о визуализации данных и развитии BI-систем
канал в телеграмме | подборки | видео

Позднее Ctrl + ↑

Давайте знакомиться + Канал в телеграмме

Я понял, что хочу рассказать немного больше про себя читателям этого блога, откуда появился блог и почему его может быть стоит читать. И ещё анонсировать канал в телеграмме, куда в основном буду просто дублировать ссылки на блог. Кажется, что просто блог уже не круто и не удобно. =) На самом деле канал мне видеться просто удобным способ подписаться на блог.

Откуда блог
Я начал вести этот блог аж в 2015, вот первая статья с дисклеймером. Моя идея была проста — научится визуализировать данные и писать про это, больше «для себя»: я собирал ссылки, делал обзоры книги и т. п. Потом я много экспериментировал с созданием разных мини-проектов и просто постил их в блог. Сейчас я хочу больше делиться систематизацией тех знаний, что получил за это время и какими-то реальными примерами из жизни. Ещё есть всякие идеи про подкасты, обзоры вакансий и какие-то групповые активности, но появятся ли они в реальной жизни не знаю.

Что есть/будет в блоге и канале
Редкий авторский контент про визуализацию данных, дизайн дашбордов и работу с Табло. В канал буду иногда постить ссылки на что-то полезное, что ещё не засветилось в остальных каналах, не хочу просто пересылать новости между чатами. В основном статьи будут про дизайн дашбордов, разработку BI систем, как продукта, обзоры книг, и меньше про техническую часть.

Вот примеры того, что можете увидеть:
— Теория: Навыки для визуализации данных, Шаблоны верстки дашбородв
— Мини-проекты: Тафти в Табло, Обзор вакансий в области BI
— Обзоры книг: Книга «Visualization Analysis & Design», Книга «Графики, которые убеждают всех»

Про меня
Я живу в Мск, люблю визуализацию как работу и хобби, прям получаю кайф от классных визуализацией и инструментов. У меня странный карьерный путь и я набрался всего разного из очень разных сфер бизнеса, это часто помогает мне в работе и жизни: могу смотреть на задачи с очень разных сторон. Ещё играю на бас гитаре и у меня есть пёс))

Сейчас я руковожу командой визуализации данных в Я.Такси: управляю системой отчетности, как продуктом; делаю дизайн гайды и дашборды; обучаю коллег Табло и визуализации. Раньше руководил разработкой BI SaSS продукта в Фармакей и проектами в Лаборатории Данных. В прошлой жизни работал бизнес-консультантом и научным сотрудником. Пока защищался и стал кандидатом наук, как раз и полюбил датавиз — большая часть тезисов в диссере были построены на базе визуального анализа данных.

Ещё веду вместе с Таней Бибиковой Лабораторный курс и предмет про Данные и визуализацию в школе дизайнеров Бюро Горбунова.

Дисклеймер
Я пишу редко и не очень грамотно. Если вам нужен регулярный контент или бесят очепятки, то сорри)

Ссылка телеграмм канал — https://t.me/revealthedata

Книга «Графики, которые убеждают всех» и курс «Интерактивные графики для вашего сайта»

Так получилось, что последние две недели у меня проходят под эгидой Саши Богачева — я проходил его курс и читал его новую книгу. Хочу поделиться впечатлениями.

Кратко — всё круто, я рад, что Саша делает такой классный контент на тему визуализации. В России по пальцам можно пересчитать людей, которые это делают в принципе, ещё меньше, кто делает это хорошо. Всем рекомендую купить книгу и сходить на курс.

Подробнее с набором аргументов и мыслями, что стоит ожидать и какие есть плюсы и минусы.

Про книгу
У книги классная обложка =)) Но пока можно купить только электронный вариант книги. Покупайте электронную версию и тогда повысится шанс, что она выйдет и в бумаге.

В целом книга позиционируется для всех, кто делает графики. В основном для презентаций и журналистики. В ней совсем нет про графики для анализа данных, рассказывается именно как подать результаты проделанной аналитической работы и как донести эту мысль до аудитории.

