Сделай это красиво

Шпаргалка для авторов научных журналов

Ко мне на курс приходят люди с разным бэкграундом, разными навыками и разными запросами. Для кого-то важнее сторителлинг и эстетика, кто-то разбирается с базовыми навыками визуализации.

На одном из потоков у меня была студенткой редактор научного журнала. Её авторы часто присылали в виде иллюстраций абсолютно нечитаемые, ошибочные, запутанные графики; и ей хотелось научиться помогать авторам эти графики исправлять.

В своём дипломном проекте она разобрала частые ошибки, которые у авторов встречались, — и предложила варианты их исправления.

Наталья не дизайнер, поэтому прошу не судить строго её работу за оформление. Однако рекомендации, которые она написала по итогам курса, выглядят очень здраво, и помогают делать графики в статьях намного лучше.

Но нет предела совершенству! Если захотите аккуратно покритиковать некоторые из решений, думаю, это может стать полезным дополнением для новой версии гайда.

Вот, что сама она недавно писала в чат выпускников:

Мне очень пригодился мой диплом, я вовсю использую его для работы с авторами статей и их графиками. Правда, наши авторы креативнее меня и я постоянно в поисках решения для очередного их творения.

Вот так, например, можно упростить верхнюю часть графика — про этапы.

Ни одной точной цифры — однако в каждом случае мы видим тренд по годам.

Также добавил сюда средние значения по воронке и немного сторителлинга.

Данные по странам тоже надо перевёрстывать — но этим надо заняться отдельно. Есть желающие?)

Ставьте 🔥, если понравилась перевёрстка

Да не нужны вам все эти цифры!

Одна из проблем начинающих визуализаторов и аналитиков — жадность до цифр. На дашборд и в презентацию они стараются поместить всё, что у них есть. И не спорю: в случае с дашбордами иногда есть необходимость посмотреть на каждую цифру.

Однако когда мы делаем инфографику, наша задача — помогать доносить смыслы. Не нужны людям ваши точные значения за шесть лет в трёх срезах.

Это путает, отталкивает, снижает интерес к вашей теме, мешает разглядеть то, что важно по-настояшему. Ищите важное. Упрощайте.

Один из маркеров, который показывает, что информации слишком много или визуализирована она неверно, с большой долей вероятности являются повторяющиеся паттерны. Исключение — если именно в повторении и была ваша ключевая идея.

В этом графике мы именно такой паттерн и видим: три колонки — «подали заявку на участие»; «получили свидетельство» и «переехали» — образуют примерно одинаковый тренд.

#разбор

Давать контекст

В одном из модулей курса у нас есть задание на отработку сложных видов визуализаций. И для тренировки мы там используем датасет с топом Forbes.

За пять потоков я много версий повидал, но эта — особенно покорила моё сердце. А всё потому, что её автор добавила на график названия компаний и отраслей, благодаря которым самые богатые люди планеты сколотили своё состояние.

Без этих подписей некоторые картинки были набором каких-то непонятных людей. Да, мы знаем Маска, Безоса, Цукерберга.

Самые «прошаренные» — слышали про Брина, Балмера, Пейджа. Но дальше начинается белый шум.

И это — одна из частых ошибок, которые совершают авторы графиков при визуализации.
Датасет про футболистов? Давайте составим топ имён!
Про кино? Топ фильмов и топ режиссёров!

То, что в результате не получается интересных выводов, а получается лишь набор неизвестных имён, цифр и названий — авторов волнует не всегда.

Делая инфографику, добавляйте контекст. Объясняйте, почему это интересно. Иначе зачем это всё?

А если хотите, чтобы я разобрал вашу работу, присылайте её в форму и приходите в четверг. Жду ваших графиков — а то разборы придётся перенести 🥺

https://t.me/perfectgraphs/322

Зову вас на бесплатную лекцию — 

«Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения?»

Сейчас — тот момент, когда графики делать как никогда просто. Если раньше этим занимались специалисты: рисовали от руки, высчитывали координаты на миллиметровке, использовали трафареты, то сегодня любой может зайти в чат с GPT и сказать:

возьми данные из этого файла и сделай график

Но эта простота — обманчива.

Без понимания правил визуализации даже с GPT вы не сможете доносить до коллег и партнёров нужные смыслы и создавать графики, которые будут запоминаться.
А будет получаться как на прикреплённой картинке — так, что лучше было и не визуализировать.

Как же сделать хороший график? Об этом и поговорим. На лекции я:

1⃣ Опишу 5 шагов к созданию графика, на котором интересно залипнуть и рассматривать в деталях

2⃣ Разберу ошибки, из-за которых графики подталкивают к принятию неверных бизнес-решений

3⃣ Расскажу, как выбрать правильный график, и почему именно его

4⃣ Поделюсь двумя приёмами дата-сторителлинга, которые помогут удержать внимание зрителя и читателя

5⃣ И, конечно, будет много примеров плохой и хорошей инфографики: из бизнеса, науки и СМИ.

