Сделай это красиво

Зачем учиться визуализации данных?
Свой ответ на этот вопрос дала моя студентка @Nata_Mirnaya

Я много работаю с картами и инфографикой, и для меня всегда было важно делать визуализации не просто «красивыми», а осмысленными — чтобы за ними стояла идея и, в идеале, читалась история. Я давно подписана на телеграм-каналы про визуализацию данных, в том числе на канал Алексея, и считаю его одним из лучших. Поэтому, когда я увидела анонс курса, долго не раздумывала 😊

Разборы конкретных примеров и, что особенно ценно, антипримеров — это совсем другой уровень по сравнению с простой «насмотренностью». Сразу становится понятно, где и зачем использовать те или иные типы визуализаций, особенно нестандартные. Плюс на курсе я впервые поработала с такими инструментами, как Flourish, Tableau и RawGraphs — теперь это полезные инструменты, которые я точно буду применять в работе.

Курс полностью оправдал мои ожидания. Даже несмотря на то, что часть тем была мне знакома, он оказался очень полезным. Для новичков — отличная база, для тех, кто уже работает с данными, — хорошая возможность систематизировать знания и прокачать подход. Отдельный плюс — подробная и очень внимательная обратная связь (спасибо Алексею и особенно Дамире). Поддержка в чате и общение со студентами сильно мотивируют и помогают расти.

Работа над дипломом стала отдельным классным опытом: я даже вышла за рамки курса, немного поработала с большими данными и попробовала писать код (хотя это совсем не мой конёк). Круто, что в дипломе можно побыть и аналитиком, и сторителлером, и немного дизайнером — при постоянной поддержке преподавателей.

Однозначно рекомендую курс всем, кто только начинает путь в визуализации данных, и тем, кто уже давно в этой сфере, но хочет посмотреть на свою работу по-новому и прокачать навыки.

Специальные цены на курс будут доступны до конца недели. Хотите научиться делать понятные графики, за которыми стоят истории — записывайтесь по ссылке.

#отзыв

От нейрослопа до смысла — один промпт

Алгоритмическая лента в фейсбуке подкинула пост с таким графиком. Его автор — похоже, хвастался, оптимизацией своего сайта под выдачу нейросетей.

График [слева], очевидно — насквозь ии-шный, клод такое сделает за минуту. Визуально выглядит симпатично, но если присмотреться — сразу проблемы. Взять, к примеру, подзаг:

Для бренда — % ответов с упоминанием; для конкурентов — доля среди суммы их упоминаний.

🤯🤯🤯

Мало того, что текст просто трудно переварить. Оказалось — автор на одной оси показывает разные величины. Их просто нельзя сравнивать!

Проблема в целом понятна. Клод по умолчанию решил рисовать все столбики с осью до 100%. На такой оси 2-8% конкурентов выглядят настолько маленькими, что автор решил придумать новую метрику.

Но этой проблемы бы не было, если бы мы поняли, зачем делаем график:

🔴показать, какой маленький процент сайты занимают в выдаче → ось сделать до 100%
🔴сравнить проценты между собой → ось в данном случае можно сделать до максимума

Но вообще, кажется, цель была просто показать «мы молодцы, — а конкуренты — нет». В этом случае вообще не важно, насколько там 2ГИС больше Apple — болтаются они там мелкими, ну и пусть. Главное, что лидера видно.

По имеющимся данным быстренько сделал свою версию вместе с Клодом. В идеале бы — добавить информации, что за тема, и среди каких ответов замеряли процент — я подписал наугад.

———

Если вы хотите разобраться в правилах визуализации данных, не допускать таких ошибок и делать свои графики профессионально — сейчас открыт набор на 7 поток моего курса «Эстетика в графиках».

Переходите по ссылке и бронируйте место.

#разбор

Шишки, которые можно набить во время визуализации с нейросетями

У Reuters Institute for the Study of Journalism при University of Oxford вышел классный текст о том, как один человек за неделю собрал большой дата-дашборд с помощью ИИ.

На первый взгляд это история про «нейросети теперь всё сделают за нас». Но на самом деле — почти наоборот. ИИ помог быстро собрать прототип: извлекать данные, строить графики, генерировать черновые выводы. А потом начались ошибки: агент рисовал города в море, пропускал примечания к таблицам, делал банальные выводы и иногда уверенно ссылался не на те значения.

