{
    "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1.1",
    "title": "Reveal the Data: заметки с тегом марафон",
    "_rss_description": "Блог Ромы Бунина про визуализацию данных, Tableau и развитие BI-систем.",
    "_rss_language": "ru",
    "_itunes_email": "buninra@mail.ru",
    "_itunes_categories_xml": "",
    "_itunes_image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/userpic\/userpic-square@2x.jpg?1612211172",
    "_itunes_explicit": "no",
    "home_page_url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/tags\/marafon\/",
    "feed_url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/tags\/marafon\/json\/",
    "icon": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/userpic\/userpic@2x.jpg?1612211172",
    "authors": [
        {
            "name": "Роман Бунин",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/",
            "avatar": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/userpic\/userpic@2x.jpg?1612211172"
        }
    ],
    "items": [
        {
            "id": "37",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/malenkoe-issledovanie-rynka-vakansiy-moskvy-i-rossii\/",
            "title": "Маленькое исследование рынка вакансий Москвы и России",
            "content_html": "<p>Сделал маленькое исследование рынка вакансий Москвы и России. Взял интересные мне профессии и скилы. Данные с hh.ru и <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/vacancies\/\">моего небольшого инструмента<\/a>, там данные тоже с hh.<br \/>\nЕсли хотите чтобы добавил какие-то профессии — пишите. =)<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/public.tableau.com\/views\/_21975\/sheet1\">https:\/\/public.tableau.com\/views\/_21975\/sheet1<\/a><\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/public.tableau.com\/views\/_21975\/sheet1?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/-2.png\" width=\"1358\" height=\"971\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n",
            "date_published": "2018-05-19T12:53:38+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:26:27+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "табло"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/-2.png",
            "_date_published_rfc2822": "Sat, 19 May 2018 12:53:38 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "37",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/-2.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "36",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/job-digitalisation\/",
            "title": "Оцифровка профессий в США",
            "content_html": "<p>Кирилл Беляев в своём телеграмм-канале <a href=\"https:\/\/t.me\/kirillbelyaev\/437\">разобрал визуализацию про проникновение IT и  автоматизации в профессии<\/a>. Я помогал ему обсуждениями и разработкой прототипа.<\/p>\n<p>Вот, что получилось. На картинке финальный макет, которые сверстал Кирилл, а по ссылке прототип в Табло.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/job-digitalisation\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/photo_2018-03-01_10-49-12.jpg\" width=\"1280\" height=\"1157\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p><a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/job-digitalisation\/\">http:\/\/revealthedata.com\/examples\/job-digitalisation\/<\/a><\/p>\n",
            "date_published": "2018-03-01T10:28:53+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:26:18+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "разбор",
                "табло"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/photo_2018-03-01_10-49-12.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 01 Mar 2018 10:28:53 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "36",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/photo_2018-03-01_10-49-12.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "24",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/vozrastno-polovaya-piramida\/",
            "title": "Возрастно-половая пирамида",
            "content_html": "<p>Сегодня посмотрим на <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%92%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE-%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B8%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B8%D0%B4%D0%B0\">возрастно-половую пирамиду<\/a>. Давно хотел сделать этот график. Наконец-то нашёл данные с 1995 года до 2050 (прогноз). Вот, что получилось:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/overview.jpg\" width=\"916\" height=\"797\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Я использовал для визуализации прием Тафти — <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Small_multiple\">Small multiple<\/a>. Он даёт классный обзор на все данные. Например, видно, что форма пирамид, почти одинаковая внутри континентов.<\/p>\n<p>Если сгруппировать по континентам и запустить анимацию:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/by-continent.gif\" width=\"1014\" height=\"977\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>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.