Регистрируйтесь на вебинар — для этого надо вступить в этот канал.

Надо ли учиться визуализации в эпоху развития нейросетей

В последнее время иногда слышу тейк — что, мол, можно больше не учиться визуализации данных, потому что нейросеть сделает всё за тебя. Этот подход, очевидно, ошибочен — и доказать это очень легко.

Если бы нейросети действительно разбирались в том, как делать графики, это могли бы отлично продемонстрировать нам их компании-производители. Но — пока мы скорее видим казусы.

Так, генеральному директору OpenAI пришлось извиняться за манипуляции с графиками на презентации GPT-5. В ней размеры столбиков зачастую не соответствовали числам, выставляя модель OpenAI лидером даже там, где она им не являлась.

Волна кринжа догоняет ChatGPT даже спустя полгода — в твиттере стали постить мемы на тему «что если бы Kimi постила свои отчёты в стиле аналитиков OpenAI». Список ошибок на этом графике напишите сами в комменты 😑

Примечательно, что это прикол — на самом сайте компании таких графиков нет, а даже если бы были, рекламу бы они делали не Kimi, а Claude.

Но вот что важно: нейросети не сделают хороший график за вас, но будут полезным инструментом в умелых руках. Например, здесь я показывал как легко собрал график про траты в кругосветке при помощи ChatGPT.

А чтобы и ваши руки были умелыми, надо
1) Изучить базовые правила визуализаций: из чего состоят графики, и как правильно использовать их элементы: оси, подписи, заголовки
2) Изучить правила применения графиков — для каких сценариев какие виды визуализаций подходят
3) Изучить приёмы управления вниманием
4) Смотреть много-много хороших примеров

Это всё, кстати, мы делаем на курсе «Эстетика в графиках». С такими знаниями и нейросетями можно сделать хорошо.

Приходите учиться — до 10 ферваля можно записаться на курс за 33.900 вместо 45.000. А в рассрочку и вовсе 2.825 руб./мес:

https://clck.ru/3RfGRx

Как счастливчик, уже побывавший на этом обучении, я очень рекомендую курс Алексея всем, кто хотел бы провести ревизию своих навыков в визуализации или развивать их для решения конкретных бизнес-задач. И это не просто курсы, не просто набор интереснейших мастер-классов с крутыми примерами, не просто развитие ваших навыков работы на разных платформах и детальная развивающая обратная связь. Это еще и живое сообщество, которое поддерживает, вдохновляет и помогает на протяжении всего обучения)
Очень завидую всем, кто только начинает проходить этот курс) Это очень крутой профессиональный и жизненный опыт

Саша в комментариях к прошлому посту делится своим отзывом. Спасибо за тёплые слова! 😴

Зову вас учиться визуализировать данные

Несколько раз в год мы открываем запись на мой большой (трёхмесячный) курс — «Эстетика в графиках». Сейчас — тот самый случай.

Давно хотели разобраться, как убедительно и эффективно представлять информацию? Или научиться рассказывать через графики истории?

Слева — стандартные визуализации из Google Sheets с ошибками; справа — сложный график с элементами дата-сторителлинга. Это кейс преображения одной из наших выпускниц.

Пройду этот путь с вами!

На курсе вы научитесь делать залипательные графики, рассказывать с их помощью истории и получите толчок для карьерного роста.

В результате обучения вы:

🟡Научитесь делать визуализации, которые будут сразу понятны коллегам и начальству. Вопросов «а что тут имелось ввиду» станет кратно меньше;

🟡Поймёте, как делать графики, которые рассказывают истории;

🟡Изучите разные инструменты визуализации данных — Tableau, Flourish, Figma — и поймёте, в каких случаях их стоит использовать;

🟡Получите профессиональное преимущество, ведь любой заказчик любит, когда «красивенько»

В конце курса все студенты делают собственный проект, где можно будет включить внутреннего исследователя, покопаться в данных и сделать инфографику, которая станет украшением для портфолио. Вот несколько примеров с прошлых потоков:

раз, два, три, четыре, больше по тегу #работы_студентов@data_csv

Посмотреть программу, отзывы и подробности, а также записаться можно тут: https://clck.ru/3Rb2h5

❗️Сейчас — самые большие скидки, тариф с обратной связью стоит 33.900 вместо 45.000 руб.

Вы можете оплатить полную стоимость, а можете только забронировать место и цену за 1000₽. Для этого при оплате нужно нажать кнопку «Частичная оплата»

Предзапись будет открыта до 10 февраля включительно. Есть рассрочка на срок до 12 месяцев, по ней ваша переплата — 0 руб.

⏰ Старт — 21 февраля
⏳ Длительность — 3 месяца

Если будут вопросы по программе, формату или способу оплаты, пишите моему коллеге Олегу @Oleggiios — он всё расскажет!

«Чувствую, что здесь используется не самый эффективный вид визуализации, но не могу это доказать» 😅

// Музей современного искусства и городского планирования Шеньчженя