Мало собрать данные — надо уметь их визуализировать 👀
Неструктурированные данные на 100 листах, какими бы ценными они ни были, вряд ли принесут много пользы. Но просто собрать их в табличку или нарисовать график мало: визуализация данных (если короче — датавиз) должна быть логичной, полной и не слишком сложной.

Не всегда непонятные графики — следствие искреннего неумения составлять их
Иногда это сознательный ход.

Сравните графики на картинке выше. Информация на них одинаковая: оба показывают, сколько процентов машин разных марок остаются на ходу спустя 10 лет после покупки. А вот эффект они производят разный из-за того, что на левом шкала Y начинается не с 0. Если не приглядываться, то можно и не распознать попытку манипулировать вашим восприятием.

Даже если вам не приходится строить графики на работе, будет не лишним научиться подмечать такие вещи
Кажется, это очень простые и банальные мысли? Тогда проверьте себя с помощью теста на знание правил гигиены датавиза “Bar or Pie”.

Мы знаем о датавизе очень много — от базы до цветовых приемов, но редко об этом рассказываем. Если вам хочется чаще читать об этом в нашем канале — дайте нам знать любой вашей любимой реакцией!