Делаю BI
Photo
В субботу ходил на предзащиту проектов аналитиков в один онлайн университет, и там встретил неосознанную отсылку к классике "солнечная сторона пирамиды" "теневая сторона пирамиды" "небо"
Шикарная статья, шикарный тип визуализации) Асимптотические переходы вообще очень эстетично смотрятся
Forwarded from Data Bar | О data-проектах (Alexander Varlamov)
Radial Bump Chart и математические функции
Больше пяти лет прошло как в рамках проекта MakeoverMonday сделал визуализацию 'NHL Attendance' в Tableau. Визуализация отображает посещения матчей НХЛ 🏒 по сезонам, игры каких команд были наиболее посещаемы. Данные ESPN. Можно переключаться с абсолютного числа посещений на ранги. Это была первая радиальная ранговая сигмоидная диаграмма в Tableau. Весь процесс создания описал в статье "Радиальная ранговая диаграмма в Tableau".
Ранговые диаграммы в Tableau уже были, например:
1. Matt Chambers. "Популярность цветов новых автомобилей в Северной Америке 2000-2015".
2. Ken Flerlage "Рейтинг стран по ВВП 2000-2015» и визуализация
3. Laine Caruzca "Рейтинг бейсбольных команд по победам с 2000 по 2017".
Последние две работы используют сигмоиды. Сигмоиды - это 'S'- образные кривые с двумя асимптотами по Y. Кривые строятся на базе функций, самой популярной из которых является логистическая функция y=1/(1+e^-x). Ранги в диаграмме соединяются сигмоидами, поэтому, получаются плавные переходы.
Последняя визуализация про бейсбол ⚾️ понравилась, построил подобную про НХЛ 🏒. Потом интересно стало сделать из линейной диаграммы радиальную. Надо было каждую точку диаграммы повернуть на определенный угол. В этом помогают формулы поворота - тригонометрические формулы. Вот эти:
X = x * cos(angle) - y * sin(angle)
Y = x * sin(angle) + y * cos(angle)
Где x,y - первоначальные координаты точки, а X,Y - конечные координаты после поворота, angle - угол поворота.
Как будто это несложно, но сама визуализация вызвала интерес у комьюнити. Её выбрали в качестве 'The Viz of the Day', она есть в каталоге визуализаций у Kevin Flerlage 'The Tableau Chart Catalog'. Позже сделал другую визуализацию: 'Formula 1. 2018 World Championship. Results' по рейтингам и очкам пилотов Формулы 1 🏎 в сезоне 2018.
Самое интересное, что к этому типу диаграммы возвращаются разные люди, повторяют её, вносят свои идеи. Один из примеров: 'Popular Dog Breeds| Radial bump chart'. Популярные породы собак от Anjushree B V. Выбрали визуализацией дня.
Главная мысль после нескольких лет работы с визуализацией данных:
Любую визуализацию данных можно описать простыми математическими функциями. Визуализация данных - это набор геометрических фигур, поэтому работают все формулы классической (Евклидовой) геометрии.
После того как это понимаешь, границы невозможного стираются. Для абсолютно любой, сколь угодно сложной визуализации, просто нужно найти функции, описывающие её геометрию.
И вот, спустя 5,5 лет, радиальную сигмоидную диаграмму делает Lisa Trescott (Лиза - победитель Iron Viz 2021) по той же самой статье, которую скидывал выше. Это диаграмма 'Dexter: Blood Never Lies', ее выбрали 'The Viz of the Day'.
Неделю назад в блоге 'Flerlage Twiins' вышла статья про такую диаграмму 'A Dexter Viz + Curvy Radar Template'. Ken и Kevin Flerlage ведут популярный блог о Tableau. Кен написал мне до публикации, что реализовал логику расчетов из моей статьи в самом Tableau (я датасет делал до Tableau) и планирует написать статью. Такой вот флешбек.