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/russia.gif\" width=\"1013\" height=\"977\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Если включить абсолютные значения для оси икс видно, что по прогнозам Россия (RS на графиках) останется самой населенной странной в Европе.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/abs.jpg\" width=\"708\" height=\"348\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Поиграть с прототипом <a href=\"https:\/\/public.tableau.com\/views\/PopulationPyramids_1\/PopulationPyramideDashboard?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes&:toolbar=no\">здесь<\/a>. К сожалению, из-за объема данных, всё очень тормозит. Ну, на то он и прототип.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-10-22T19:02:26+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:23:20+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "табло"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/overview.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Sun, 22 Oct 2017 19:02:26 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "24",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/overview.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/by-continent.gif",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/russia.gif",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/abs.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "22",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/steam-users\/",
            "title": "Сколько времени играют в игры",
            "content_html": "<p>Сегодня ещё одна зарисовка не тему игр. Только подойдем не со стороны игр, а со стороны пользователей. Я взял <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/tamber\/steam-video-games\">набор данных о 10 165 пользователей сервиса steam<\/a>. Вот, что у меня получилось:<\/p>\n<div class='tableauPlaceholder' id='viz1505924962044' style='position: relative'><p><noscript><a href='#'><img alt='Hours of games played ' src='https:&#47;&#47;public.tableau.com&#47;static&#47;images&#47;PC&#47;PCgamesplayed&#47;Hoursofgamesplayed&#47;1_rss.png' style='border: none' \/><\/a><\/noscript><\/p>\n<object class='tableauViz'  style='display:none;'><param name='host_url' value='https%3A%2F%2Fpublic.tableau.com%2F' \/> <param name='site_root' value='' \/><param name='name' value='PCgamesplayed&#47;Hoursofgamesplayed' \/><param name='tabs' value='no' \/><param name='toolbar' value='yes' \/><param name='static_image' value='https:&#47;&#47;public.tableau.com&#47;static&#47;images&#47;PC&#47;PCgamesplayed&#47;Hoursofgamesplayed&#47;1.png' \/> <param name='animate_transition' value='yes' \/><param name='display_static_image' value='yes' \/><param name='display_spinner' value='yes' \/><param name='display_overlay' value='yes' \/><param name='display_count' value='yes' \/><param name='filter' value='publish=yes' \/><\/object>\n<\/div><script type='text\/javascript'>                    var divElement = document.getElementById('viz1505924962044');                    var vizElement = divElement.getElementsByTagName('object')[0];                    vizElement.style.minWidth='804px';vizElement.style.maxWidth='100%';vizElement.style.minHeight='669px';vizElement.style.maxHeight=(divElement.offsetWidth*0.75)+'px';                    var scriptElement = document.createElement('script');                    scriptElement.src = 'https:\/\/public.tableau.com\/javascripts\/api\/viz_v1.js';                    vizElement.parentNode.insertBefore(scriptElement, vizElement);                <\/script>\n",
            "date_published": "2017-09-20T18:31:05+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:23:37+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "табло"
            ],
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 20 Sep 2017 18:31:05 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "22",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": []
            }
        },
        {
            "id": "21",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/ign-reviews\/",
            "title": "Обзоры игр с сайт ign.com",
            "content_html": "<p>Сегодня решил посмотреть <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/egrinstein\/20-years-of-games\">набор данных с kaggle.com<\/a> о играх для компьютеров и приставок.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/public.tableau.com\/views\/PCgames\/Gamereviews\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/1587409517780.jpg\" width=\"1987\" height=\"982\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>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. =)<\/p>\n",
            "date_published": "2017-09-19T21:03:03+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:23:50+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "табло"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/1587409517780.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Tue, 19 Sep 2017 21:03:03 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "21",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/1587409517780.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "20",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/how-to\/",
