Чартомойка

Энди Кирк обновил свой каталог инструментов. Действительно добавлено много новых и улучшена рубрикация. https://visualisingdata.com/resources/

⚡️⚡️⚡️ Начали, подключайтесь

⚡️Через 20 минут начинаем обещанный стрим с Ромой Буниным. Стрим будет в Ромином канале @revealthedata. Ссылка для подключения в качестве слушателя: https://t.me/revealthedata?livestream

The Pudding сделали экстеншн для гугл мита, который анализирует, кто сколько говорит на встрече. И все, конечно, визуализирует: - кто сколько говорит и подсвечивает тех, кто говорит больше среднего - подсвечивает излишнее использование бизнес жаргона

📘 Графики, которые убеждают всех Совместим полезное с полезным, продолжу разбор важных книг по визуализации данных и сделаю анонс нашего разговора с Сашей. Про пропорции графиков мы поговорим на стриме в телеграме 2-ого в воскресенье, в 12:00 по Мск. А сегодня расскажу вам про книгу Саши. Она является отличным пособием как делать графики и передавать с помощью них идеи. Больше всего идеи из книги будут полезны для презентаций и отчетов, когда у вас уже есть мысль или вывод, которые вы хотите донести до аудитории с помощью графика. А в контексте дашбордов будут полезны объяснения на какую группу вопросов отвечает каждый тип графиков и как их правильно оформить. В книге есть личная история Саши и примеры из необычной отрасли — медицины. Это добавляет жизни и книгу читать интересно. Самое полезное в книге, на мой взгляд, — примеры «было → стало». Много интересных преображений графиков с полезными комментариями и много важных приемов и правил. Можно сделать чек-лист на проверку графика по этим пунктам. Но при этом в книге много классных отступлений формата «но бывает и по-другому». Саша гибко думает про правила, которые предлагает, и не запирает в них читателя: «Чаще всего делайте „так“ и „так“, но что-то может пойти и по-другому» Отдельно стоит выделить классный раздел с частыми ошибками в визуализации. А ещё есть отличный постер чарт-чузер, который шел к книге, можно скачать тут. Понравившиеся цитаты: «Чем больше у проекта ограничений, тем проще вам работать» «Чаще всего с помощью визуализации мы пытаемся понять, какие из значений больше или меньше других и в какой степени» «Я не видел ни одного человека, которому помогли бы чарт-чузеры, или чтобы кто-то реально ими пользовался. Они интересны для ознакомления, но пользоваться ими не рекомендую» (сказал Саша и сделал чарт-чузер =) Итого, книга — отличное начало про то, как строить первичную единицу дашборда — график. Очень рекомендую. Наиболее близкой по духу будет книга Коул Нафлик, можно читать из в паре. Больше разборов книг по тэгу #книга

Думаю завтра всем будет не сильно до стрима про пропорции графиков, да и могут быть просто технические накладки с инетом, поэтому решили с Сашей перенести стрим. Расскажем позже когда сделаем. А чтобы вы не совсем скучали, старый, но очень классный мем из «Как я встретил вашу маму». Кстати, этот сериал — неплохая альтернатива чтению новостей. 🥴

Саша Богачев накинул на мой пост про пропорции графиков у себя в канале и призвал на дуэль подискутировать на этот счет =) Решили сделать спонтанный мини-стрим в воскресенье в 12:00 по МСК и там поспорить про это. Где пройдёт стрим решим попозже и напишем за час до встречи, скорее всего сделаем трансляцию в телеграме.

