Привет, аналитики! Ментор потока «Аналитик данных» Александр Грудинин на связи 😉
Иногда смотришь на дашборд и понимаешь, что ничего не понимаешь 😄 Или тратишь часы на создание визуализации, которую в итоге никто не смог интерпретировать…
Проблема не в данных. Проблема в том, что график не соответствует задаче.
Представьте: вам нужно показать руководству динамику продаж за год. Вы делаете круговую диаграмму из 12 месяцев. В итоге никто не видит тренд, все путаются в долях, а главный инсайт теряется в радужной палитре.
Правильный выбор графика важен, чтобы данные рассказали свою историю. Например, вот с чем сталкиваются начинающие (и не только) аналитики:
🟠 Нужно показать, как менялись показатели во времени, а выбирается bar chart вместо линейного графика. Тренд размывается.
🟠 Сравниваете пять категорий и используете pie chart. Глаз не различает доли точно, особенно если их больше трёх.
🟠 Хотите показать взаимосвязь двух переменных и теряетесь между таблицей и столбцами, хотя scatter plot справился бы за секунды.
🟠 Нужно понять распределение данных, а опять строится обычный bar chart, который скрывает всю картину. Гистограмма или boxplot (ящик с усами) дали бы гораздо больше информации.
Каждая задача требует своего инструмента. Динамика — одно, сравнение — другое, структура данных — третье. И если вы выбираете не тот тип графика, ваша визуализация не просто выглядит плохо — она вводит в заблуждение.
На ближайшем вебинаре, который я проведу 21 октября, разберём:
➡️ Когда аналитикам стоит использовать Python для визуализации, а когда хватит Excel или BI-систем;
➡️ Основные принципы хорошей визуализации: подписи, цвета, легенды, масштаб;
➡️ Как выбрать тип графика под задачу и данные;
➡️ Ключевые библиотеки Python для визуализации — pandas, matplotlib, seaborn, plotly;
➡️ Примеры визуализаций из реальных бизнес-кейсов.
Вы научитесь выбирать тип графика осознанно — под конкретные данные и задачу. Без гаданий, без перебора вариантов.
Регистрируйтесь и узнайте, как превратить данные в понятную историю, которую увидит каждый! 👇
♾ Зарегистрироваться на вебинар
📊 Simulative