Все россияне по профессиям, среднему возрасту и зарплате.

И целый лонгрид с графиками на ту же тему.

#работа

Классная статья в PolicyViz про хороплет карты и подбор цветов для них.

Вообще, карты не всегда самый лучший способ отображения ваших данных. Понять и сравнить конкретные значения по географическим областям по ней тяжело, но вот находить какие-то паттерны в зависимости от гео контекста как раз полезно и удобно. Важно, что то, каким образом вы закодируете данные (цвета для областей, размеры точек) будет напрямую влиять на их восприятие.

Есть 4 основных способа:
- линейный – непрерывная цветовая шкала, в которой каждое значение данных получает свой оттенок, такая дефолтно в Tableau
- равные интервалы – делим диапазон данных на n интервалов и помещаем все географические наблюдения в эти интервалы. Например, на карте с четырьмя бинами и диапазоном данных от 1 до 100 мы получаем четыре равные группы (1-25, 26-50, 51-75 и 76-100). По факту не особо отличается от линейного, тк у нас будет разное количество наблюдений в каждом интервале
- интервалы распределения данных – когда у нас одинаковое количество наблюдейни в каждом интервале, варианты разбиения на квартили (4 группы), децили (10) и тд.
- произвольные интервалы – создатель карты сам задает интервалы и кто в них попадет

Один из вариантов решения проблемы – не доверять алгоритмам, а вычленять интервалы самостоятельно в зависимости от отличаемости данных. Нарисовать график с абсолютами и процентной разницей между этими категориями и сгруппировать их по похожести. Попробовала, надо прямо посидеть подумать над группировкой, пыталась применить какой-то алгоритм по отсечению разницы отклонений, но недодумала.

Очень хорошо пересекается со статьей от Lisa Charlotte Muth про хороплеты, вместе с этой я как-то еще больше прониклась логикой раскраски.

картинки следующим постом, ничего не влезло((

На картинке нарисовала 3 карты с разными типам кодирования и посмотрите, какие они разные, а данные-то одни! От этого и воспрятие будет кардинально другое. Названия штатов специально такие маленькие, фокус не на них))

нахожу это очень funny
– I had a slew of meetings all in a row where different people kept asking me to help them make a map. “I have some state-level data,” they’d say, “can you help me make a map?”
– I’d ask: “Are you sure a map is the best way to visualize these data? What are you trying to show?”
– They would look at me, with spreadsheet in hand, look down slowly and reply, “I have state-level data.”
– Again, I’d ask, “Why a map?”
– One by one, they would give me a confused look and slowly respond, “Uh, because I have state-level data?”

Я настолько excited, когда что-то интересное нахожу, быстрее пишу пост, а потом внутри куча ошибок… простите, у меня вот такие лапки…

Космос очень завораживает, конечно.

Скопление галактик 4.6 млрд лет назад от телескопа Джеймса Уэбба.

И представляете, это изображение настолько маленькое, что если представить, что кто-то на Земле держит на пальчике песчинку на расстоянии вытянутой руки, то это и есть тысяча галактик в крошечном кусочке огромной вселенной.

Без сжатия и с инфой на русском есть у Дениса Ширяева тут. И смотрела видос от Vox, почему этот телескоп так выглядит и как его делали, тоже очень интересно!

Мне очень нравилось в Т—Ж придумывать такие графики. Вот — любимый (отсюда)

не думала, что канал r/ретранслятор когда-нибудь поможет найти такую полезность (помимо рандомных интересных видосов)

официальное нетикток видео