            "title": "Я спросил у Яндекса «Как…»",
            "content_html": "<p>Альберто Кайро и Симон Роджерс в Google News Lab написали <a href=\"http:\/\/how-to-fix-a-toilet.com\/\">интересную статью<\/a>, про поисковые запросы в гугл начинающиеся с How to.<\/p>\n<p>Я решил повторить в миниатюре их эксперимент и собрал 40 тысяч записей из Яндекс Wordstat с похожими запросами.<\/p>\n<p>Вот, что у меня получилось. Визуализация встроена прямо в статью — чтобы подгрузилась надо подождать. Кайфово смотреть в полноэкранном режиме:<\/p>\n<div class='tableauPlaceholder' id='viz1505754388940' style='position: relative'><p><noscript><a href='#'><img alt='How I? ' src='https:&#47;&#47;public.tableau.com&#47;static&#47;images&#47;Ho&#47;HowI&#47;HowI&#47;1_rss.png' style='border: none' \/><\/a><\/noscript><\/p>\n<object class='tableauViz'  style='display:none;'><param name='host_url' value='https%3A%2F%2Fpublic.tableau.com%2F' \/> <param name='site_root' value='' \/><param name='name' value='HowI&#47;HowI' \/><param name='tabs' value='no' \/><param name='toolbar' value='no' \/><param name='static_image' value='https:&#47;&#47;public.tableau.com&#47;static&#47;images&#47;Ho&#47;HowI&#47;HowI&#47;1.png' \/> <param name='animate_transition' value='yes' \/><param name='display_static_image' value='yes' \/><param name='display_spinner' value='yes' \/><param name='display_overlay' value='yes' \/><param name='display_count' value='yes' \/><param name='filter' value='publish=yes' \/><\/object>\n<\/div><script type='text\/javascript'>                    var divElement = document.getElementById('viz1505754388940');                    var vizElement = divElement.getElementsByTagName('object')[0];                    vizElement.style.width='100%';vizElement.style.height=(divElement.offsetWidth*0.75)+'px';                    var scriptElement = document.createElement('script');                    scriptElement.src = 'https:\/\/public.tableau.com\/javascripts\/api\/viz_v1.js';                    vizElement.parentNode.insertBefore(scriptElement, vizElement);                <\/script>\n<p>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»:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/msk.jpg\" width=\"1275\" height=\"986\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>А в Питере аномальный спрос на серил «Как я встретил вашу маму»:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/spb.jpg\" width=\"1276\" height=\"987\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>И только в городе Усинске сначала хотят похудеть, а потом уже быть счастливыми:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/usinsk.jpg\" width=\"1273\" height=\"456\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>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.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-09-18T19:41:04+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:24:06+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "табло"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/msk.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Mon, 18 Sep 2017 19:41:04 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "20",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/msk.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/spb.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/usinsk.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "23",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/billboard-hot-100\/",
            "title": "Billboard Hot 100",
            "content_html": "<p>Сегодня был на джем-репетиции. Играл на басу, гитаре и клавишах:<\/p>\n<div class=\"e2-text-audio\">\n<div class=\"e2-text-super-wrapper e2-jouele-wrapper\"><a class=\"jouele\" data-space-control=\"true\" data-length=\"597\" href=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/audio\/audio.mp3\">audio.mp3<\/a><\/div>\n<\/div>\n<p>Поэтому и анализ данных сегодня тоже про музыку. Я взял набор данных о хит параде <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/Billboard_Hot_100\">Billboard Hot 100<\/a>.<\/p>\n<p>Вот, ещё одна из заготовок, которая у меня получилась. По клику на гифку, переход на прототип.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/public.tableau.com\/views\/Billboard_2\/BillboardHot100?:embed=y&:display_count=yes\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/hqt1Qj4fDa.gif\" width=\"1249\" height=\"962\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>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.