Сегодня посмотрим на возрастно-половую пирамиду. Давно хотел сделать этот график. Наконец-то нашёл данные с 1995 года до 2050 (прогноз). Вот, что получилось:

Я использовал для визуализации прием Тафти — Small multiple. Он даёт классный обзор на все данные. Например, видно, что форма пирамид, почти одинаковая внутри континентов.

Если сгруппировать по континентам и запустить анимацию:

У России пирамида необычной формы и здорово видно, что наши мужчины живут значительно меньше женщин. Например, 80-90 летних женщин в 4 раза больше, чем мужчин.

Если включить абсолютные значения для оси икс видно, что по прогнозам Россия (RS на графиках) останется самой населенной странной в Европе.

Поиграть с прототипом здесь. К сожалению, из-за объема данных, всё очень тормозит. Ну, на то он и прототип.

Сегодня ещё одна зарисовка не тему игр. Только подойдем не со стороны игр, а со стороны пользователей. Я взял набор данных о 10 165 пользователей сервиса steam. Вот, что у меня получилось:

Сегодня решил посмотреть набор данных с kaggle.com о играх для компьютеров и приставок.

Вот что получилось, по клику в картинку реальный прототип. Оформить элементы управления, подписи и т. п. до конца не успел. Каждый график — распределение кол-ва играм по балам для определенного жанра и года. По оси икс — балы, по игрек кол-во игр. Графики состоят из кирпичиков игр. Справа увеличенная версия графика, на которой кликнули, по клику в название игры переход на сайт с обзором игры.

По-моему получился удачный каркас — на одном экране уместилось 12 587 игр, 30 жанров, 20 лет. Видно много всего — распределение жанров по кол-ву игр, распределение игр по балам, наиболее жирные года. А главное можно быстро найти игры с наибольшим рейтингом, скачать и поиграть. =)

Альберто Кайро и Симон Роджерс в Google News Lab написали интересную статью, про поисковые запросы в гугл начинающиеся с How to.

Я решил повторить в миниатюре их эксперимент и собрал 40 тысяч записей из Яндекс Wordstat с похожими запросами.

Вот, что у меня получилось. Визуализация встроена прямо в статью — чтобы подгрузилась надо подождать. Кайфово смотреть в полноэкранном режиме:

Treemap и карта управляют друг другом и позволяют находить закономерности. Например, чаще всего в стране ищут «как быть счастливым», и это печально. В Москве такой запрос менее популярен, чем по стране, зато гораздо более часто спрашивают «как быть здоровым»:

А в Питере аномальный спрос на серил «Как я встретил вашу маму»:

И только в городе Усинске сначала хотят похудеть, а потом уже быть счастливыми:

Вообще с данными получилась какая-то белеберда. Мне плохо вериться, что реально вся странна спрашивает про счастье. Я вбивал в Wordstat слова без дополнительных операторов типа кавычек, скобок и восклицательных знаков. Если знаете как делать это более правильно — пишите в комментариях, буду благодарен за подсказки.

Сегодня был на джем-репетиции. Играл на басу, гитаре и клавишах:

Поэтому и анализ данных сегодня тоже про музыку. Я взял набор данных о хит параде Billboard Hot 100.

Вот, ещё одна из заготовок, которая у меня получилась. По клику на гифку, переход на прототип.

Цветом подсвечены пути песен, которые провели в чарте больше полугода. Фиолетовым — которые провели более полугода и попадали в топ 3 песен. Настраивая кол-во недель, которое песня провела в чарте, чтобы подсветить её на графиках можно найти множество закономерностей. Четко видно, что «долгоиграющих» хитов становиться всё больше, а скорость их взлета всё круче.

Можно найти любимого артиста и посмотреть его песни. Круто видно, как у певцов на пике карьеры хиты сменяются одни за другими в чарте:

Есть песни, которые стартовали сразу из середины чарта, а есть которые долго поднимались на вершину и оставались в чате больше года:

Интересно, что до 1995 года, в чарте не было ни одной песни, которая задержалась бы в нем дольше чем на 52 недели (1 год). Прям видно паттерн небольших холмиков по 10-20 недель.

Получился удачный каркас, видно историю каждой песни и общую картину.

В источнике данные были с 1958 года, но, к сожалению, табло отказывается заливать такой объем данных на табло-паблик. Поэтому не влезли главные долгожители этого чарта — Beatels. И это очень странно, так как вообще говоря, таких ограничений нигде не описано.

Часто данные хранятся в виде таблиц. Таблицы бывают «широкие» и «длинные».

Человеку чаще удобнее читать матричные таблицы, а вот машины обычно используют таблицы. Табло может работать и с тем, и с тем, но в зависимости от задач подходят разные варианты. Если таблица широкая, то в Табло есть специальный функционал Measure Values and Measure Names, однако он не позволяет использовать все привычные функции Табло, которые отлично работают с длинной таблицей. Например, по-другому работает фильтрация, привязка цветов и т. п.

Пересобрать таблицу из широкого формата в длинный, можно разными путями:
— в экселе, с помощью формул или скрипта,
— в экселе, с помощью надстройки Power Query,
— в экселе 2016 и новее, с помощью Get & Transform,
— R, при помощи библиотеки reshape,
— в табло, при помощи встроенной функции.

Пересборка в табло не идеальна: делается один раз для всего сета и не супер наглядная и контролируемая. Она отлично подходит для небольших данных, а вот с большими я бы поработал на уровне источника данных.

Посмотрим, как персоборать таблицу в «старом» экселе. Есть данные по кол-ву внутренней миграции в разные части Великобритании. В каждой строке откуда приехали иммигранты, куда и сколько людей каждой из религий. Нужно превратить это с длинную таблицу, где в каждой строке будет только название региона куда приехали, название религии и количество человек.

Чтобы просуммировать строки с одним регионом назначения, сделаем сводную таблицу и рассчиатем сумму для каждой религии:

Вставим эту таблицу как текст и поменяем названия столбцов:

Скачиваем и ставим надстройку Power Query — https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=39379
В экселе открываем её и задаем нужные преобразования:

После этого переименовываем столбцы и сохраняем результат:

Вуаля, наши данные готовы к работе с табло.

Видео, как обрабатывались данные — http://joxi.ru/YmEa0lVf068G3m