настенька и графики

2022-04-16 18:23:01 Data-ink ratio – доля чернил/пикселей, которая показывает данные и если их убрать, то вся информация про данные пропадет. Есть много разных примеров повышения data-ink ratio – когда убираем все лишнее, что за данные не отвечает и не облегчает восприятие графика. Вот пример.

Мне очень нравится вот эта карта для понимая, что такое вообще 100% data-ink ratio – на графике только данные и больше ничего. На обеих картах каждая точка - человек, на цветной еще раскрашен расовый состав. Вот тут реально только данные и больше ничего – никаких подложек, доп обозначений, чисто сырые данные. Если добавлять туда границы районов, например, то data-ink будет понижаться, тк чернила будут тратиться на что-то кроме данных.

Есть еще офигенный проект Ромы Бунина про населенные пункты. Там тоже можно подложку убрать и смысл в целом не потеряется. Відкрити / Коментувати

2022-04-10 14:09:40 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. Відкрити / Коментувати

2022-04-09 09:48:01 Дата-арт работы от Gladys Estolas про рынок акций. Обычно каждая линия пейзажа – курс каких-то акций. Очень красивое, работы тут, можно купить напечатанные и конечно nft: https://www.stoxart.com Відкрити / Коментувати

2022-04-07 16:54:29 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/ Відкрити / Коментувати

2022-04-07 10:37:37 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. Відкрити / Коментувати

2022-04-06 16:27:53 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) Відкрити / Коментувати

2022-04-01 23:08:28 Ну и вот такая по всем статьям, которые когда-либо публиковались в журнале Nature. Объемная, с визуализацией развития областей. Відкрити / Коментувати

2022-04-01 23:00:12 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. Відкрити / Коментувати

2022-03-29 21:29:52 Карта автомагистралей от Milos Popoivic на R и сразу с тьюториалом, как это все делать. Відкрити / Коментувати

2022-03-25 10:39:23 Книга Mastering Shiny от Hadley Wickham бесплатная и с заданиями

https://mastering-shiny.org/index.html

И в качестве примера шайни аппки – Tableau Zen Parser для визуализации зависимостей в таблошных файлах (и R и Tableau и прямо ах). Відкрити / Коментувати