В этом и есть главный урок: чтобы сделать хороший дата-проект, недостаточно написать промпт. Нужно понимать данные, географию, типы графиков, редакторскую задачу и дизайн.

Нейросеть не заменяет редактора, аналитика и дизайнера. Она просто резко ускоряет тех, кто понимает, что хочет получить.

В качестве кейса — одна из иллюстраций проекта: первую картинку агент построил сам, вторую — доработал уже автор.

⭐⭐⭐

Напомню, что в новом потоке курса мы будем делать упор на ИИ: вы научитесь строить графики быстрее и проще, но при этом получите фундаментальное понимание принципов визуализации данных. И — конечно — сможете отличить корректную работу от глюков нейросеток.

Записаться с максимальной скидкой:
https://clck.ru/3UbbeG

Новый поток моего курса по визуализации данных — теперь с ИИ!

Шестой поток курса «Эстетика в графиках» на днях завершил свою работу. А значит совсем скоро я по традиции буду делиться с вами крутыми работами выпускников и звать вас на новый поток.

Сразу скажу: он будет другим! Прямо сейчас я обновляю курс.

Главных изменений будет два:

✅ Во-первых, мы полностью переделываем механику курса. Теперь это будет интерактивный учебник, с которым можно будет взаимодействовать, а не просто смотреть на говорящую голову;

✅ Во-вторых, ключевым инструментом на курсе станут нейросети. Сейчас это самый простой и эффективный способ делать графики, и мы будем учиться пользоваться ими правильно и с соблюдением всех принципов визуализации данных.

База курса остаётся прежней, поэтому в результате вы не просто будете жать кнопочки в нейросети, но и:

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

⚪Поймёте, как делать графики, которые сразу захватывают внимание и рассказывают истории;

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

⚪Не дадите искусственному интеллекту «водить вас за нос» манипуляциями с данными, а будете сами управлять процессом.

А ещё в конце курса сделаете под моим руководством собственный проект. Там 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 отзывы и подробности, а также записаться на курс можно тут.

❕Сейчас — самые большие скидки, тариф с обратной связью стоит 33900 вместо 45000 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 21 июля включительно. Есть рассрочка на срок до 12 месяцев, по ней ваша переплата — 0 руб.

⏱ Старт курса — 1 августа
📅 Длительность — 3 месяца

Ну и бонус для всех, кто уже проходил курс: вы сможете приобрести доступ к новым модулям за символическую плату. Для этого тоже записывайтесь в лист ожидания, и я буду знать, что вам важны актуальные разделы.

Записывайтесь на седьмой поток курса на самых выгодных условиях и получите актуальные инструменты, которые помогут вашим графикам выгодно выделяться на фоне остальных.

Ещё раз — ссылка.

Дайджест последних полезных постов в канале

👉 ГАЙД: 5 фатальных ошибок в графиках, которые подрывают доверие к вашему анализу

👉 Избыток цифр вам мешает. И вот почему
👉 Как контекст превращает график в историю
👉 Почему нельзя «забить» на текст в визуализации
👉 Самый эстетичный генератор палитр

👉 Разборы и перевёрстка: #разбор

Как усилить акцент на падении в конце периода?

В комментариях к прошлому графику читатель написал

В итоге видно колебание, но не видно падение - оно где-то там, сбоку <...>. Для аналитики - топ, для иллюстрации к новости "Шеф, всё пропало, рейтинг падает!" - не особо наглядно.

Готов согласиться, что гротескного падения в моей версии нет. Можно ли усилить сообщение, при этом не так явно манипулируя восприятием, как это сделали Усы?

Пожалуй. Нарисовал две экспериментальных версии:

1) Первая — в целом — близка по идее к оригинальной картинке. Но — вы же понимаете, чем она отличается? Напишите в комменты, что видите.

2) Вторая картинка... Наверное, посложнее, но зато ещё меньше искажает восприятие.

Важно помнить, что такими приёмами стоит пользоваться осозанно, хорошо понимая, зачем они конкретно вам.

Какой вариант понравился больше всего?

Ну что, дорогие читатели — вы заставляете автора канала работать в отпуске в Рио 😁

График про рейтинг президента вызвал много обсуждений, и среди прочего был вопрос «а как же так сделать, чтобы и правила не нарушать, и внимание привлечь?». Мол, скучно же будет, если просто одну линию нарисовать — да ещё и за полный период.

