Sam Parsons сделал видос, как такие составные таблицы делать в Tableau. В этот раз уже сразу с несколькими мерами. Я уже пробовала его схему, очень прикольное решение.

Дата заметки от Giorgia Lupi и Paolo Ciuccarelli:
1. Всегда проверяйте источник данных и меодологию сбора/расчета метрик.
2. Часто стоит обратиться к пропорциям, а не абсолютным значениям.
3. Многие данные важны в контексте других.
4. Проверяйте, как вели себя данные до и после выбранного вами периода данных.
5. Иногда важно показать неопределенность в данных (доверительные интервалы, погрешности и тд)
6. Если данные отсутствуют – это тоже важный признак.
7. Всегда показывайте источник данных на визуализациях.
8. Визуализация должна отвечать специфике данных и ее коммуникационной цели.
9. Пробуйте показывать многомерность данных даже на одном графике.
10. Эстетика и риторика – мощные триггеры, чтобы заинтересовать людей исследовать данные через визуализации.
11. Продумывайте формат визуализаций (устройства, интерактивность).
12. Сохраняйте индивидуальность данных даже при агрегации, давая людям понять их природу и что эти явления могут быть и с ними.

Детальный тьюториал по созданию raincloud графиков в R. График плотности + боксплот + точечная гистограмма = облачко с дождиком.

Скинули классный чатик исследователей. Всех подряд: маркетинговых, социологических, UX. Он прямо живой и все друг другу помогают. Мне в такие моменты хочется куда-то обратно в рисёчеры. 😅

Там же нашла датавиз каталог от DataTile. Не все бы рекомендовала к использованию, но полистать было интересно.

Прикольно показаны штаты и количество соседствующих штатов вокруг них. Хочется еще на классическое распределение демократов/республиканцев сразу смотреть.

Красивая работа про метрики развития стран для конкурса визуализации в множественных пчелиных beeswarm графиках.

🌍 Divided World
Для конкурса WDVP сделал работу по сравнению стран мира. Мне хотелось «разделить» мир на «черное и белое» не с помощью чьих-то убеждений, но с помощью данных. В конкурсе решил поучаствовать, так как давно была идея именно так показать эти данные.

Для меня это был интересный опыт — не совсем профильный для меня жанр с элементами сторителлинга, плюс пришлось вспомнить как кодить используя d3.js. В итоге получилась интересная, сложная работа. Посмотрим, что скажет жюри, обещают результаты 10-ого февраля.

Спасибо большое всем, кто помогал идеями, было очень полезно! Круто иметь друзей-проффесионалов, у кого можно спросить совета.
#пример

Alberto Cairo поделился интересными статьями про то, как data-ink ratio от Тафти повлиял на появление минималистичных визуализаций.

Больше понравилась вторая про то, что не всегда все же надо от и до идит по принципу data-ink ratio, это хорошая основа, которая задает базу визуализации, но иногда для поддержаний эмоций и привлечения нужны дополнительные элементы.

"Therefore, synthesizing all the critiques arising against Tufte’s rule of data-ink ratio appears to be possible by quoting Tufte himself. He said that determining to which extent the data-ink ratio should be maximized rests on statistical and aesthetic criteria.” This allows data visualization designers to figure out the sweet spot where a visualization delivers what it intends to and, at the same time, does not alienize itself for the sake of being minimal."

Бесплатная книга от Mala Deep про гештальт принципы в визуализации.