Говорящие графики

Думал будет хорошо, а вышло не очень...

Руководство ожидало, что новый процесс сократит срок найма. Команда всё внедрила, отчётный квартал закончился - а медианный срок почти не изменился...

Что делать с таким слайдом?

Первая реакция понятна: добавить побольше показателей, выбрать самый удачный период и надеяться, что неприятный вывод затеряется где-нибудь между легендой и сноской 😅

Но аудитория обычно сопротивляется не самим данным. Ей трудно быстро отказаться от истории, которую она ожидала увидеть.

Поэтому я бы строила такой слайд в три шага:

Напомнить ожидания.
«Мы рассчитывали сократить срок найма после внедрения нового процесса».

Спокойно показать факт.
«За квартал медианный срок практически не изменился». Без обвинений, оправданий и заголовка «Проект провален».

Перевести разговор к решению.
«Возможные причины — период адаптации и задержки на этапе согласования. Предлагаю проверить их отдельно и решить, что корректируем в следующем цикле».

Важно отделять вывод из данных от своей рекомендации:

Факт: показатель не изменился.
Интерпретация: новый процесс пока не дал ожидаемого эффекта.
Рекомендация: проверить конкретные этапы и выбрать дальнейшее действие.

Перед совещанием полезно задать себе пять вопросов:
- Чего ожидала аудитория?
- Что именно показывают данные?
- Почему это важно для руководителя?
- Где заканчивается факт и начинается моя интерпретация?
- Какое решение нужно принять после слайда?

Хороший дата-сторителлинг - это не умение сделать плохую новость красивее. Это умение провести аудиторию от неожиданного результата к конструктивному разговору.

А вам чаще приходится показывать руководству ожидаемые результаты или объяснять сюрпризы?

Если хотите научиться превращать отчётные графики в понятные управленческие истории, приходите ко мне на консультацию или обучение: написать Наталье. 🙂

«Я просто покажу данные, а выводы пусть сделают сами»

Звучит объективно. Но на деле это всё равно выбор.
Вы уже решили:
🟣какие показатели включить
🟣какой период показать
🟣с чем сравнивать
🟣какой график построить
🟣какие данные оставить за пределами слайда

Даже заголовок «Текучесть по отделам» - это не отсутствие позиции. Это решение не говорить аудитории, что именно вы заметили.
Представим HR-отчёт. На графике четыре отдела: 12%, 8%, 7% и 6%. Можно поставить нейтральный заголовок и оставить директора разбираться самостоятельно.
А можно написать: «Текучесть в продажах - на 4 п.п. выше плана», выделить один столбик и приглушить остальные.

Данные при этом не изменились. Мы не приукрасили результат - мы использовали знание контекста и объяснили, что заслуживает внимания.

Где проходит граница между интерпретацией и манипуляцией?
Я бы проверяла слайд так:

🔵Вывод действительно следует из данных?
🔵Показано сравнение, на котором он основан?
🔵Не спрятаны ли значения, противоречащие выводу?
🔵Обозначены ли важные ограничения и неопределённость?
🔵Можно ли отделить наблюдение от рекомендации?

Например:
Наблюдение: текучесть в продажах выше плана на 4 п.п.
Возможная рекомендация: проверить причины увольнений и нагрузку руководителей.

Первое подтверждается графиком. Второе ещё требует обсуждения.
Когда мы отказываемся от позиции, интерпретация никуда не исчезает. Мы просто передаём её человеку, который видел данные пять секунд и не знает половины контекста 🤷‍♀️

Хороший дата-сторителлинг - не про то, чтобы заставить график подтвердить нашу версию. Он про то, чтобы честно показать, что мы увидели, почему это важно и где заканчивается уверенность.

А в ваших отчётах заголовки просто называют показатель - или формулируют вывод?

Если хотите разобрать свои слайды и научиться делать выводы заметными, но не манипулятивными, пишите мне: @eolay13. Можно прийти на консультацию или обучение.

Незнакомый график? Обучайте людей, а не бросайте в незнакомые воды

Иногда необычный график действительно показывает данные лучше обычного. Точечная диаграмма компактнее столбиков, diverging chart удобнее для опросов, slope chart хорошо показывает изменение между двумя периодами.