Получается что каждый автор придумывает и вносит что-то своё. Позже это может превратиться в источник вдохновения и даже стать определенным стандартом. Так эволюционировало много визуализаций, и прелесть в том, что это коллективное творчество.
Про Bump Chart было (и будет) несколько ступеней эволюции (здесь с названиями неоднозначно):
1. Bump Chart (Matt Chambers)
2. Bump Chart with Sigmoids (Chris de Martini и Jeff Shaffer)
3. Radial Bump Chart with Sigmoids (мы здесь)
4. Radial Ribbon Bump Chart with Sigmoids (в Tableau пока не построили)
5. Radial Ribbon Area Chart with Sigmoids (в Tableau пока не построили)
4 и 5 можно построить в Tableau точно с помощью внутренних вычислений. Надо использовать: сигмоиды, юнион, полигоны, денсификацию, нестеды.
Если хотите сделать что-то новое в Tableau, пробуйте пункты 4,5
Больше пяти лет прошло как в рамках проекта MakeoverMonday сделал визуализацию 'NHL Attendance' в Tableau. Визуализация отображает посещения матчей НХЛ 🏒 по сезонам, игры каких команд были наиболее посещаемы. Данные ESPN. Можно переключаться с абсолютного числа посещений на ранги. Это была первая радиальная ранговая сигмоидная диаграмма в Tableau. Весь процесс создания описал в статье "Радиальная ранговая диаграмма в Tableau".
Ранговые диаграммы в Tableau уже были, например:
1. Matt Chambers. "Популярность цветов новых автомобилей в Северной Америке 2000-2015".
2. Ken Flerlage "Рейтинг стран по ВВП 2000-2015» и визуализация
3. Laine Caruzca "Рейтинг бейсбольных команд по победам с 2000 по 2017".
Последние две работы используют сигмоиды. Сигмоиды - это 'S'- образные кривые с двумя асимптотами по Y. Кривые строятся на базе функций, самой популярной из которых является логистическая функция y=1/(1+e^-x). Ранги в диаграмме соединяются сигмоидами, поэтому, получаются плавные переходы.
Последняя визуализация про бейсбол ⚾️ понравилась, построил подобную про НХЛ 🏒. Потом интересно стало сделать из линейной диаграммы радиальную. Надо было каждую точку диаграммы повернуть на определенный угол. В этом помогают формулы поворота - тригонометрические формулы. Вот эти:
X = x * cos(angle) - y * sin(angle)
Y = x * sin(angle) + y * cos(angle)
Где x,y - первоначальные координаты точки, а X,Y - конечные координаты после поворота, angle - угол поворота.
Как будто это несложно, но сама визуализация вызвала интерес у комьюнити. Её выбрали в качестве 'The Viz of the Day', она есть в каталоге визуализаций у Kevin Flerlage 'The Tableau Chart Catalog'. Позже сделал другую визуализацию: 'Formula 1. 2018 World Championship. Results' по рейтингам и очкам пилотов Формулы 1 🏎 в сезоне 2018.
Самое интересное, что к этому типу диаграммы возвращаются разные люди, повторяют её, вносят свои идеи. Один из примеров: 'Popular Dog Breeds| Radial bump chart'. Популярные породы собак от Anjushree B V. Выбрали визуализацией дня.
Главная мысль после нескольких лет работы с визуализацией данных:
Любую визуализацию данных можно описать простыми математическими функциями. Визуализация данных - это набор геометрических фигур, поэтому работают все формулы классической (Евклидовой) геометрии.
После того как это понимаешь, границы невозможного стираются. Для абсолютно любой, сколь угодно сложной визуализации, просто нужно найти функции, описывающие её геометрию.
И вот, спустя 5,5 лет, радиальную сигмоидную диаграмму делает Lisa Trescott (Лиза - победитель Iron Viz 2021) по той же самой статье, которую скидывал выше. Это диаграмма 'Dexter: Blood Never Lies', ее выбрали 'The Viz of the Day'.
