Сделай это красиво

Запись сегодняшнего стрима с разбором графиков

Обсудили 7 работ — по каждой я рассказал, что в них сделано хорошо, а что лучше изменить. А бонусом в начале посмотрели на то, как креативно можно визуализировать гранты 🌿

Теперь хочу задать вам важный вопрос — хотите ли вы, чтобы я в дальнейшем проводил такие разборы?

Мне прислали всего 7 графиков, так что я немного усомнился, что вам это интересно.

Итак, если вы за то, чтобы провести такую встречу еще — ставьте 🔥. А если нет — кидайте 😴

Live stream finished (34 minutes)

Комментарии к трансляции пишите под этим постом 👇

Live stream started

Live stream scheduled for Dec 16, 2023 at 12:00

О, уже классный собирается набор на завтрашние разборы.

Кто-то скидывает свои первые работы, кто-то показывает «перлы», которые встретились в рабочей рассылке.

И я уже знаю, что можно посоветовать, чтобы сделать каждый из графиков лучше 🥰

Кстати, у вас осталось чуть больше трёх часов, чтобы тоже докинуть свои примеры в форму

Разберу ваши графики

Когда я создавал этот канал, то обещал, что проведу здесь разборы — в комментариях на это был большооой спрос.

Обещал — делаю.
Разборы пройдут в субботу 16 декабря в 15:00 прямо тут. Не забудьте проверить, что вы подписаны.
И постарайтесь быть на стриме — не обещаю, что получится сделать запись.

Важное условие — разберу только те графики, которые вы пришлёте в форму. Не в комментарии, пожалуйста! 😄

А ещё у меня скоро будут новости. Пока не готов их озвучить — но в 20 числах тут будет большой анонс ☺️

Ваш голос решает

За последние два месяца я старался лучше понять, что вы знаете на тему визуализации данных.

Мы провели 41 интервью, чтобы лучше понять ваши проблемы и интересы. Это помогло понять, как дальше развивать блог.

Спасибо за это — ваша готовность помочь вызывает у меня бабочки в животе, и вдохновляет работать дальше.

90% респондентов рассказывали, что сталкивались с проблемой подготовки качественной информации: непонятно, где искать данные и цифры не сходятся.

С моими интервью произошло то же самое 🙈
Две недели крутил табличку с результатами, создавал mind map, но информация все равно слишком сильно расходится.

Поэтому прошу вас помочь — пройдите, пожалуйста, опрос о том, что в визуализации данных вам даётся легко, а что — не очень. Это займёт 5-7 минут, но зато пользу получат все: я пойму, какие посты вам нужны, а вы будете получать здесь самый релевантный контент.

Также для участников опроса мы подготовим подарок. Какой? Это мы как раз определим по результатам опроса 😄
Но точно скажу, что это будет полезный гайд, который позволит вам ещё лучше визуализировать данные.

Чтобы пройти опрос, кликните по ссылке ниже:
🔗 https://forms.gle/P4MMPvL1L23WvYjS7

Почему я стал заниматься дата-журналистикой

Эта фотография из моих студенческих времён. Можно сказать, один из первых шагов в дата-журналистику и визуализацию данных. Здесь мы вместе с ребятами из моей студенческой редакции радуемся тому, что заняли третье место на хакатоне по дата-журналистике.

Тогда мы проанализировали, в каких группах состоят студенты разных вузов и вычислили, что ребята из вузов со средним проходным баллом 50-60 любят MDK и пацанские цитаты, а студенты «престижных» подписаны скорее на N+1 и «Образовач».

Вчера в своём интервью на YaTalks я сказал, что работа с данными позволяет очень многое узнать о мире. И это действительно так.

Делая каждое новое исследование, я нахожу много инсайтов, которые меня удивляют и зажигают. Но что ещё круче — возможность представить эти инсайты в виде понятной, красивой и запоминающейся картинки.

К красивым картинкам в своих исследованиях я пришёл не сразу. Первые наши работы на хакатонах выглядели нелепо, хотя в те годы мне казалось, что мы делаем что-то очень крутое.

Ну а чтобы избавить от таких ошибок вас, я здесь и пишу. Скоро выйдет следующий полезный совет 😌

Как расправиться с «лапшой»?