Вот из каких глав состоит книга:
Глава 1. Пример было/стало. Общее понимание процесса
Глава 2. Понимать свою задачу и аудиторию
Глава 3. Формулируем сообщение
Глава 4. Когда визуализация данных не нужна
Глава 5. Как устроена визуализация данных, виды графиков
Глава 6. Основные виды взаимоотношений между данными, как их визуализировать и чем заменять в сложных случаях
Глава 7. Ошибки в визуализации данных
Глава 8. Как сделать график, наглядно доносящий ваше сообщение

Что понравилось:
— Книга интересная, прочитал за три вечера, читать не скучно.
— Книга нормально и удобно читается даже в электронном варианте на телефоне. Кажется, что Саша это продумал и все графики изначально заточены хорошо выглядеть на всех устройствах.
— Личная история Саши и примеры из совсем необычной отрасли — медицины. Кажется, что можно было даже пускать эту тему красной нитью через все главы.
— Примеры Было-Стало. ИМХО самое полезное в книге.
— Много мелких приемов и правил. Можно сделать чек-лист на проверку графика по этим пунктам.
— В целом консистентное изложение и со многими мыслями в книге я полностью согласен. Много классных отступлений формата «но бывает и так можно/нужно сделать». Показывает, что Саша широко и внимательно думает над правилами и приемами, которые предлагает и главное не запирает в них читателя: «Чаще всего делайте „так“ и „так“, но что-то может пойти и по-другому.»
— Классный раздел с частыми ошибками в визуализации.

Чего не хватило:
— БОЛЬШЕ, БОЛЬШЕ ПРИМЕРОВ! Примеры очень классные и было бы правда круто увидеть их ещё больше в книге. Особенно не хватило их в некоторых «лайфхаках» типа раздела про теорию близости или цвета.
— Часто говорится, что нужно обращать внимание на аудиторию и формат, с которого она будет воспринимать сообщение, но при этом нет примеров как именно это делать. Сейчас очень не хватает, например, правил и примеров, как делать графики для тех же самых мобилок.
— Я не до конца понял структуру книги. Кажется, что было бы здорово в конце повторить ещё раз основной алгоритм с ссылками на предыдущие главы для каждого шага алгоритма.
— Книга довольно короткая, некоторые разделы в конце книги на 1-2 абзаца и прям иногда не хватает примеров. Кажется, что в изначальных планах было желание рассказать о большем, судя по содержанию у Саши в блоге.

Понравившиеся и запомнившиеся мысли:
«Чем больше у проекта ограничений, тем проще вам работать» — идея про то, что лучше сначала хорошо понять целевую аудиторию, задачу, форматы и технические ограничения, с которыми вы будете работать. If you fail to prepare, you prepare to fail и вот это всё.

«Чаще всего с помощью визуализации мы пытаемся понять, какие из значений больше или меньше других и в какой степени» — метко и просто.

«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» — я тоже не видел и рекомендую пользоваться скорее как библиотекой или для вдохновения. Иногда можно придумать и свой формат графика. =)

В целом, к прочтению книгу крайне рекомендую.

Примеры До-После

Про курс
Я не знаю сам Саша придумал такой формат, или где-то подсмотрел, но это просто огонь. Это был челлендж — 9 уроков с домашкой каждый день. Не прислал домашку → выбыл из курса. Прям огонь, прям хочу так же. Хороший стимул, чтобы делать домашку для слушателей, темп интенсива и много обратной связи от преподавателя. Очень понравилось.

Курс практический, про два инструмента — Datawrapper и Flourish. Это простые инструменты куда ты заливаешь данные и получаешь на выходе графики выбранного тобой типа. Я такие инструменты не очень люблю, они сильно ограниченны форматами и в них мало настроек. Флориш не понравился совсем, странный и на выходе не очень опрятный продукт. А вот Datawrapper очень даже зашёл. Больше всего тем, что это прям готовое решение для публикации графиков в статьи. Очень круто оформлены графически и типографически, учтено куча мелких приятных вещей и на выходе получаются очень приятные графики. Ниже будут примеры работ.

Что понравилось:
— Формат челленджа
— Индивидуальная и групповая обратная связь от преподавателя на каждую домашку
— Приятная атмосфера в рабочем чате

Что улучшить:
— Не хватало немного теории про то как оформлять графики
— Не самая удачная платформа для курса, сложная навигация и не очень приятный интерфейс
— Очень много было про коронавирус, мне приелась тема

На курс советую сходить даже тем, кто не планирует особо использовать эти инструменты в работе. Он отлично сочетает в себе цена/качество, темп и объем материала.

