Чартомойка


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


О графиках: плохих, хороших и других. От восхищения до ненависти — один chart.
Заметили подозрительный график, присылайте — @bogachev11

Связанные каналы  |  Похожие каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


Репост из: Weekly Charts
📈Как графики спасают жизни

На бывшего президента США Дональда Трампа совершено покушение во время предвыборного митинга в городе Батлер в Пенсильвании. Во время выступления Трамп повернулся, чтобы указать на график и описать, что было на экране, когда раздались выстрелы.

Если бы я не указал на этот график и не повернул голову, чтобы посмотреть на него, пуля попала бы мне прямо в голову



Простите за кликбейтный заголовок, но Трампа спас не график, а его любовь к графикам, вводящим в заблуждение. Он любит графики, которые как бы подтверждают его слова. Один из них хорошо разобран в книге Альберто Каиро "Графики лгут" -- карта распределения голосов на выборах президента США в 2016 году. Не исключение новый график Трампа "Illegal immigration into the U.S.", показывающий ежемесячные задержания на границе, начиная с 2012 года. Посмотрите видео, где он ссылается на этот "удивительный график":

This is illegal migrants coming into our country. See the arrow on the bottom? That was my last week in office. That was the lowest number in history. // Это нелегальные мигранты, прибывающие в нашу страну. Видите стрелку внизу? Это была моя последняя неделя в должности. Это был самый низкий показатель в истории//


Это не так! Разбор графика тут. Рекомендую также материал от Экономиста, где они проблему нелегальных мигрантов раскрывают в 10 графиках. Во время президентства Байдена на границе произошло рекордное количество задержаний. Президентом с самым низким числом нелегальных мигрантов как минимум за четыре десятилетия является Барак Обама, а при Трампе цифры снова начали расти.

#misleading_chart


Репост из: Weekly Charts


Репост из: настенька и графики
На прошлой неделе долго дебажила свой же отчет, потому что поленилась в первый раз нормально все сделать 🥲

Сгруппировала лучшие практики разработки в Tableau, чтобы на такое не натыкаться:
1. Называйте все поля понятно и читабельно. Используйте общепринятые сокращения.
- Не Sales (2), а Sales Last Year
- Если в калькуляции параметр, w param
- Стандартизируйте часто используемые калькуляции и параметры (MoM/YoY; Split b)
2. Разбивайте сложные калькуляции на несколько калькуляций. Не пытайтесь впихнуть все в одну, а внутри пользуйтесь отступами и переносом строки.
3. Группируйте поля в папки.
4. Нумеруйте поля и калькуляции, если их много и по логике они зависят друг от друга.
5. Добавляйте комментарии. Особенно к неочевидным техническим калькуляциям или с разными исключениями и логическими зависимостями.
6. В название листов добавляйте названия графиков и о чем он.
7. Цветовое кодирование. Присваивайте листам с графиками тот же цвет, что и табе с дэшбордом.

👉Детали тут


Репост из: Александр Гинько (автор и переводчик)
🏆 Друзья, а не хотите ли получить в подарок любую мою книгу? А хотите!

Тогда бегите на канал гражданки Марии Гришиной (@BISupplyBA) https://t.me/Design_PowerBi/459, сделайте ей какой-то там супер-пупер отчет в PBI с WOW-эффектом и получите в подарок любую из переведенных мной книг. Даже две! Конкурс продлится до 21 июля. Не подкачайте!))

Ну и продолжайте заходить в гости к моему боту @alexanderginko_books_bot и следить в онлайне за переводом очередной моей книги. Он без вас скучает... А скоро мой бот пополнится новыми возможностями!..


Мопед не мой, но выглядит интересно 👇🏻


Но иногда прямые метафоры и цветовое кодирование всё же имеют смысл 😃

5.5k 0 36 3 168

Репост из: Weekly Charts
«Основы визуализации данных» Клауса Уилке

Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов.

С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем.

Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом.

Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике.

Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков.

Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы.

В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза.

#книги #dataviz #R #ggplot2 #ВизуализацияДанных

4.7k 0 191 9 65

Господи, последняя версия Табло при вылете предлагает восстановить проект.
Да это просто праздник какой-то 😃

Сколько часов работы было потеряно из-за этих вылетов — не сосчитать.