Показываю свою версию и рассказываю. Мои советы классические:
1) Важный вывод в заголовке. Сразу настраиваем читателя на идею в графике
2) Сторителлинг. Подписи не только добавляют контекста «что произошло» и облегчают понимание, но и делают его более привлекательным визуально
3) Акценты. Падение подсвечено. Линии сетки, наоборот, максимально убраны и приглушены, поскольку отвлекают от основной идеи.

Ну и иллюстрация Пескова — как вишенка на торте. Можно и без неё, это от контекста зависит. Как вам?

#разбор

Усы Пескова получают место в зале славы искусных манипуляций

Мало того, что столбики нарисовали не от нуля, так ещё и линейный график сделали по разным временным интервалам, из-за чего складывается ощущение, что долгое время всё было стабильно, а потом ка-а-а-к попёрло!

///

Первоисточник, видимо, тут. Но и слепо перерисовывать — тоже так себе идея.

Недавно моя выпускница проводила для быших и ныншених студентов курса нетворкинг-сессию. Болтали про рабочие моменты, способы отвлечься и... любимых динозавров.

По итогам мы стали кидать в чат мемы с динозаврами, а я решил проверить, как современные генеративные модели справляются с комиксами.

ChatGPT со своим новым апдейтом картиночного режима справился так.

При такой «лапше» подписи на концах, конечно, не помогут — лучше всё-таки и цвета разграничить. Но для one shot — мощно.

🔥 — если круто вышло

Фон у столбиков — не украшение

Увидел в исследовании Сетки распространённую ошибку: к столбикам там добавили фон, но потом этот фон обрезали, чтобы сильнее подчеркнуть разницу между значениями.

Делать так нельзя.

Такой фон обычно означает целое, а столбик — долю внутри него. Если фон обрезан, график начинает путать. Сравните: справа доли показаны корректно.

Нужно ли вообще оставлять фон?

Мы об этом постоянно дискутируем со студентами моего курса. Многие считают, что такой фон — это ошибка.

У меня более острожное мнение:
🔴Важнее сравнить → убираем фон
🔴Важнее показать долю каждого из ответов → оставляем

Как смутить зал своей презентацией

Этот слайд мне скинула студентка со словами «Как вам инфографика студии Лебедева?». На вопрос «а был ли текст» ответила так:

«арт-директор студии сказал одно слово — „наверху креаторы“».

Вы тоже ничего не поняли?

Спикеры часто недооценивают, насколько важны на слайдах заголовок, подписи и единицы измерения. Многие отмахиваются «я это голосом скажу».

Но реальность такова — люди не слушают вас внимательно.

Поэтому — старайтесь делать слайды так, чтобы понять их можно было без пояснений.

Исключения, конечно, могут быть — но это не тот случай.

А слайд говорил об этом

После запуска технологии на протяжении нескольких лет соотношение типов ролей в компании почти не изменилось. Другими словами, дизайнеры без работы не остались. :)

Чего не отнять у Куала-Лумпура — так это большого количества разных модных кафешек.

Приятно было заметить, что во многих «заигрывают» с визуализацией данных — например, здесь на карточке можно увидеть вкусовые параметры выбранного сорта матчи

Silky — шелковистый, бархатистый (про текстуру, «гладкое» ощущение во рту)
Nuttiness — ореховость, ореховые ноты
Vegetal — овощной, травянистый, иногда зелёный/растительный (как зелёные овощи, стручковая фасоль, шпинат)
Umami — умами (реже пишут мясистость, бульонность, савори/пикантная насыщенность)
Bitterness — горечь

📍Место называется HULU BLAVK.

В комменты скину фулл — а ещё покажу, как матчу «визуализировали» в другом заведении

Никто не скажет, что ты манипулируешь с осями, если осей на графике нет

(Не делайте так, пожалуйста)

Источник

Ещё один способ искать вдохновение для визуализации

... и он — не поверите — основан на ИИ. Можете выбрать несколько базовых параметров, вводите запрос на любом языке — и вот — кейсы из ggplot2, FlowingData и Datawrapper Data Vis Dispatch у вас в ленте.

Тут, например, результаты поиска по запросу «Красивая визуализация финансов»

Одобряем?

http://mynextchart.com/