Но есть проблема: мы-то уже знаем, как его читать. А директор видит эту конструкцию впервые - и вместо вывода пытается понять, куда смотреть и что означают кружочки. Расстроится, почувствует себя тупым, разозлится))) Зачем нам это?

Мне понравился приём Коул Нафлик: переходить от знакомого графика к незнакомому, сохраняя одни и те же данные. Как подготовка аудитории.

Например, сначала показываем обычные столбики. Аудитория уже умеет сравнивать их длину и быстро находит нужное значение.
Затем:
- Обращаем внимание на один конкретный столбик
- Ставим точку на его конце
- Убираем сам столбик, оставляя точку на том же месте
- Повторяем с остальными категориями
- Только после этого собираем точки в более компактную диаграмму.

В итоге новый график не приходится расшифровывать с нуля. Зритель уже понимает, откуда появились элементы и что именно они обозначают.

В бизнес-презентации этот приём пригодится, если вы хотите заменить:
- столбики на dot plot (точечный график)
- обычные столбики на diverging chart
- несколько линий на slope chart (график наклона)
- таблицу с оценками на тепловую карту

Главное - не устраивать экскурсию по истории диаграмм на десять слайдов 😁 Обычно достаточно двух-трёх шагов и одного значения-якоря, которое остаётся на прежнем месте.

Необычная визуализация должна сокращать путь к выводу. Если сначала требуется прочитать инструкцию по её эксплуатации - возможно, обычные столбики всё-таки победили.

А вам приходилось объяснять руководителю, как читать непривычный график?

Если хотите подобрать понятную визуализацию для своего отчёта или научиться проводить аудиторию от цифр к решению - приходите ко мне на консультацию или обучение: @eolay13.

ИИ поправил график. А мысль где? 🤖

Сейчас нейросеть можно попросить почти о чём угодно:
🔵выбрать диаграмму
🔵подобрать цвета
🔵придумать заголовок
🔵красиво оформить слайд

Через минуту получаем гладкую картинку. Всё ровненько, современно и… совершенно непонятно, зачем руководителю на неё смотреть.

Потому что ИИ умеет оформлять быстрее, чем мы. Но он не сидел на вашей планерке, не знает, почему текучесть выросла именно в этом подразделении, и не понимает, какое решение нужно принять после презентации.

Поэтому я бы подключала ИИ не в начале задачи, а после того, как сформулирована мысль.

Например, не:
🟣 «Сделай красивый график по продажам за 12 месяцев».
А так:
🔵 «Главный вывод: продажи выросли, но рост обеспечили только два продукта. Предложи три варианта графика, которые подчеркнут этот дисбаланс. Не меняй данные и объясни ограничения каждого варианта».
Или:
🔵 «Посмотри на этот слайд глазами директора. Какой вывод он заметит первым? Что отвлекает от решения? Какие элементы можно убрать?»

Рекомендую такой порядок работы с ИИ:
- Сначала написать сделанный вами вывод одним предложением.
- Решить, что аудитория должна понять или сделать.
- Самостоятельно проверить данные.
- Только потом просить ИИ предложить варианты графика, заголовка или компоновки.
- Проверить, не добавил ли он красоты ценой смысла, не придумал ли что, верны ли цифры, не перегрузил ли слайд, не перемельчил ли текст.

ИИ здесь не автор презентации, а шустрый младший дизайнер. Может накидать варианты, поиграть с шрифтами и задать неприятный вопрос. Но отвечаем за смысл всё равно мы 😌

А на каком этапе вы уже используете ИИ: данные, анализ, графики, оформление - или пока не подпускаете его к отчётам?

Если хотите разобрать конкретный отчёт или научиться превращать таблицы в понятные бизнес-презентации - пишите мне в личку. Посмотрим на личной консультации, где теряется главный вывод и как его вернуть. ☺️

Записи с международной конференции по датавизу! 🌟

Йей! Аутлаер (который совершенно мимо меня прошел в этом году) выкатил свои видео!

