Карта автомагистралей от Milos Popoivic на R и сразу с тьюториалом, как это все делать.

Одна из моих самых любимых сеточек – карта науки. Сделана на данных пользователей научных порталов (что они смотрят, ищут, читают и тд). Получилась штука, очень классно показывающая междисциплинарность. Данным в исследовании уже больше 10 лет, но все равно нахожу ее очень интересной.

В начале феврале постила исследование про сравнение распространенность разных английских слов среди мужчин и женщин, американцев и англичан. У них есть возможность скачать весь объем данных, что я собственно и сделала. Получился такой мини-дэш.

Чтобы не гуглить каждое слово (как делала я), можно нажать на кнопку "What's the word?" и посмотреть на страничку в википедии про это. Там у них не простая такая метрика и распространенность приводится к z-оценкам и в итоге, если она отрицательная, то такое слово знают менее 50% участников. И, например, оценка -1.96 - слово знают около 2.5% людей, а +1.96 - знают около 97.5%. Базово отсортировано по словам, которые лучше знают мужчины или англичане, но можно переключить.

Как-то так, очень хотела гантельки себе в паблик)

Нравится эта общая, но полезная статья про UX дизайн дашбордов, с идеей того, что пользователи в ваших дашбордах должны видеть то же, что и вы и ничего лишнее их не отвлекало. Когда в дэше много цветов, форм, паттернов и данных, получаются дата-джунгли, в которых очень сложно найти нужную информацию.

Что стоит учитывать:
1. Контекст пользователей. Кто они, их цели, мотивация и потребности, какую информацию они хотят получить и на какие вопросы ответить, их бэкграунд знаний.
2. Путь пользователя. В дэшах он часто не линейный, часто итеративный: зашел, потыкал, вышел; зашел, потыкал одно, другое, снова первое и вышел и тд. На это приложила картинку, кажется, хорошо помогает понять суть.
3. Каждая ключевая визуализация отвечает на конкретный вопрос. Она включает в себя 3 важных элемента: что конкретно вы измеряете и на какой вопрос она отвечает, какие данные в себя включает, какую часть данных в ней важнее выделить относительно остальных.

Apple подкасты прислали мне оповещение о новом подкасте Самата Галимова (запуск завтра) с Таней Мисютиной (Лаборатория данных) про визуализацию данных. Без картинок слушать сложнее, поэтому вот проекты, которые обсуждали в самом начале:
- землетрясения
- визуализация Московского марафона (вообще топ, если не смотрели, очень классно!)

Я не очень люблю подкасты про датавиз, потому что на слух реально очень тяжело такое воспринимать, а графики хочется смотреть. Но вот рассуждения во второй части про раскручивание данных было интересно представлять в голове и пытаться раскрутить еще дальше.

А еще у Тани и Ромы совсем скоро курс как раз про визуализацию данных (как это все крутить, придумывать визы и можно попрактиковать алгоритм визуализации в Tableau). Вроде бы еще есть места: https://datalaboratory.ru/course/

Примерно раз в год я начинаю слушать подкасты в попытке сделать времяпрепровождение более эффективным (хватает меня на пару месяцев, но норм). И добралась до одного подкаста только сейчас. Выпуск про счастье, культурные ценности и карту Инглхарта с Анной Широкановой в рамках подкаста «Эффект наблюдателя».

Если никогда не видели эту карту, приложила картинку и ест еще динамическая версия. Она сделана на данных World Value Survey (Всемирный опрос ценностей). Какие-то визы по этим данным вы наверняка видели, был пост про то, что респонденты из разных стран хотят воспитывать в детях. Почему страны так располагаются и как вообще эта карта возникала можно послушать в подкасте, я так интересно не расскажу. Вообще очень прикольная штука, и данные опроса, кстати, открытые.

Получилось в этот раз попасть на курс Тани Мисютиной (Лаборатория данных) и Ромы Бунина (Reveal the Data)🌟

Я по датавизу уже прямо оооочень много чего читала смотрела, но тут произошел разрыв шаблона, которого очень не хватало. Подход Тани про частицы данных супер перестраивает голову и помогает углубляться больше в суть. А Рома интересно и быстро (реально за 2 дня!) объясняет очень доступно базу по Табло, чтобы успеть собрать что-то осмысленное.

Успела на курсе сделать вот такую работу про лесные пожары. Все с частичками) Делайте тык на легенду и по регионам, интересные распределения получаются.

Прислали очень залипательный видос по проекту r/place от Reddit. Это их социальный эксперимент, такой пустой холст, на который разные пользователи могут добавлять свои пиксели. Получается мировая карта сообщества и чтобы какая-то картинка задержалась на какое-то время ее должны поддерживать другие пользователи. Greg Bahm сделал VR визуализацию этого проекта. По высоте столбиков можно понять, как долго там эти картинки пиксели уже находятся,.

Проект недавно перезапустили и уже просят автора повторить свой видос.

Power BI в Jupyter ноутбуке! Можно заэмбедить части или целые дэшборды в юпитер ноутбук.

Установка, виджет. Очень необычненько и интересно. Прислали постом, за что спасибо)

Написал статью с инструкциями и собрал в одной книге на Паблике примеры навигации между дашбордами в Табло. Книгу можно скачать и посмотреть как это работает.

Кросс-линки между дашбордами неотъемлемая часть создания системы отчетности и важный функционал о котором часто забывают.
#статья

валентинка моего сердечка по просмотрам моих отчетов от любимых друзей и коллег команды визуализации💔 не знаю, как они это завертели (немножко знаю, что синусы и косинусы), но безумно красиво

Сделано в табло по данным табло. Это будет мой первый дата-арт на стенку, спасибо❣️