<\/p>\n<p>Можно найти любимого артиста и посмотреть его песни. Круто видно, как у певцов на пике карьеры хиты сменяются одни за другими в чарте:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/madonna.jpg\" width=\"1054\" height=\"877\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Есть песни, которые стартовали сразу из середины чарта, а есть которые долго поднимались на вершину и оставались в чате больше года:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/long-flight.jpg\" width=\"1040\" height=\"232\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>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.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/90s.jpg\" width=\"1047\" height=\"719\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Получился удачный каркас, видно историю каждой песни и общую картину.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/beatles.jpg\" width=\"1249\" height=\"956\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2017-07-26T21:18:00+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:24:21+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "табло"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/hqt1Qj4fDa.gif",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 26 Jul 2017 21:18:00 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "23",
            "_rss_enclosures": [
                {
                    "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/audio\/audio.mp3",
                    "type": "audio\/mpeg",
                    "length": 23892962
                }
            ],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [
                    "system\/library\/jquery\/jquery.js",
                    "system\/library\/jouele\/jouele.css",
                    "system\/library\/jouele\/jouele.js"
                ],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/hqt1Qj4fDa.gif",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/madonna.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/long-flight.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/90s.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/beatles.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "18",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/calories-in-fastfood\/",
            "title": "Разбор визуализации о количестве калорий в фастфуде",
            "content_html": "<p>В этот раз рассмотрим <a href=\"http:\/\/flowingdata.com\/2016\/12\/12\/calories-in-fast-food-menu-items\/\">визуализацию Нейтана Яу<\/a> о количестве калорий в фастфуде.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/flowingdata.com\/2016\/12\/12\/calories-in-fast-food-menu-items\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/calories-by-restaurant.png\" width=\"1090\" height=\"929\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Вообще сама идея визуализации мне очень понравилась. Я сам люблю зайти в фастфуд заведения и перекусить. На картинке сразу видно, где самое «жирное» место и самый большой выбор блюд.<\/p>\n<p>Что не понравилось:<br \/>\n— Квадратики которые наслаиваются друг на друга.<br \/>\n— От верхних ресторанов далеко тянуться глазами до значений на оси.<br \/>\n— Нет возможности понять удельную калорийность продукта. Калории указаны на порцию, а не 100 грамм.<br \/>\n— Нет интерактивности и знакомых ресторанов. =)<\/p>\n<p>Исправим всё выше перечисленное.<\/p>\n<p>Для начала найдём данные. Нужны рестораны, список блюд, их категория, калорийность и размер порции. Самым правильным было бы скачать официальные меню. Но они есть не у всех ресторанов и информация не всегда структурирована одним образом. Я нашёл несколько сайтов про питание, и выбрал <a href=\"https:\/\/beregifiguru.ru\/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%8B\/%D0%9A%D0%B0%D0%BB%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-%D0%B1%D0%BB%D1%8E%D0%B4-%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2\">один из них<\/a>, показавшийся наиболее достойным.<\/p>\n<p>Скопировал данные в гугл таблиц:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/goggl1.jpg\" width=\"698\" height=\"644\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Немного магии и форматирования и получил чистые данные:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/goggl2.jpg\" width=\"701\" height=\"691\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Подключил данные к Табло:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau1.jpg\" width=\"923\" height=\"651\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Исправил те замечания, которые у меня были к исходной визуализации. Вместо квадратиков использую засечки и сделал переключатель [на порцию\/на 100 грамм]. Ещё Кирилл Беляев помог мне подобрать цвета и подсказал с версткой.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/fastfood\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau3.gif\" width=\"1084\" height=\"679\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Живой прототип — <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/fastfood\/\">http:\/\/revealthedata.com\/examples\/fastfood\/<\/a><\/p>\n<p>В этом прототипе я использовал два приема работы с Табло. Первый позволил мне сделать переключатель оси калорийности, а второй — продублировать эту ось наверх.