😨Главное за сегодня:
🇺🇸США (крипто-#ETF):
- Заявка Bitwise на запуск #XRP-#ETFпопала на сайт SEC
- притоки/оттоки #BTC/#ETH #ETF
🍿#FTT FTX выставили на аукцион 22,3 млн заблокированных #WLD (~38 млн $) со скидкой от 40% до 75%
💰#WLD#AI OpenAI закрыли раунд финансирования на сумму 6,5 млрд $ при оценке >150 млрд $
🇷🇺#BTCCEO BitRiver: Российские майнеры могут выйти в лидеры, оставив США позади, на горизонте 2-3 лет
🆕 Upbit листит#W (Wormhole) 🚀
💰 Трейдер превратил 368$ в 2 млн $ на #HIPPO (sudeng) всего за 3 дня 🚀
🥳#APT Franklin Templeton добавили блокчейн Aptos для поддержки токенизированного фонда денежного рынка
😨#TONПавел Дуров уточняет: Telegram может раскрывать властям IP-адреса и номера телефонов преступников с 2018 года
🔮 Апелляционный суд постановил, что рынок прогнозов Kalshi может продолжать работу и заключать контракты, разрешающие делать ставки на выборы
🙅♂ Kraken прекращает поддержку Monero (#XMR) в Европейской экономической зоне
🗣#BTCQCP Capital: Влияние ситуации на Ближнем Востоке носит краткосрочный характер, готовность рынка покупать рискованные активы остается сильной
📈#SUI#SCA Общая сумма кредитования Scallop превысила 100 млрд $
🥊 COPA и Unified Patents начали кампанию против криптовалютных «патентных троллей»
🙋♂#EIGEN#ZRO LayerZero и Eigen Labs представили децентрализованную верификационную сеть CryptoEconomic (DVN) Framework
🤝Партнёрства:
- #LINK Taurus и Chainlink сотрудничают для стимулирования внедрения токенизированных активов #RWA
- #AVA Ava Protocol интегривались с Soneium от Sony
🕵️♂️Активность китов и SmartMoney:
- Джастин Сан, вероятно, продал все свои #EIGEN
- участник ICO Ethereum перевёл 6000 #ETH (~14,71 млн $) на Kraken
- кит, который получил >32 млн $ прибыли от #ETH с сентября 2023 года, перевёл на Binance 1500 ETH
- Animoca Brands внесли на Binance 8 млн #PIXEL
- Ceffu вывели 3 372 #BTC (211,33 млн $) с Binance за последние 2 дня
📊Графики и отчёты:
- #DOGEдостиг 7-месячного максимума по активности адресов и 4-месячного максимума по транзакциям китов 🐶
- наблюдается всплеск перемещения #BTC на OTC площадки, на которых в настоящее время находится ~410 000 BTC
- недельный объем торгов DEX на #SOLпревзошел#ETH впервые за 43 дня
- #ARBUniswap: Arbitrum - первый L2, объем свопов которого превысил 200 млрд $ 📈
- ТОП токенов по рыночной капитализации, выпущенных в Q3 2024 года
- ТОП проектов по размытой рыночной капитализации (FDV), запущенных в Q3
- ТОП блокчейнов по росту TVL в третьем квартале 2024 года
- ТОП лаунчпадов по объему привлеченных средств в Q3 2024 года
- отчёт Glassnode
✏️События на завтра:
🔓Разлок: Decentralized Games (#DG) - 2,38% of M.Cap ($113,5m)
🆕#ASI#FET Coinbase International добавит поддержку фьючерсов на Artificial Superintelligence Alliance (ASI)
🍿#AXL Анонс от Axelar
🇪🇺 Services/Composite PMI (сент) - 11:00 МСК
- проминфляция PPI (авг) - 12:00 МСК
- минутки с прошлого заседания ЕЦБ - 14:30 МСК
🇺🇸 Initial Jobless Claims - 15:30 МСК
- S&P Services/Composite PMI (сент) - 16:45 МСК
- ISM Services PMI (сент) - 17:00 МСК
- Factory Orders (авг) - 17:00 МСК
🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке
Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter).
RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов.
RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты.
#R#ggplot2#AI#chatGPT
«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
🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2
GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных.
▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot).
Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека.
#R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное