовые данные - это классно, а их анализ помогает получить много информации за короткое время с возможностью углубиться в данные. Очень многие исследования не состоялись бы без развития текстового анализа, потому что руками столько обработать просто нереально. А тут без прочтения текста мы можем выделять темы, строить семантические сети, определять "настроение" текстов и еще кучу классного!

⚡️Мой топ ссылок про анализ текстов на R:
- Прекрасный блог Julia Silge
- Variance Explained от David Robinson
- STHDA (просто топ, у них самые лучшие тьюториалы по анализу данных)

Если вы питонист, то обязательно идите послушать Серёжу Чувакина про текстовый анализ на питоне в рамках мастер-класса от ИНИД 21 мая. Он дата-сайентист в EPAM, организатор мастерской по обработке естественного языка и просто очень классный спец (по совместительству мой хороший знакомый) 🧡

А картинка со времен, когда мне очень захотелось поанализировать хабр.

Переходим от grammar of graphics к glamour of graphics 💫Интересный видос с rstudio::conf20 от William Chase. Никакого чарт-шейминга - это его слова, очень мне понравились))) Советую посмотреть, его поинты ниже, но с картинками всегда прикольнее.

Как сделать график привлекательнее (и больше glamour):
📌Макет:
- Загловки выравнивать по левому краю, как и большие текстовые части. По правому краю можно подписи (все супер зависит от кейса, недавно писала про выравнивание табличек).
- Барчарты с длинными подписями просто переворачиваем в горизонтальные, потому что вертикальные подписи читать сложно.
- Меньше рамочек, гридлайны по возможности убираем, если же нужны (например, линейный графикам) делаем светло-серыми.
- Легенды лучше менять на цветовое кодирование текста или подписывать данные напрямую.
- Больше пустого места - оно дает возможность передохнуть и разграничить пространство.

🅰️Типографика:
- Часто дефолтные шрифты оч не оч, лучше поискать что-то недефолтное, но я здесь за шрифты без засечек.
- Выстраиваем иерархию через шрифт: размер, цвет, начертания.
- Проверяйте шрифт на цифрах (лучше те, где они идут по одной линии и где каждая цифра занимает одинаковое пространство).

🌈Цвет:
- Тырьте цвета, которые вам нравятся! Причем это могут быть какие-то объекты, фотографии, обложки - что угодно.
- Часто белый цвет можно поменять на другие светлые цвета (бежевые, светло-серый), которые будут похожи на белый, но не такие яркие, как чистый белый. С чёрным тоже работаем, иногда графитовый выглядит лучше, чем чистый чёрный. Здесь, конечно, зависит от того, что вы делаете и где это будет публиковаться.
- Проверяйте цвета на то, как это видят люди с дальтонизмом. Это важно, очень! Как с этим работать в датавизе от Datawrapper.

И у него оч красивый сайт с классными работами!
А вообще пост нашла в твиттере у Cole Knaflic❤️

Фантастический поэтапный тьюториал по улучшению графика в ggplot2 от Cedric Scherer. Можно смотреть просто сам процесс переделки, очень интересно преобразовываются некоторые элементы💫

Тут в твиттере нашла мини-тред про всякие красивые 3D штуки в датавизе, очень залипательная вот эта вещь и куча других на этом сайте.

И тут много необычного с многомерными графиками👀