<\/p>\n<p>Для создания переключателя я создал параметр, в котором хранится массив возможных осей:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau2.jpg\" width=\"800\" height=\"533\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Затем создал рассчитываемое поле и записал туда свитч-функцию. Далее использовал это поле как ось для графика:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau3.jpg\" width=\"737\" height=\"626\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Осталось только отобразить параметр и выбрать его внешний вид:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau4.jpg\" width=\"1357\" height=\"599\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Для того, чтобы продублировать ось икс наверх, я ещё раз добавил поле в колонки. Затем использовал двойные оси и скрыл верхний заголовок. Таким образом, мы показываем точки друг над другом, но этого не видно, так как выбран один и тот же параметр. Это кстати позволяет делать ещё много разных интересных «хаков», но о них в следующий раз.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau5.jpg\" width=\"868\" height=\"480\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>17, 18 и 19 июня пройдет наш <a href=\"https:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\">курс по визуализации данных<\/a>. На нём расскажу о том как использовать Табло для визуализаций и какие применяем при этом приемы и хитрости. Таня расскажет про алгортим визуализации, а Дима про d3.js. Будет интересно, обещаю!<\/p>\n<p>UPD: Добавил поиск по блюдам.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-05-27T08:25:48+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:24:55+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "разбор",
                "табло"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/calories-by-restaurant.png",
            "_date_published_rfc2822": "Sat, 27 May 2017 08:25:48 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "18",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/calories-by-restaurant.png",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/goggl1.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/goggl2.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau1.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau3.gif",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau2.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau3.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau4.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/tableau5.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "17",
            "url": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/riskindex\/",
            "title": "Разбор визуализации о риске природных катаклизмов в разных странах",
            "content_html": "<p>В <a href=\"http:\/\/datalaboratory.ru\/\">Лаборатория данных<\/a> мы визуализируем данные: работаем над проектами, создаём методологию, проводим курс. Для вдохновения изучаем чужие визуализации, а лучшие публикуем в рубрике <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/%CE%94%CE%BBlikes?src=hash\">#Δλlikes<\/a>. В этом году разбираем эти визуализации по пикселям.<\/p>\n<p>Мне запомнилась <a href=\"https:\/\/www.theguardian.com\/global-development\/datablog\/2016\/apr\/25\/where-is-the-riskiest-place-to-live-floods-storms\">работа Джоша Холдера из Гардиан<\/a>. Красочно, понятно, но кажется, что можно добавить на визуализацию дополнительных измерений. Разберемся.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian1@2x.jpg\" width=\"780\" height=\"524\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Использован формат «уплотненного-баббл-чарта» — <a href=\"https:\/\/www.google.co.th\/search?q=packed+bubble+chart&newwindow=1&tbm=isch&tbo=u&source=univ&sa=X&ved=0ahUKEwjI9OLw_IzSAhUDQo8KHXZwA8AQ7AkIMA&biw=1366&bih=662\">packed bubble chart<\/a>, положение точки по оси икс — индекс риска, размер — количество людей под угрозой, цвет — индекс риска (это точно не указано в статье, но похоже, что так). Страны разбиты по строчкам континентов.<\/p>\n<p>Что понравилось — цвета и формат шкалы. Красный ассоциируется с риском, и сначала хочется сделать низкий индекс зелёным, но автор сам приводит примеры, когда низкий индекс не спасал страны от катаклизмов. Спокойный голубой — хорошая альтернатива. Отличные подписи-стрелочки с дополнительной информацией, хотя можно подредактировать текст.<\/p>\n<p>Что хотелось бы улучшить — убрать дублирование информации цветом и положением по оси икс. На экране умещается только несколько континентов → сравнить все страны без прокрутки не получится. Большинство стран не подписано, свою не найдёшь и нет поиска.<\/p>\n<p>Попробую улучшить визуализацию. Иду смотреть <a href=\"http:\/\/www.worldriskreport.org\/\">источник данных<\/a> и разбираться как считается индекс риска. Ещё смотрю какие <a href=\"https:\/\/interactive.guim.co.uk\/docsdata-test\/1IfI2bNYezvf1Ky6vpkJGB7YaktBrGKjRMjcp9jk9It4.json\">данные<\/a> используются в коде:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian2@2x.jpg\" width=\"395\" height=\"281\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>И как определяется размер точки. Видно, что индекс риска — это процент людей, которые подвержены риску от катастроф.