Итого
Курс + книга = идеальное комбо. В книге теория, на курсе практика. Мне повезло, что я одновременно попал на курс и в это время вышла книга.

 
Вот несколько работ, которые у меня получились на курсе. 
Datawrapper
 

 

 
  

 

   

 

 
 
 
Flourish
 
   

 

 
 
   

 

Шаблоны верстки дашбордов

Сейчас много приходится работать с различными дашбордами для бизнеса: делать самому или помогать придумывать коллегам макеты. Выработались некоторые стандартные шаблоны под разные задачи, хочу ими поделиться.

Условно я делю дашборды по решаемой ими задаче:
— Узнать что-то про определенную сущность (заранее знаю что хочу увидеть).
— Получить какой-то инсайт, не зная что именно ищу. Или сделать выводы, имея в голове определенный алгоритм поиска.
— Отслеживать операционные данные на «ежедневной» основе.

Шаблон «Страница сущности»
Задача: Узнать что-то про определенную сущность (заранее знаю что хочу увидеть)

Эта задача может быть в двух вариантах. Первый — когда сущность, которой вы интересуетесь можно определить в один клик (например, конкретный город из списка), или это какая-то сложносоставная сущность, для которой потребуется выделить несколько срезов (оборот продаж в определённом городе, определенного товара в определенный месяц, то есть потребуется применить несколько фильтров). Примером из обычной жизни будет поездка в другой город. Если вы турист и едете туда впервые, вы хотите узнать сводную информацию по этому городу и смотрите путеводитель — «страницу», где описана вся основная информация про этот город. Чтобы попасть на такую страницу вам было бы достаточно выбрать город из списка. Второй вариант задачи — вы уже были на каком-то курорте, но хотите посмотреть температуру воды за конкретные даты. Здесь вам понадобится выбрать и город, и даты, и саму метрику — температуру воды.

В первом случае можно использовать шаблон типа «лонгрид» или «сайт с закладками». При этом выбор ключевой сущности происходит в самом начале или ещё до начала работы с дашбордом (ссылка с фильтром). Это аналогично страницы на фейсбуке: вы нашли человека и видите все его метрики: когда родился, где учился, где работает, что сейчас постит. То же самое в бизнесе — вы региональный менеджер и отвечаете за город, попадаете на страницу города, а там продажи в разных разрезах, кол-во поставщиков, карта с магазинами и т. п. При этом в качестве сущности может быть не только что-то физичное, но и какая-то метрика. Например, вы следите за доходностью в разных разрезах: по городам, по продуктам и т. п.

Рецепт: «лонгрид» или «сайт с закладками», в которых есть всё про выбранную вами сущность в разных разрезах. Первый этаж или вкладка с овервью, остальные с детальной информацией по каким-то разрезам. Основных фильтров мало и они живут в шапке дашборда, есть доп. фильтры на каждом этаже/вкладке для тонкой настройки. Интерактивность такого отчета лучше сделать средней и в основном с помощью фильтров. Если система позволяет делать асинхронную загрузку и якорные ссылки на отдельные этажи «лонгнрида», то я бы выбрал «лонгрид». Если система так не умеет (например, Табло), то лучше делать «сайт с вкладками», желательно умещая каждую вкладку на один экран (но и лонгрид можно делать, нужно смотреть конкретные кейсы). Классно иметь такие страницы на разные бизнес сущности и делать кросс-линки между собой.

«Лонгрид»
«Сайт с закладками»

Когда мы хотим изучить какой-то узкий срез и выбрать его в один клик не получается, то лучше использовать другой подход. Часто пример такого среза — сочетание метрика-«место»-время: хочу посмотреть прирост продаж год к году в городе Б за месяц X. В таком случае хорошо работает шаблон: «утром деньги, вечером стулья», когда мы просим пользователя сначала выбрать какие-то параметры и после этого показываем ему данные. Фильтры располагаем слева, справа результат (согласно направлению чтения). Пока пользователь ничего не выбрал, можно показывать общие данные по тоталу или другую полезную информацию, например топ-10 чего-то с наибольшим изменением к предыдущему периоду и т. п. Примером из обычного мира будет сайт с билетами в кино: вы выбираете фильм → время → место в зале.

Рецепт: Слева фильтры → справа результат. Какие-то глобальные фильтры, которые применяются редко и могут быть сохранены заранее для группы пользователей, можно расположить в шапке. Такой дашборд лучше умещать на один экран.

«Утро деньги, вечером стулья»

 
 
Шаблон «Аналитический инструмент»
Задача: Получить какой-то инсайт, не зная что именно ищу. Или сделать выводы, имея в голове определенный алгоритм

Такая задача возникает, когда вы хотите исследовать какую-то область бизнеса, найти какие-то взаимосвязи и принять решение. Или понять как принятые ранее или планируемые действия повлияли или повлияют на бизнес.
В этом случае важно видеть общую картину и иметь возможность провалиться ниже для детального анализа. Такие инструменты подходят для задач, для которых дорого делать ML и подобные алгоритмы, но при этом «слепые» решения на интуиции будут неэффективны. Дизайн для таких инструментов, пожалуй, одна из самых трудных задач среди всех описанных в статье шаблонов и всегда очень сильно затачивается под задачу.

Примером задачи может быть такой кейс. Предположим, что вы отвечаете за поставки в магазины какого-то города. На прошлой неделе произошел сбой в одном из распределительных центров. Вы хотите понять отразилось ли это как-то на работе магазинов. При этом вы не знаете точно за какой именно метрикой будете следить, вам нужно проанализировать разные метрики и сделать вывод. Примером из обычного мира будет сайт с афишей или карта дешевых авиабилетов, когда вы еще не решили куда лететь, но хотите посмотреть какие бывают варианты. В UX такое называется discovery сценарием.

Ещё очень похожей задачей будет, если у вас в голове уже есть алгоритм, которым можно воспользоваться для того, чтобы сделать вывод. Тогда нужен или просто удобный инструмент, чтобы это сделать быстро и наглядно, или всевозможные инструменты what-if анализа. Их тоже очень класно показывать через визуализацию данных, особенно если вы следите сразу за несколькими сложными сценариями с несколькими переменными.

Рецепт (краткая версия): Разбираемся в бизнес-задаче и какими метриками описывается эта задача. Здесь важно идти от того, что происходит в реальности, к тому как это превращается в метрики и срезы. Если можем, то выбираем главные и вспомогательные метрики. Хорошо, если можем следить за изменением какой-то одной метрики, чтобы понять общий ход событий, а на остальные смотреть, если нужно прокопать причинно-следственные связи. Делаем несколько визуализацией в разных срезах. Чем мельче детализация, тем лучше (вместо средних продаж, показываем значения продаж каждого магазина и т. п.). Слева основные визуализации, справа доп. информация и различные срезы по основной метрике (если есть). Много интерактива — графики фильтруют друг друга, возможно проваливаемся в другие дашборды или показываем доп. графики и срезы при наведении. Сам «шаблон», по сути, не шаблон, а подстраивается под каждую задачу.

Рецепт (полная версия) — задачи такого класса ИМХО хорошо описаны в алгоритме Лаборатории данных Тани Бибиковой. Подробнее в статье на Хабре или на учебном курсе .

«Аналитический инструмент»

 

 
Шаблон «Приборная панель»
Задача: Отслеживать операционные данные на «ежедневной» основе

Это как раз те самые дашборды, про которые говорят упоминая «дашборд». Это системы мониторинга, основная их задача — как можно быстрее дать понимание текущей ситуации. Это тот случай, когда, приходя на работу с утра, нужно взглянуть на дашборд и понять, что происходит в вашем королевстве. Недавно для своей команды мы тоже сделали такой дашборд и повесили на стенку телевизор. Я понял, что недооценивал этот инструмент и он работает очень классно. Работа команды как на ладони при таком подходе. В обычной жизни такие вещи встречаются нам в виде спидометров автомобилей, виджетов с остатками на счету мобильного и личными кабинетами банков.

Рецепт: Разрабатывая дашборд для операционного мониторинга точно придется разбираться с иерархией метрик и выбрать что-то, за чем хотим следить в первую очередь. Важно давать контекст, а не только текущие значения (спарклайны с динамикой, значки приростов, средние и референсные значения). Хорошо работают регулярные структуры и small multiples, если пользователь отвечает за группу метрик. Такие отчеты должны быть наименее интерактивны, но могут вести на более детальные отчеты в виде «страниц сущностей» и т. п.