Недавно писал в своём большом канале пост про «лапшу» — скопление линейных графиков, в котором трудно разобраться. Увидел, что к этой теме был большой интерес, поэтому решил разобрать тут, что ещё можно было бы сделать с этой проблемой.

Попробовать разные подходы решил на реальных данных — скачал с Федстата данные о том, сколько жилых домов вводят в эксплуатацию.

/* Зануда mode: на графиках я написал, что это построенные дома. Честно говоря, это дома, которые сдали в эксплуатацию. В формулировках мы тонуть не будем — это не важно в данном примере. */

Дальше комментирую получившиеся картинки:

1) «Лапша» получилась скромная, но все равно тяжёлая для восприятия. Будем пробовать что-то с ней сделать.

Как и при создании любого графика, помните, что вы хотите им что-то сказать. Перед тем, как показывать его кому-то ещё, подумайте: что вы хотите донести до читателя?

2) Круто, если у вас есть одна ключевая мысль, которую можно выделить и показать. Тогда остальные части графика будут фоном для «основной» линии — они создают контекст.
3) Экспериментальный приём, но иногда так тоже можно. Если линии выстраиваются в понятную градацию, можно раскрашивать их оттенками цвета. Работает, например, если каждая из линий показывает год или возрастную группу — от молодых к старым.
Хорошо работает в графиках о глобальном потеплении. В данном примере — «сомнительно, но окей» 😄
4) Если вы не можете выделить одну главную мысль, разделите график на несколько маленьких. На каждом маленьком графике можно показать, где находится определённый год относительно остальных — так ваш читатель не запутается в цветах и линиях.
Можно пойти ещё дальше. Допустим, вам важно показать сравнение 2023 года и всех остальных по отдельности. Тогда можно на каждом из графиков выделять ярким цветом сразу по два года — 2023 и 2022, 2023 и 2021 и т.д.

Как вам советы? Ставьте 🔥, если было полезно.

Неочевидные проблемы плохих графиков

Прежде чем дать вам ещё один полезный совет о том, как сделать графики красивыми, хочу обсудить, зачем вообще этим заниматься.

Зачем тратить время на подготовку графика, если Эксель автоматически рисует что-то, что можно вставить в презентацию и показать начальнику?

Разберем топ неочевидных проблем, которые порождает неграмотная визуализация:
❌ Вы теряете возможность донести свою идею. Хорошая визуализация помогает упорядочить данные и быстро доносить до зрителя ключевые инсайты. Если же вы не знаете, как правильно подчеркнуть основную мысль, люди просто не поймут, что вы хотели им сказать.
❌ Сложные графики деморализуют зрителей. Представьте ситуацию: вы на совещании показываете коллегам презентацию, а они смотрят на неё стеклянными глазами. Часть слушателей пытается уловить смысл, а остальные просто пытаются не уснуть. Надеюсь, это вам не знакомо 🙈
❌ Данные искажаются. Иногда при неграмотной визуализации вы невольно искажаете данные: например, показываете разницу больше, чем она есть. Внимательный зритель запросто может уличить вас в манипуляции.
Кстати, я частенько вижу такие простые ошибки в презентациях коллег из крупных компаний и грущу 😕

А какие тогда плюсы в корректной визуализации?
✅ Ваш график могут запомнить. Хорошая визуализация иногда лучше тысячи слов. Если вы сможете грамотно подчеркнуть основной смысл, читатели и слушатели «заберут» его с собой.
✅ Классный график «цепляет взгляд». Особенно круто, если можно его порассматривать и «залипнуть».
✅ Руководство любит, когда красиво. Нам об этом часто говорили в интервью — если в отделе кто-то умеет хорошо делать графики, остальным коллегам его ставят в пример.

Вам знакомы эти проблемы? Ставьте 🥴, если да!

А если сталкивались с другими проблемами из-за плохих графиков, пишите в комменты)

В визуализации данных есть много тонкостей и нюансов, однако есть несколько неизменных принципов, которые применимы всегда и точно сделают ваши графики лучше.

Записал три самых важных в виде карточек. Листайте и конспектируйте ✏️