Я пока не смотрела, но что мне видится интересным:

🔵Ребекка Лам - там что-то с датавизом в документации
🔵Энди Кирк ерунды не расскажет. тоже хочу
🔵Энн Емери про достаточно хороший датавиз
🔵Джуллиана Смитт про фрейминг
🔵Джудит Кизисток - про датавиз убийцу проектов))
🔵Сурби Братия про вайбкодинг в датавизе (удиви меня~)
🔵Скотт Итан про карьеру смежную с датавизом

Из креативного:
🟣Софию Спаркес прекрасную!
🟣Андрей Спериадио что-то с фото и цветами
🟣Алан Уилсон про селфлоггинг
🟣Элиза Ли Робинс - про моду
🟣Джули Уал - про стикеры о здоровье!

Ну и многое-многое другое!

ПЛЕЙЛИСТ НА ЮТУБЕ

Двести тыщ! Это вам не хухрэ-мухрэ!

Нежно люблю канал ЕБТ и их графики, поэтому так трепетно их каждый раз рассматриваю.

Вот тут я не очень согласна с таким подходом.

В гистограмме так обобщать не надо. "Бины" столбики должны быть в идеале одного смыслового размера (10 лет, например, или 20 тыщ).
И как только вы меняете диапазон то тут, то там, это рождает проблемы и не понимание.

Например, тут диапазон {от 200к до бесконечности} превратили в 1 бин. Да так иногда делается, но когда там совсем незначительные значения, а не когда столбец размером почти с максимум всей гистограммы...

В "прочее" мы убираем неважное, а не важное.

Тут стоило подобрать другой вид визуализации или сделать бин шире, либо не обрезать милый хвостик гистограммы!

Потому что иначе создается ощущение, что есть некая аномально большая группа, которая получает 200к на нос в месяц!
Но это не так... На самом деле там много много групп с разным заработком... просто он больше 200к. Что по графику далеко не сразу понятно.

Звуки бугурта закончились, ЕБТ, чмоки ❤️
И кстати у них классный калькулятор дохода сделан (где этот косячок почти не бросается в глаза), зацените!

Визуализация данных в инвестициях! 💲

Товарищ прислал интересный пример презентации и исследования сгенеренного ИИ на тему инвестиций (анализ рынка MOEX).
И он выглядит довольно прилично!

MOEX - это Московская биржа, где покупают и продают акции и другие финансовые инструменты. Разные виды анализа нужны, чтобы понять, как ведёт себя рынок: какие акции связаны между собой, есть ли повторяющиеся циклы, когда изменения проявляются с задержкой и насколько рынок сейчас спокоен или хаотичен.

Я не буду говорить насколько прогнозы и рекомендации ИИ точны и стоит им следовать или нет. Но оценю именно визуальную часть отчетов.

Если кратко:
🟣до идеала еще далеко
🟣но уже показывает хороший прогресс к тому что было год назад.
🟣выглядит стильно, профессионально, дизайн стал лучше
🟣но все еще не понимает, что кожаным мешкам надо просто и понятно)
🟣перегружен определениями (для новичка?) и сложными концепциями (для опытного?)

Сами отчеты можно полистать в комментах. Но напоминаю - это НЕ рекомендации к инвестированию, а лишь пример анализа, сделанный ИИ.

Прикладываю примеры хорошие и плохие картинками) Чем они хороши/плохи - допишу в комментах. Делитесь своим мнением. 😎

Товарищи любители покушать!

Перед вами проект Pudding про историю меню!

Подборка исторических меню! Как изысканно!))) Очень красиво и изящно, еще и интерактивно, можно полистать странички, увидеть оригиналы и вообще коснуться этакой... высокой кухни былых времен)))

Не всегда нужны графики, иногда можно просто любоваться данными из прошлых времен) Живыми и аппетитными))

Теперь точно хочется освежающий нежный мусс или кофе на льдинке. Ах.
А может быть перечный горшочек или зелень в хрустальной вазе? х)

Что вам глянулось? Пишите в комменты)))

Бон аппети~🌟

Научные визуализации! 🌟

Сейчас у меня в разгаре один проект - связанный с научными визуализациями (датавизом для научных работ и журналов), с целью повышения их понятности.