«Приборная панель»

Вместо вывода
Я постарался рассказать свои идеи, но конечно же они не покрывают все задачи и не могут являться стандартом. Можно смешивать их, они отлично работают в комбинации, а можно делать как-то совсем по-другому. Основная идея из серии «капитана очевидность»  — определяйте задачу вашего пользователя, стройте дашборды вокруг них и старайтесь при этом выделять повторяющиеся паттерны.

Чаты и каналы про датавиз, аналитику и около

Большая подборка каналов, чатов и ресурсов про визуализацию данных, аналитику, данные, дизайн, управление продуктами и темы вокруг них. В общем всё, что читаю сам и могу рекомендовать к отслеживанию. Интересные посты я сохраняю в свои канала-записные книжки: RTD: Ссылки и репосты и RTD: Примеры визуализаций, если вам подходит формат агрегатора ссылок, то можно пользоваться ими, иногда пишу туда и свои небольшие находки. Но если интересна какая-то конкретная тематика, то лучше посмотрите весь список и выберите интересное именно вам:

Чаты

По инструментам

Tableau
Power BI
DataLens
Qlik 1 и Qlik 2
Google/Looker Data Studio
Apache Superset
D3.js 1 и D3.js 2
Google Таблицы
SAP Analytics Cloud
MetaBase
FineBI 1 и FineBI 2
Russian BI

По темам

Дата-виз чат
Datapomodoro чат от Датайоги
KZ BI community
Про открытые данные РФ
Про журналистику данных
Про генеративное искусство и немного дата-арт
Слак международного сообщества

Каналы

Визуализация и BI

Reveal the Data — мой канал про датавиз, дашборды и развитие BI-систем =)
настенька и графики — канал Насти Кузнецовой про визуализацию, Табло и R
Data Nature — канал Саши Баракова про внедрение и развитие BI
Чартомойка — канал Саши Богачева про журналистику данных и графики
Data-comics — канал Натальи Киселёвой с комиксами и новостями про визуализацию
Канал Никиты Рокотяна — про сложную визуализацию данных на d3.js и т. п.
Инжинирг данных — про облачные хранилища данных, BI и около этого
Я у мамы аналитик — Канал Стаса Валуева про аналитику и BI
Лаборатория данных — Новости Лаборатории Данных
Клуб анонимных аналитиков — канал Алексея Колоколова про дашборды и BI
Датономика — Про Qlik и внедрение BI
Диаграммы и презентации — о визуализации данных и презентациях
kairatkz — про презентациям, инфографику и работу с данными
BI Done — Мемы из жизни BI и программистов
BI & DA events — про события и эвенты в области BI
Datapomodoro — правила визуализации данных
Про BI и сквозную аналитику — про Power BI и веб-аналитику
vizbra — про анализ и визуализацию данных
Дашбордец — про проектирование дашбордов и смежные темы
Weekly Charts — примеры визуализаций
InfoRobot — Подборка ссылок про датавиз
Финансовый анализ в Power BI и Excel — финансовый анализ
Картинки по номерам — картинки, датавиз и кругозор
RTD: Ссылки и репосты — подборка ссылок про датавиз и BI

Данные

Инжинирг данных — про облачные хранилища данных, BI и около
Data Coffee — еженедельный подкаст о данных
Труба данных — о работе с данными
Клуб CDO — работа с данными и искусственным интеллектом
DataEng — канал про Data Engineering & Distributed Systems.
How to DWH with Python — Data Engineering practices
Дата Будни — канал Саши Михайлова про инжиниринг данных
Ivan Begtin — про открытые данные
Инфокультура — про открытые данные