UPD. Речь про версию для Виндоуз


Сделал распределение. Хорошо видно, что по "холму" медиана за партию Ле Пен около 38-40%, но по-видимому за счёт более мелких коммун. Поэтому в итоге и получилось 31,4%.


Тут правда важно отметить всё же, что в отличие от американских выборов президента, где победитель в графстве — это действительно тот кто набрал больше половины голосов (или близко к этому, так как альтернативные кандидаты кроме республиканцев и демократов набирают крохи), во Франции показаны выборы в Европарламент, где в списке было 7 партий (а во всём бюллетене около 30).

И да, технически цвет, в который окрашена коммуна — это та партия, которая получила большинство в этой коммуне, но на практике это может быть от 15-17% до 40-50% от проголосовавших избирателей, и это точно нужно иметь в виду, когда мы видим почти полностью закрашенную коричневым Францию.

Everybody lies — говорил Дональд Трамп доктор Хаус. Вот и с электоральными картами тоже так. Это некий язык, который нужно уметь понимать, для чего недостаточно просто разобраться в легенде, какой цвет за какую партию, а еще в логике самой визуализации, электоральной географии, специфике самих выборов.


👆🏻Наконец получилось нормально вставить гифку из того поста. Кстати, сделано в Obersvable: @karimdouieb/try-to-impeach-this-challenge-accepted' rel='nofollow'>https://observablehq.com/@karimdouieb/try-to-impeach-this-challenge-accepted

(на большом экране очень эффектно)


☝️ На самом деле Карим Дуйеб просто повторил здесь то, что делал он же в 2019 году после того, как Трамп вывесил в Твиттере карту выборов с подписью Try to impeach this.

Подробности тут.


Репост из: Дата-сторителлинг
📈Голосует не земля, а люди
Часто при визуализации данных о голосовании красят всю площадь «муниципалитета» в цвет победившей партии. Тут-то и возникает конфликт → площадь «муниципалитета» не имеет ничего общего с числом избирателей.

Французский журналист предложил такое решение: агрегируем данные в «столице» муниципаьного образования и делаем размер точки пропорционально числу избирателей. Вы великолепны!

📊Голосовать за канал




Вчера начался чемпионат Европы по футболу. В первом матче 🇩🇪Германия разгромила 🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿Шотландию — 5:1. Вы спросите, причем тут визуализация данных и принципы восприятия?

А вот причём. Полузащитник Германии Тони Кроос за матч отдал 102 передачи, и лишь одна была неточной. Об этом сейчас активно пишут в спортивных пабликах. Я увидел пару картинок на эту тему.

Какая из них более наглядная и лучше доносит идею? Если вам кажется, что первая — ставьте 👍, если вторая — ❤️

8.5k 1 86 24 339

Версия Tableau Public 2024.1.3 позволяет сохранять проекты локально! Наверное ни одной другой функции я не ждал так, как этой, а я пользуюсь Tableau c 2013 года.

Ура! 👏🏻🍾💣

9.7k 3 42 14 68



Не самый удачный график от FT, конечно. Даже можно сказать классический пример визуальной манипуляции получился.

Мысль была понятной, отразить рост трудоспособного населения среди мигрантов в США, и снижение количества коренных жителей того же трудоспособного возраста.

На деле же я думаю 99% аудитории прочитает график так, что мигрантов и рожденных в США сколько-то лет было примерно одинаковое количество, а теперь мигранты стремительным рывком обогнали местных 🤷

#манипуляции


Репост из: data.csv
В рабочем проекте обсуждали идею визуализации, в которой хотели показать пересечение разных сущностей.

Например, 1000 покупателей ходят в «Пятёрочку», 250 — в «Дикси», а из них 125 ходят и туда и туда.

Мой коллега Антон Мизинов сделал полезный инструмент, который помогает правильно такие пересечения визуализировать. Сидел с ним рядом и слышал, что там под капотом какая-то непростая математика 😁

Пощупать:
@mizinov/venn-area-diagram' rel='nofollow'>https://observablehq.com/@mizinov/venn-area-diagram



6.4k 0 13 21 20
Показано 20 последних публикаций.