Потому что, зазор между наукой и публикой конечно огромен. Часто подобные графики делаются без особого старания сделать их понятными. Цель у них подкрепить работу. И все же, мне кажется, важно, чтобы пропасть между людьми науки и простыми людьми была чуть меньше.

И если на графиках в научных изданиях будет меньше технических текстов, переуслоджненных легенд, не самых удачных диаграмм, а также пятидесяти оттенков радуги - всем станет легче.
Научный контент станет легче потреблять.
И тут часто не в том что нужен какой-то особый сторителлинг - а как много сложных данных показать компактно и понятно, и ничего не исказить.

Так что сейячас занимаюсь тем, что пишу международным экспертам, с запросом - что у них есть полезного по теме, а также собираю разные источники, примеры и референсы!)

Так что, если вы знаете что-то связанное с гайдлайнами именно для научных графиков - или экспертов по этой теме - пишите в комменты или мне в личку!) Буду благодарна!) А если хотите помочь и посотрудничать - тем более! 🤗

Особенно интересуют хорошие референсы по теме гидробиологии, климатологии.

источник примера

Визуализация данных везде!

Уехала в отпуск, наслаждаюсь жизнью на даче, тут довольно комфортно, есть велик, мягкая диван-качелька, речка и вкусно кормят. Погодка все лучше и лучше, если первые дни дождило, то теперь благодать!..

Стараюсь проветривать голову, отдыхать и даже проводить время без телефона (ничеси!). Но все равно, глядя с балкона на огородик. вижу что-то связанное с данными, некоторое время пытаюсь понять логику, сокрытую за этой визуализацией, потом отпускает 😁😁😁 пора есть вкусные пирожки!

В голове все равно конечно думаю о работе часто, продумываю учебные программы для обучений BI, вспоминаю кому из зарубежных экспертов надо на неделе успеть написать в рамках нашего проекта по повышению датавиз-грамотности в среде научных графиков.

Совсем без работы не получается))
Купаться тут, кстати, тоже вряд ли получится, водоемы не одобренные, но все равно гулять вдоль речки классно, лишь бы комары не докучали!.. Отпуск короткий, но приятный) Повидала подругу, собираюсь на встречу одноклассников))

Так что не теряйте! Всем прекрасного лета! 🌞
И хоть немного отдыха!

ПС: На что похоже? Тримап? Маримеко? Ума не приложу)))

Знаки безопасного датавиз движения!

Нашла наш старый забавный проект, где мы в знаках ПДД шифровали правила визуализации)))

Получилось, по-моему очень неплохо!
Все правила крайне актуальны)))

Все ли предупреждения понятны?

Как думаете, какие знаки еще можно добавить в подборку?))

Пишите в комменты))

Самый модный график на районе! 🤩

Я вся в работе)) И выкладываю пока сюда посты реже - сейчас у меня в работе интересные задачи:

📒 Исследуем тему визуализации в научных журналах: проблемы и как можно улучшить ситуацию. Думаю привлекать зарубежных экспертов. Потом хотелось бы, чтобы это вылилось в набор семинаров и чеклистов в помощь редакторам и авторам.

🌷Курирую создание студенческой работы на тему дата-арта, очень понравилось исследование, в ближайшее время буду писать рецензию. Но как же там все хорошо, уже хочется хвастаться зарубежным коллегам.

🙂 Обучаю в личном ведении нескольких биайщиков - передаю знания и сама углубляю знания работы с инструментами) Это прекрасно) Структурировала для себя тему работы с данными в Power BI, которую раньше не преподавала, только практиковала. Июнь уже забит, но на вторую половину июля еще есть места, обращайтесь.

🐱 А еще с друзьями играем в ДнД и настольные игры, лето - хочется почаще гулять))) Играем так же в литературные игры и игры про кино. Например в этой игре нужно угадать кино/сериал по одному кадру)))) Удачи моим товарищам, ведь я собираю скриншоты с графиками из разных фильмов 8)))

А вы отгадаете эту загадку?) Кому я уже показывала ответ, чур не спойлить!)))
Пишите в комменты 8))

По-моему не очень сложно. Есть подсказка~