Аналитика

Left Join — канал Николая Валиотти про аналитику и BI-инструменты
karpov.courses — материалы от karpov.courses
Канал Алексея Куличевского — Алексей Куличевский про аналитику и гугл-шиты
Интернет-аналитика — канал Алексея Никушина про аналитику и Матемаркетинг
Datalytics  — Канал Алексея Макарова об аналитике
Это разве Аналитика? — канал про аналитику и визуализацию
Продакт аналитикс — канал Марины Михеевой про продуктово-аналитические фокусы
Секрет лапшичного супа — Канал Жени Козлова про аналитическое мышление и жизнь.
Я у мамы аналитик — про аналитику и немного BI
Andron Alexanyan — канала про аналитику, развитие навыков и симуляторы аналитики
Chernov. Big data dev — канал про большие данные, визуальную часть в Qlik
Аналитика. Это просто — об аналитике и для аналитика
Яндекс про аналитику — канал Яндекса про аналитику сайтов и мобильных приложений
Про BI и сквозную аналитику — про сквозную аналитику, маркетинг и BI
Data Events — мероприятия про аналитику и data science
Время Валеры — канал Валерия Бабушкниа про AI и ML. английское зеркало
Close2Sense — канал Лены Серёгиной про метрики и осознанность
EXPF — математическая статистика и эксперименты
topdatalab — канал Романа Зыкова, автора книги Роман с Data Science.
GoPractice! — статьи от GoPractise
GoPractice! Insights — инсайты и выжимки от GoPractise
Data New Gold — Канал про карьеру и обучение аналитике
— DataGym Channe — канал про Data Science и BigData.
This is Data — про аналитику
Big Ledovsky — Data Scientist, Analytics Manager at Avito
Аналитика данных / Data Study — канал про аналитику данных и обучение
Product Analytics — шпаргалка продуктового аналитика
— H0H1: про HR-аналитику — канал про HR аналитику и всё, что с этим связано
People Analytics —  канал про HR-аналитику
HR DATA — исследования в сфере HR.
Красивая аналитика / HR — канал для думающих HR
— Депопуляция — про демографию
xGLab — платформа футбольной аналитики — про футбольную аналитику
Laptop Coach — про футбольную аналитику
data stories — канал о данных и IT
Пристанище Дата Сайентиста — про карьеру и обучение в Data Science.
Start Career in DS — про то, как войти в DS
Данные — личный дневник в сфере анализа данных.
BApedia | Бизнес-анализ — про системный и бизнес-анализ
Аналитика для всех желающих — про системное мышление
Глеб Михайлов — анализ данных, data science, SQL, python, алгоритмы
Product Science  — про продуктовую аналитику
Data Science by ODS.ai 🦜 — канала сообщества ODS
— Data is a story from Sergey Bryl’ — про аналитику и визуализацию

Инфографика и дата журналистика

Дата-сторителлинг — канал Андрея Дорожного про журналистику данных
Чартомойка — канал Саши Богачева про журналистику данных и графики
Канал Алексея Новичкова — про инфографику и инструменты
Designing Numbers — канал Нади Андриановой про дата-арт
Дата-арт — Саша Богачев и Наталья Киселёва собирают дата-арт
Call me data — дата-журналистские исследования и визуализации
Дата.csv — ссылки на новые проекты по журналистике данных
mizinov.pro — работа Антона Мизинова — примеры классной инфографики
Инфографика — Подборки визуализаций
Мастерская — журналисты рассказывают о инструментах работы с данными.
Как мы считали — дата-отдел Новой газеты
Инфографика — агентство «Инфографика»
«Журналистика данных» — ссылки на новые проекты по журналистике данных
#Инфографика в примерах — примеры и ссылки
czaroot — про визуализацию и инфографику

Инструменты

Tableau в России
Визуализация данных в Excel
Google Таблицы
Looker Studio / Google Data Studio
Power bi Design
Power BI
Qlik Sense ! QlikView
Qlik СНГ
Apache Superset BI
Александр Гинько (автор и переводчик)
— FineBI Russia
R4marketing
PowerBI. Extract solutions.
cube.dev & cube.js
Python 🐍 Work With Data

d3.js и веб-разработка

Визуализируй это! — канал Наташи Степановой про программирование на d3.js и т. п.
Канал Никиты Рокотяна — про сложную визуализацию данных на d3.js и т. п.
Журнал Код — канал от Практикума про разработку и IT
Половнёв—Журнал — о разработке, тестировании и культуре работы.
— melikhov.dev — фронтенд, фронт-бек и около

Карты и картография

Geodatamess — ссылки по визуализации и анализу данных, в основном гео
City’s Backyard — урбанизм и карты
/r/Mapporn — зеркало с реддита
Городские данные — про городские данные и урбанистику

