Разбор диаграммы

Нашла вот такую работу с очень даже интересными данными, которые точно можно визуализировать, как по мне, понятнее и нагляднее для аудитории. Коротко пройдусь по некоторым моментам, которые лично меня смущают в этой диаграмме, именно с точки зрения визуализации и восприятия этих данных. 1. Ключевое. Я не устану про это говорить. Нет сообщения. Возможно, так как у меня есть всего один слайд, может на следующих слайдах из этого отчёта все расписано, есть выводы (честно, потеряла источник, где это взяла, все это в открытом доступе, но не нашла). Но и этот вариант можно сделать понятнее, если визуализировать не просто значения, не просто показывать "всё и сразу", а понять, ЧТО именно вы хотите сказать с помощью этих данных, что важно в первую очередь понять читателям, какую пользу, знание, вы хотите донести. Когда появляется смысл, то и визуализация тоже будет меняться, станет проще с пониманием, а какую форму подобрать, а как поработать с цветом, акцентами, и пр. 2. Сложное и нагруженное цветовое кодирование. Цветов все-таки много, они еще все контрастные, начинают "спорить" друг с другом, каждый перетягивает на себя внимание, что затрудняет сравнение данных. Здесь цвета утомляют, а не помогают. Чтобы этого избежать, важно сформулировать сообщение и исходя из этого либо менять способ визуализации, либо расставлять акценты. 3. Не хватает логического порядка. Данные важно сортировать в каком-то порядке. Когда люди улавливают некую логику, то сравнивать и понимать данные становится проще. Здесь можно, как вариант, отсортировать значения по убыванию/возрастанию, в зависимости опять-таки от посыла. 4. Легенда. Очень уж сложно сравнивать данные постоянно "бегая" глазами от легенды к столбикам и пытаться удержать в голове, что каждый цвет означает. Я не буду говорить, что так делать нельзя. Но здесь много категорий, поэтому лучше подумать в сторону того, а как мы можем упростить и облегчить взаимодействие аудитории с этими данными именно визуально. Лучше все подписывать рядом и здесь это можно сделать, если найти сообщение, поменять способ визуализации или иначе поработать с цветом и расставлением акцентов. Давайте на этом остановлюсь, вы возможно еще что-то увидите. Резюмируем. Визуализация данных это не просто "картинка", которая нужна, чтобы показать ВСЕ данные, которые у вас есть, очень часто из этого ничего толкового не получается на выходе. Визуализация данных, это в первую очередь, инструмент, который помогает вашей аудитории правильно понять данные, быстро и наглядно увидеть важное. И чтобы этот инструмент работал и помогал, то вам важно наполнять его смыслом, идеей, на чем-то сфокусировать внимание, а что-то, да, убрать на второй план. Не всегда есть возможность показать все и датавиз в общем-то не для этого (можно, как вариант, приложить таблицу со всеми деталями). Ниже делюсь своими переработками. Уверена, что у вас могут быть другие идеи, так как в основу можно положить разные сообщения (именно про фокус, что выводим на первый план) в рамках этого набора данных #Разборыдиаграммы ⬇️⬇️⬇️
Изображение поста

⚛️ Научпоп-инфографика

У Сони (автора канала Датавизнутая) увидел пост о журнале "Цифровой океан". Номера с инфографикой: 2-5, 7, 8, 10-12, 14-17, 19, 22, 25. Печатная версия больше не будет выходить, но 25 номеров можно скачать. Скачивать вручную -- это не наш метод. Вот так можно это сделать в R: sapply(1:25, \(x) download.file( sprintf("https://digitalocean.ru/files/%02d.pdf", x), sprintf("%02d.pdf", x), method = "libcurl", mode = "wb" )) #датавиз #инфографика #R
Изображение поста

Итак, в ближайшее время, похоже, завалю вас рассказами о проектах из лонглиста, кажется, там очень много интересного.

А пока все мои отправленные работы (музыка, музей и скетчбук) вошли в летопись Information is Beautiful Awards. Все три мне дороги, поэтому я чуть-чуть прыгаю от радости. Вообще надо сказать, что этот год очень урожайный для российского датавиз сообщества, и это прекрасно 🔥 Поздравляю всех вошедших! И хочу напомнить про нежно любимый и удивительным образом потерявшийся в недрах судейства проект Нины Линдел «Цветы Беслана». Он определённо должен был быть в лонглисте. UPD И он нашёлся там, ура!
Изображение поста

☕️ Датавиз на упаковке продуктов питания

Продолжаем. Спасибо Артёму Иволгину (канал Графики и жизнь), он скинул ещё пример в нашем ламповом датавиз-чатике. Было бы классно, если бы так делали больше производителей. Уверен, что делают, просто мало. Кидайте примеры, наверняка встречали. Можно не только продукты питания (косметика, бытовая химия и т.п.). Eщё больше примеров в комментариях к посту. Отдельная благодарность Наталье Киселевой. #графики_и_жизнь #ВизуализацияДанных
Изображение поста
Мы с ребятами когда-то сделали Бар о пай — игру про датавиз-гигиену. Я придумывал задания, а дизайн нарисовал Женя Белодед.
У Жени, оказывается, клёвый канал про управление, наблюдения, лайфхаки, принципы и дизайнерскую жизнь @beladzed
Изображение поста
Как BI-аналитику выделиться на рынке с помощью дата-арта и сторителлинга
На бесплатном вебинаре от Simulative поговорим о том, как начинающему BI-специалисту круто выделиться на рынке, обогатить свое портфолио и самопрезентацию. Наталья Киселева — опытный датавиз-тренер и BI-аналитик, ментор в Data Visualization Society, поделится своим опытом и расскажет о том, в какие направления можно развиваться в визуализации данных. На вебинаре обсудим: 🟠 Как сделать портфолио, которое будет выделяться на фоне коллег 🟠 Как делать действительно секси-дашборды, применять дата-арт и дата-сторителлинг 🟠 Как BI-аналитику стоит действовать, если он хочет заниматься самопродвижением 🟠 Какой стек навыков у современного BI-специалиста 🕗 Встречаемся 11 декабря в 19:00 по мск Регистрируйтесь на вебинар, уверена, что будет интересно и познавательно Зарегистрироваться на вебинар
Изображение поста