Хочу поспорить/порассуждать немного о посте про выбор пропорций для линейного графика, который написал Рома Бунин. Для выбора верных пропорций Рома советует либо использовать технику "banking to 45 degrees" — постараться средний наклон сделать близким к 45 градусам, либо использовать 16:9 пропорции. Я бы посмотрел на вопрос шире. Зачем нам нужен линейный график (или шире — график вообще)? Он должен решить коммуникационную задачу. Задача эта может быть разной, но чаще всего она будет вращаться вокруг быстрой и точной передачи цифровых значений таким образом, чтобы было легко, удобно, недвусмысленно получить ключевые сообщения, которые в датасете есть, и на которые заказчик коммуникации хочет, что бы мы обратили внимание. Линейный график даёт очень много информации, которую наш мозг считывает за секунды. Это и общий характер изменения показателя, и характер изменения (скорость, направление) в отдельные моменты (резкий рост в этот месяц, плавное снижение в следующем году), ритм изменений, амплитуда изменений и так далее. Если говорить про Ромин пример, все 3 графика, успешно передают всю эту информацию. Тогда зачем нам нужно менять пропорции? Затем, что изменяя пропорции (а также диапазон, который охватывает шкала Y), мы можем добиться более точного соответствия восприятия линии СУБЪЕКТИВНОМУ характеру изменений показателя. Субъективному — это значит, что одни и те же пропорции и один и тот же диапазон шкалы Y для разных данных может либо соотноситься с характером изменений, а может и не соотноситься. То есть в одном случае изменение на 5% — это супермного и суперважно (условно, для графика массы тела или ее температуры), в другом — это что-то на уровне погрешности (площадь лесных пожаров). Дефолтные 16:9 — это может быть неплохое костыльное решение для дэшборда без учета любой субъективной составляющей. Но если мы хотим решать коммуникационную задачу лучше, то нам нужно хорошо понимать свои данные и значимость тех или иных изменений, чтобы максимально наглядно их показать. И вот здесь нам будут помогать (реже) пропорции, а чаще диапазон шкалы Y. Почему пропорции реже? Потому что проблема возникнет скорее всего только для очень широкого и плоского графика, или очень высокого и узкого. В остальных ситуациях (1:1, 4:3, 3:4, 16:9 и так далее) это не будет существенно влиять на субъективный характер изменений. По-крайней мере — меньше, чем диапазон шкалы Y. Разумеется, ось Y у линейного графика обрезать можно, и нужно, но об этом нужен отдельный подробный пост. Либо об этом уже написано у меня в книжке Графики, которые убеждают всех (кстати, готовится переиздание бумажной версии, ура), либо об этом рассказано и наглядно показано с помощью специального интерактивного инструмента в нашем офигенном курсе Визуализация данных и BI-инструменты на Я.Практикуме. Кстати, 26-го июня стартует новый набор. С промокодом DATAVISBOG10 он может стать для вас ощутимо дешевле)

Тут произошёл большой казус. Многие издания, включая РБК и даже сам сайт ФНС написали, что в 2022 году российские компании заработали 1.3 квадриллиона рублей. Один квадриллион — это 1000 триллионов, число с 15 нулями. Эксперты это радостно подтвердили, рассказав множество версий, откуда в России появилось так много денег, да ещё и на фоне кризиса. Однако никто почему-то не предположил, что озвученное число — это просто ошибка в данных. А вот Институт проблем правоприменения пишет, что таким расчётам просто нельзя верить. Судя по всему, журналисты просто сложили общую выручку по всем компаниям, не вникая в детали. Однако, если изучить исходные данные, можно обнаружить, что в 2022 году больше всего денег сделала некая компания ООО «ЮССА», сделав 214 триллионов рублей и обогнав Лукойл (выручка 2.9 трлн руб.) и Магнит (2 трлн руб.). ИПП предполагает, что подобное значение — бугхалтерская ошибка. Вероятно — не единственная. О чём это говорит? Если у вас есть исходные данные — обязательно изучите распределение и отсутствующие значения. Возможно, перед суммированием и подсчётом средних часть данных придётся исключить или исправить. А ещё эта история учит нас тому, что можно найти экспертов под самое безумное утверждение, подтвердив любую ошибку в данных 🙈 За подробной аргументацией отправлю вас в канал ИПП — там интересно.

Как уместить много линий на одном линейном графике и не превратить его в спагетти чарт. Есть два пути: 📍 1. Убрать полностью цвет и подсвечивать только осознанно выбранную пользователем категорию. Наличие линий серого цвета даст контекст и понимание, в какой части графика находится выбранная линия. 📍2.1 Разместить много линий друг под другом. Такой формат позволяет сравнить тренды между категориями, но в меньшей степени дает контекст разброса значений между другими категориями. 2.2 Сочетать линейные графики с барами. Теперь еще пользуюсь лайфхаком от Sam Parsons, чтобы делать такие графики не через составную таблицу, а единым графиком. Дает возможность посмотреть на топ категорий и проследить динамику каждой. Всегда можно дать пользователю выбор между разными типами графиков. И помнить, какая изначальная цель – если важно найти категории с наибольшим приростом, то будет проще вывести приросты в формате баров, а дальше дать линейный график для детального анализа каждой категории. Книжка тут.

Ну как же так. По идеи оси слева и справа должны быть синхронизированы, но нет (см. картинку 2). А можно было и просто линейный график сделать или даже скорее столбчатую диаграмму, на которой можно было удобно выделить период ковидных ограничений и экстремумы (мин/макс). Вряд ли так уж сильно нужны точные значения за каждый год среднего значения с детализацией до человека. А ещё лучше было бы сделать ящики с усами. А еще лучше.. в общем есть и другие варианты, но для начала можно хотя бы оси синхронизировать, чтобы одни и те же значения не изображались разной длины столбиками