Подборки графиков и примеры

RTD: Примеры визуализаций — мой канал с подборками визуализаций
Рациональные числа — статистика и данные из разных областей
— отвратительные графики🕊 — визуализация данных, которую мы заслужили =)
Tableau viz of the day — репосты визуализаций из подборки Табло
Графики и жизнь — пример графиков и статей из журналистики данных
Если быть точным — работы с открытыми данными от фонда «Нужна помощь»
PORNSTAT / статистика — много графиков из разных областей
Interactive news — подборки классных работ в журналистике данных
Интерактивные визуализации от New York Times
Реддит про визуализацию  — примеры визуализаций со всего мира, часто шлак, но иногда попадаются классные проекты которые больше нигде не найдешь

Дизайн

Канал Ильи Бирмана — заметки, советы, находки про дизайн от Илья Бирмана
Главред — советы и статьи о тексте и редактуре
UX Notes — краткие выжимки и статьи про дизайн
— $40000 / Amazing Detective — Константин Константинопольский про дизайн
Дизайнер, привет — о продуктовом дизайне
Интуишн Ньюс — про дизайн от студии Интуишн Ньюс
Деловечный чизайн — про дизайн дата интерфейсов
Блог Игоря Штанга — про верстку и граф. дизайн
Адовый UX — примеры плохих интерфейсов, юикса и истории про это всё
Изюм — остроумные решения в интерфейсах, навигации, брендинге, технике, городах.
Интерфейсы без шелухи — заметки о разработке софта
DZENDESIGN — Денис Запорожан про дизайн

Управление продуктом

Продукты, книги и любовь — канал Марьяны Онысько про проекты и команды
Ваня Замесин и про Продукт — про продукты и жизнь
Analysis Paradisis — Soft skills, product, IT.
Продакты не нужны — канал Егора Данилова про продуктовый менеджмент
Борода продакта — Сергий Тихомиров про Product Architecture Framework
Krasinsky — Илья Красинский про юнит-экономику и аналитику
No Flame No Game — Аня Булдакова про продукт и предпринимательство
Записки C3PO — Адам Елдаров про продукты
— Продукторий Владимира Меркушева — о менеджменте продуктов
Alexcouncil — про IT продукты и около
Дима из Глубины — про продукты и JTBD
toverovskiy — Коля Товеровский про управление проектами и продуктами
CX: Стратегическая логика — канал про стратегическую логику и CX

Поиск работы

Dataviz jobs — канал Натальи Киселёвой про работу в области BI зарубежом
Data Analytics Jobs — канал с вакансиями для специалистов по работе с данными
— Business Intelligence HeadHunter — вакансии по BI
— Работа ищет аналитиков — чат поиска специалистов в сфере анализа данных.
QlikJobs — канал с вакансиями и подроботками по Qlik’у

Конкурсы и эвенты (подсмотрено у Насти + добавил свои)

Челленджи:
Челленджи по Табло от Vizuators
челленджи от Коул Нафлик в блоге Story telling with data
Back 2 Viz Basics
WorkoutWednesday
MakeoverMonday
The Real World Fake Data
GamesNightViz
SportsVizSunday

Конкурсы:
Malofiej
Information is Beautiful
Iron Viz

Проекты:
EduVizzers.
ProjectHealthViz
PublicPolicyViz
VizForSocialGood

Блоги

Зарубежных коллег я больше читаю в блогах и твиттере, так как их нет в телеграмме. Если вам больше нравиться формат блогов, то писал о них в этой статье или можно сразу подписаться на все на feedly.

Тафти в Табло

На Новый год сделал себе подарок — купил все книги Эдварда Тафти в бумаге. Сейчас перечитываю их. Книги вдохновили меня сделать в Табло визуализации в стиле графиков из книг.

Вообще всем советую прочитать эти книги. Больше всего я люблю, что в них описаны как довольно философские, так и практические принципы. А особенно круто, когда философские принципы обернуты в четкие формулы. Например, принцип data-ink ratio — соотношение чернил, которые передают суть данных и всех остальных чернил, которые есть на графике.

Для визуализации на экране заменяем «ink» на «pixel» и можно замечательно считать этот KPI.

Я сделал графики на основе данных с графика Ганса Розлинга и показал такие идеи из книги:
— Облегченные версии ящичных диаграмм, где нет «ящиков», а остаются только «усы» и центральная отметка среднего;
— Дополнение вспомогательных элементов графика (например, осей) дополнительными данными: проекциями точек и описательной статистикой в виде ящичных диаграмм;
— Графики с высокой плотностью данных (slopе chart и «подложка» из линий на тайм-сериях);
— Диаграмма стебель-листья, где точками являются сами данные (значащие цифры после запятой). Такой график я уже делал когда в первый раз читал Тафти. Получился отдельный мини-инструмент. Внизу на его страницы детальное описание как он устроен;
— Облегченные версии сеток и бар-чартов;
— Компактные спарклайны для отображения проигрышей/выигрышей или приростов/падений.

Вот какие графики у меня получились:

Интерактивная версия по клику на картинку и ссылке https://public.tableau.com/views/TributetoEdvardTufte/TributetoEdvardTufte

Трекинг жизни

Я давно собираю данные о своей жизни. Иногда в них находятся классные инсайты, которые помогают её улучшить. Мой любимый пример — это то, как я купил себе беспроводные наушники для созвонов по работе и сразу стал ходит на 40% больше по кол-ву шагов. Оказалось, что мне во время разговора отлично «гуляется» по комнате и можно за два совещания пройти 4-5 тысяч шагов. Ещё я смотрю на свои привычки по сну, чем в основном занят в рабочее время и т. п. Проблема со всеми этими метриками для меня была в двух вещах:
— разные данные живут в разных приложеньках и устройствах, смотрю на эти данные по-отдельности;
— все данные собираются автоматически, вроде бы здорово, но это приводит к тому, что они лежат мертвым грузом и руки у меня до них доходят в лучшем случае раз в год на новогодних праздниках.

Вот, что я придумал, чтобы это исправить. Я сделал гугл-форму, куда последние полтора месяца заношу данные из всех приложений, которыми пользуюсь. Плюс дописываю комментарии и другие не структурированные данные. Теперь я каждый день «перевариваю» свои данные так как их надо внести в форму. По сути, это та самая «осознанность», но на уровне контроля данных. Я успеваю вспомнить всё, что было вчера, обдумать это и переварить. Плюс у меня теперь есть источник в виде гугл-таблицы, куда я подтянул всю историю и могу подключить это к Табло → получать живой отчет, который сам обновляется каждый день. Получился вот такой дашборд. Верстал изначально под мобильный, так как смотрю его там.

Как и что я трекаю. Вдруг кому-то полезно.

Шаги, вес, сон — Mi Fit + Mi Band + Mi Scale. По-моему идеальное сочетание цена/качество, особенно браслет меня очень радует. Само приложение странное, но не так давно появилась классная скрытая опция, для экспорта всей истории данных.

Время за компом в разбивке по проектам — Timecamp. Чудесный бесплатный таймтрекер. Особенность в том, что каждому приложению, сайту/поддомену или названию папки можно задать свой проект. В итоге получается не разбивка по типам приложений или названию приложения, а именно проекты или области, над которыми работаешь. А в каждый проект можно добавить более детальные задачи. Для каждой задачи задается «ключевое слово», которое трекер ищет в названии программы или сайта и так определяет, что ты занимаешься именно этой задачей.

Есть встроенные репорты в разных разбивках и можно строить кастомные таблицы, по типу сводных таблиц в Экселе. Единственный минус — не трекает время в мобильном. Энивей, очень крутой сервис.

Время за телефоном — измеряю с помощью Rescue time. Неплохой трекер, данные бьются с таймкемпом, но есть разбивка только по приложениям/сайтам (без проектов) и бесплатно дают данные только за последние полгода. Для мобилки альтернативы нормальной не нашёл. Если знаете хорошее — порекомендуйте.

Калорийность и питание — приложение MyFitnessPal. Удобное и понятное приложение, есть сканер штрих-кода продуктов, что супер удобно. Часто есть всякие редкие продукты, которые не ожидаешь там увидеть.

Не структурированные данные — гугл-формы. Очень удобно, что сохраняют данные в таблицы, к которым можно подключиться в Табло.

Если кому-то нужен шаблончик дашборда в Табло — пишите, скину книгу.

Ранее Ctrl + ↓