<\/p>\n<pre class=\"e2-text-code\"><code class=\"\">g.map(function (a) {\r\na.r = a.Population * a[&quot;Risk 2015&quot;] \/ 100, a.x = a[&quot;Risk 2015&quot;]\r\n});<\/code><\/pre><p>Индекс риска состоит из двух составляющих — вероятности катастрофы и уязвимости страны к катастрофам (насколько хорошо строят дома, дороги и электросети, как обучено население, какие есть специальные службы по ликвидации последствий). Для вычисления индекса риска вероятность и уязвимость перемножаются. Об этом говорится в статье, но на визуализации этого не видно. Интересно сравнить как вероятность и уязвимость зависят друг от друга. Станет понятно какие страны несмотря на большую вероятность готовы справляться с проблемами.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian7@2x.jpg\" width=\"549\" height=\"297\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Скачаем данные (правда за 2016 год, а не 2015, как в статье) плюс добавим количество населения (данные за 2015 год). Используем вероятность и уязвимость, как оси для скетер-плота. Цвет и размер точек оставим, как ни исходной визуализации:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian4@2x.jpg\" width=\"528\" height=\"525\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>На графике сразу видно интересные особенности — вероятность катастроф в Голландии и Бангладеше одинаковые, но Голландия гораздо менее уязвима. И наоборот, в республике Чад и Гаити, вероятность катастроф небольшая, зато подготовка страдает.<\/p>\n<p>Теперь все страны поместились на одном графике, при этом легко найти самые рисковые страны — они подсвечены цветом и расположены в верхнем правом углы.<\/p>\n<p>Скетер-плот добавил новых измерений и сделал компактным расположение. Потерялось сравнение стран внутри одного региона и нельзя найти свою страну. Чтобы решить это, дополним визуализацию картой. На карте легко сравнить регионы и найти свою страну. Не будем делать хороплет, а просто разместим точки с графика на карту:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian5@2x.jpg\" width=\"735\" height=\"466\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Регионы теперь объединены не строками, а естественными границами континентов. Найти свою страну просто, все знают где она на карте. Расположим два отображения рядом. Точки сохраняют свой размер на обоих отображениях, и легко соотносятся между собой (например, Индия и Китай), но многие страны одинакового размера. Свяжем точки между собой наведением. Добавим подписи-комментарии, подробности при наведении на точку и мини-таблицы с лидерами рейтинга.<\/p>\n<p>Вуаля:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian6@2x.jpg\" width=\"1272\" height=\"558\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Пощупать живой прототип здесь — <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/riskindex\/\">http:\/\/revealthedata.com\/examples\/riskindex\/<\/a><\/p>\n<p>Прототип сделан на скорую руку в табло, чтобы показать саму идею.<\/p>\n<p>А вот <a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2013\/05\/25\/sunday-review\/corporate-taxes.html?_r=0\">ещё пример packed bubble chart<\/a> от команды NYT. Здесь формат работает классно и здорово выглядит. Есть поиск, динамическое разделение на индустрии, указаны средние значения. Единственное, что я не понял — цвет тоже дублирует положение по оси икс. Интересно мнение читателей, зачем это нужно?<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian8@2x.jpg\" width=\"902\" height=\"559\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2017-02-28T10:50:41+02:00",
            "date_modified": "2022-09-18T15:25:16+02:00",
            "tags": [
                "марафон",
                "пример",
                "разбор"
            ],
            "image": "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian1@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Tue, 28 Feb 2017 10:50:41 +0200",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "17",
            "_rss_enclosures": [],
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [
                    "system\/library\/highlight\/highlight.js",
                    "system\/library\/highlight\/highlight.css"
                ],
                "og_images": [
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian1@2x.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian2@2x.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian7@2x.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian4@2x.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian5@2x.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian6@2x.jpg",
                    "http:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/guardian8@2x.jpg"
                ]
            }
        }
    ],
    "_e2_version": 4079,
    "_e2_ua_string": "Aegea 11.0 (v4079e)"
}