Неделю назад в блоге 'Flerlage Twiins' вышла статья про такую диаграмму 'A Dexter Viz + Curvy Radar Template'. Ken и Kevin Flerlage ведут популярный блог о Tableau. Кен написал мне до публикации, что реализовал логику расчетов из моей статьи в самом Tableau (я датасет делал до Tableau) и планирует написать статью. Такой вот флешбек.
Получается что каждый автор придумывает и вносит что-то своё. Позже это может превратиться в источник вдохновения и даже стать определенным стандартом. Так эволюционировало много визуализаций, и прелесть в том, что это коллективное творчество.
Про Bump Chart было (и будет) несколько ступеней эволюции (здесь с названиями неоднозначно):
1. Bump Chart (Matt Chambers)
2. Bump Chart with Sigmoids (Chris de Martini и Jeff Shaffer)
3. Radial Bump Chart with Sigmoids (мы здесь)
4. Radial Ribbon Bump Chart with Sigmoids (в Tableau пока не построили)
5. Radial Ribbon Area Chart with Sigmoids (в Tableau пока не построили)
4 и 5 можно построить в Tableau точно с помощью внутренних вычислений. Надо использовать: сигмоиды, юнион, полигоны, денсификацию, нестеды.
Если хотите сделать что-то новое в Tableau, пробуйте пункты 4,5
Выборы выборы, кандидаты - отличный источник для инфографики. Много прекрасного можно найти) Правда основные цвета и структура предопределена геральдикой партий и структурой информации, но есть и интересное (с трудом, но нашел фиолетовую шкалу) Два последних скриншота от nbcnews будто немного гармоничнее выбрали оттенки🤔🤔
❤🔥1
Forwarded from Data Nature 🕊 (Alexandr Barakov)
BI Занудности пост, но пусть тут будет
Обсуждали с Алексеем Никитиным (Visiology) - сегментацию пользователей в BI системе и не смогли сходу четко провести грань между ролью explorer в категории casual users и BI аналитиком в категории power users.
Представляете какая проблема! - Пришлось все бросить и додумывать.
Почему это вообще важно. Ну как же. Как наносить пользу аналитикой людям в компании, предварительно не проанализировав и подсчитав самих людей?
В итоге появилась эта схемка👆
(добавил в эту свалку моей гениальности)
🔗 К схеме еще ссылка - мало кому известная, но оригинальная работа по теме от Eckerson Group.
🧠 С ребятами из Visiology мы в итоге начали делать Методологию внедрения и развития BI, большой труд, где главное уверенно грести веслами бизнес кейсов по бескрайней реке занудства.
🎩 Некоторые главы этой работы - представлю онлайн на Конференции ViRush 14-го Ноября.
В частности будет интересное про алгоритм Ассесcмента BI системы.
Заходите
Обсуждали с Алексеем Никитиным (Visiology) - сегментацию пользователей в BI системе и не смогли сходу четко провести грань между ролью explorer в категории casual users и BI аналитиком в категории power users.
Представляете какая проблема! - Пришлось все бросить и додумывать.
Почему это вообще важно. Ну как же. Как наносить пользу аналитикой людям в компании, предварительно не проанализировав и подсчитав самих людей?
В итоге появилась эта схемка👆
(добавил в эту свалку моей гениальности)
Короче, для ясности, пусть будет так, что если к примеру финансовый менеджер умеет в sql и делает для себя иногда BI красоту - он все еще Дата explorer (casual user). Он становится power user - только если решил посвятить этому свою работу - делать BI/аналитику нонстоп, на основе существующих в компании стандартов. И то и то - оттенки ролей в Self-service BI моделях, но им положены разные тулы и гайдлайны.
🔗 К схеме еще ссылка - мало кому известная, но оригинальная работа по теме от Eckerson Group.
В частности будет интересное про алгоритм Ассесcмента BI системы.
Заходите
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥1