Как-то раз мне написал Саша Михайлов и мы договорились сделать с ним совместный мини-проектик — шаблон для Табло в который смогли бы тянуть автоматом данные из движка для блогов Эгея (он же используется и для этого блога). Тянуть в лайве не получается, так как Табло Паблик не работает с базами данных (из платной версии можно без проблем подключиться), поэтому Саша сделал очень крутой ноутбук, который вытягивает данные из базы данных и перекладывает их в гугл-таблицы. А туда уже можно подключать Табло. Вот краткое описание работы с этим ноутбуком.

Я же сделал шаблон в Табло, его можно скачать с Табло Паблик и подставить туда свои данные. Для этого:

1. Скачайте шаблон с Паблика

2. Зайдите на вкладку Data Source и подмените в источнике гугл-таблицу на свою

3. В идеальной ситуации — это всё! Можно возвращаться на вкладку с дашбордом и сохранить работу, например, к себе на Табло Паблик. Если что-то пойдет не так — пишите, постараюсь помочь чем смогу.

В конечном результате получиться такой дашборд:

Yet another post «Why dataviz matter». Пост из этой же серии про моего пса и змею.

Недавно разбирал фотки и наткнулся на прикольный кейс со старой работы. В прошлой жизни я был бизнес-конслуьтантом по улучшению процессов и занимался оптимизацией на промышленных предприятиях с помощью бережливого производства. Один из принципов этой методологии — визуализация процессов с помощью карт потока Value Stream Mapping.

История

Проект на газодобывающем предприятии — необходимо понять, что мешает работе и почему часто есть проблемы и простои оборудования на месторождении. Проводим первичный анализ и понимаем, что часто не хватает нужных запчастей. Разбираемся почему так происходит — оказывается процесс закупки (только договор + оплата, без доставки) может достигать до 70 рабочих дней! Топы предприятия не верят, что ситуацию можно как-то исправить и считают, что процесс закупки построен нормально.

Рисуем карту потока с рабочей группой

Анализируем процесс — запираемся с рабочей группой в переговорке и строим карту потока с помощью стикеров. Получаем процесс состоящий из 60 шагов, задействующий 19 сотрудников и занимающий кучу времени. Даже на одну доску не уместился весь процесс. Оказывается, что больше всего теряется на согласования договора и других документов!

Печатаем карту

Переносим карту потока в электронный вид, чтобы аккуратно посчитать потери в деньгах, распечатываем на плоттере, склеиваем (так как карта умещаются только на десятке листов A2), идём на встречу к директорам и эффектно разворачиваем на гигантском столе в переговорке.

Это было одно из самых прикольных совещаний за мою карьеру — надо было видеть как удивились и сразу поняли все присутствующие неоптимальность процесса. Сразу увидели кучу блоков согласований, выстраивающихся в колонки на карте и потряслись самим масштабом процесса. У меня было полное ощущение, что случился «Aha-moment» и «Now you see it».

Улучшаем процесс

Очень быстро принялись верные решения — удалось удалить лишние этапы согласования, убрать лишние проверки и сделать новые стандартные формы документов. В итоге процесс стал занимать не 67 рабочих дней, а 33 и сэкономили компании очень серьёзные деньги.

Подводя итог — визуализация и отображение реального масштаба очень важны. Победой в этом кейсе — было именно решение распечатать эту карту потока, чтобы показать масштабы проблемы. Визуализация важна, даже если вы визуализируете не данные, а процессы и схемы.

Давно хотел написать про этот стандарт, а тут выдался отличный повод — Антон Жиянов сделал отличную, читаемую версию этого стандарта. Антон, большое спасибо! Ещё у Антона куча крутых статей про проектирование интерфейса.

Я решил сделать обзор этого стандарта и рассказать своих мысли про него. Как и при рецензии на любую книгу, здесь рекомендую ознакомиться с оригиналом, а не только моим «кратким» содержанием, сам стандарт классный и заслуживает внимания. У меня скорее выдержка того, что запомнило именно мне. Вы, наверняка, увидите что-то своё.

Что такое IBCS (International Business Communication Standards)

Этот стандарт разработан Рольфом Хикертом, бывшим консультантом McKinsey и CTO нишевой немецкой BI-системы MIS. Основная идея стандарта — практические советы и семантические стандарты по дизайну отчетов и графиков. Стандарт распространяется бесплатно и доступен на сайте www.ibcs.com, но сделан там в очень неудобном формате. Почему так — думаю, что для того, чтобы заработать на продаже нормальной pdf версии, которая есть на сайте =) В целом это нормально и такие организации зарабатывают как раз на материалах, сертификациях и тренингах. Но выглядит это конечно немного смешно.

Стандарт состоит из семи разделов, посвященным разным аспектам дизайна дашбордов, дальше пройдемся по каждому из разделов и покажу, что мне понравилось, а что нет.

1. Convey a message

Этот раздел посвящен фундаментальным идеям и правилам. В нём перечислены полезные, но теоретические пункты: знай свою аудиторию, понимай цель визуализации, раскрывай и доказывай идею данными, подсвечивай сообщение на графике и текстом, делай сноски, комментарии и делай summary в конце презентации.
Всё это правильные идеи, но в большинстве случаев применимы только к презентациям, так как часто в операционных дашбордах невозможно заранее «сделать вывод», иначе и дашборд бы был не нужен.

2. Organize content

Эта часть стандарта посвящена последовательности изложения и структуре. Если говорить грубо, то весь раздел про применение принципа MECE, про повествование методами дедукции или индукции и визуальное отображение иерархичных структур. По мне получился ещё более «теоретизированный» раздел, чем первый. Самое полезное для дашбордов, как мне кажется, что не стоит забывать показывать полные данные по всем разрезам для полноты картины.

3. Choose proper visualization

Это раздел является классическим «чарт-чузером» для выбора подходящего типа диаграмм. Очень понравилось, что автор сводит задачи по-сути всего к двум типам — изменение во времени и сравнение категорий. В целом это реально 90% бизнесовых задач, которые можно решить и правда небольшим количеством графиков. Правда совсем не хватает точечного графика, фактоидов (KPI’s) и спарклайнов. И ещё сама стилистика графиков прям кричит на тебя тем, что рассчитана на печать и супер строгий минимализм. Я сам люблю минимализм, но тут он выглядит сильно outdated именно стилистически.

Понравились детальные описания каждого графика и его оформления, и практические советы как использовать правило близости в чартах.

Ещё более круто описано как делать таблицы, очень классно показано, как отделять столбцы разного вида, как подчеркивать группировки и т. п. Просто отличное руководство по верстке таблиц и идеи как их оформлять. В Табло такое сделать будет почти нереально, а вот если буду делать таблички в Экселе, то обязательно воспользуюсь этими идеями.

Мы только сошлись во мнении с коллегами, что можно спокойно убрать горизонтальные линии в каждой ячейке, и что на больших таблицах, такое оформление уже кажется довольно громоздким (третий пример в листалкк ниже).

Не понравился вот этот вид графиков, очень странные сгруппированные бар-чарты, кажется, что это очень неудобно читать и в варианте с треугольничком, и при наложении баров друг под другом.

А ещё стандарт не толерантный и прям запрещает делать некоторые виды графиков. ;—)

4. Avoid clutter

Следующий раздел полностью посвящен удалению non-data-ink. Тут не знаю, что особо сказать. Хорошие примеры, но довольно очевидные — убирайте лишнее и редактируйте текст.

5. Increase information density

Следующий раздел обратный — про повышение количества data-ink на графиках.

Здесь понравились те вещи, про которые я сам часто говорю, но мало где слышу. Что стоит увеличивать кол-во срезов, метрик и дат, не бояться уменьшать размеры графиков и делать таблички с встроенными графиками.

Не понравилось, что предлагают делать двойные оси и не очень понятные виды графиков.

6. Ensure visual integrity

Этот раздел посвящён тому как не обмануть зрителя при помощи масштаба и осей, что не стоит использовать логарифмические оси и делать бар-чарты не от нуля и т. п. Мне больше всего понравился вот этот пример. Про то, как совместить графики с одним масштабом, но когда есть какой-то срез сильно преобладающий над другими (обычно это Москва в бизнесовых данных).

Но очень сильно смутило предложение делать что-то подобное:

7. Apply semantic notation

Пожалуй самый интересный раздел, который как раз больше всего похож на стандарт. В этом разделе предлагаются идеи как соблюдать одинаковое положение элементов, маркировать одинаковые виды данных, и т. п.

Первая часть довольно скучная, хотя и супер полезная — пишите одинаково заголовки, делайте одинаковые шрифты и т. п.

А вот дальше начинаются очень интересные идеи, которые мне хочется как-то попробовать применить в работе, но пока не придумал как именно.

Идея № 1. Использовать для базовых метрик (данных) и расчетных метрик разные толщины линий и бар-чартов. Затея выглядит интересной, но пока не могу понять стоит ли того. И это точно сложно реализовывать и поддерживать. Но сама идея такого деления, по-моему, очень необычная.

Идея № 2. Использовать для обозначения факта, плана. прошлого периода и прогноза всегда одинаковые визуальные оформления. Факт — темная сплошная заливка, План — «пустотелая» заливка, Прошлый период — серая сплошная заливка, Прогноз — штриховка. Кажется, что это тоже очень прикольная идея. Такие «сценарии» существуют во всех бизнесах и это правда очень удобно. Но смущает реализация со  штриховкой и «пустыми» маркерами для линий плана.

Мы у себя такую унификацию тоже частично внедрили в внутреннем стайлгайде. Но хочу это ещё прокачивать.

Идея № 3. Использовать для разных скейлов, разные ширины баров. По-моему довольно элегантно. Хотя реализация снова будет довольно сложной.

Идея № 4. Использовать для абсолютных отклонений бар-чарты, для процентных пин-чарты (аля лолипопы). Всегда показывать оба сравнения для всех пар план-факт, факт-прогноз и т. п. Мне здесь больше всего нравится именно разделение абс. отклонений и процентных. Кажется, что довольно элегантное решение. Только сами пин-чарты мне не нравятся, делал бы вместо них, например, стандартные лолипоп-чарты.

Идея № 5. Для стандартных бизнесовых периодов типа YTD, MAT и т. п. завести отображение символами, чтобы быстро их показывать на графиках и таблицах. Мне этая идея очень нравится, как идея. Но всё-таки в реальном использовании я бы всегда писал начало и конец периода Jan’18 … Jan’19 и т. п. Мы у себя в стандарте делаем именно так.

Выводы и общие впечатления

Стандарт мне нравится. Это отличная сводка правил и интересных находок. Очень простая и понятная подача из свода правил и карточек формата «Don’ts and Dos». Он точно не подходит в формате «как есть» для дашбордов, есть спорные моменты и рекомендации и устаревший визуальный стиль. Используется через чур мало цветом, хотя очень круто, что основной — черный (мы у себя сделали так же). В целом много интересных идей, рекомендую к прочтению.

По-мимо самого стандарта на сайте есть ещё и гайдлайны. Можно прям брать и делать внутренние рекомендации по аналогии.

Есть неполные, но довольно близкие, реализации стандарта в Табло.

И ещё есть расширения для Excel и Power BI, которые позволяют работать по этому стандарту. Вот на этой страничке можно потыкать живые дашборды. Не всё идеально, но таблицы выглядят просто отлично.

Из забавного. В том году я делал длинный лонгрид про графики план-факта. Итоговый вариант получился довольно похож на вот эти графики ниже, хотя я тогда ещё не видел такую реализацию этих графиков в виде этого стандарта, нашёл только сейчас в плагине для Power BI.

Ко мне в личку пришёл Владимир Шилов из Ростелекома и попросил взять в рубрику «переверстка» дашборд (точнее темплейт) в Power BI. Сначала я хотел отказаться, но потом решил «WTF, hold my beer!». Впервые переделал дашборд в этой BI-системе. Получился очень интересный лично для меня опыт. Решил собрать в этой заметке, что заметил на счет конкретно этого дашборда и Power BI в целом.

Этот дашборд является темплейтом и примером как можно оформлять дашборды. Владимир занимается развитием BI в компании и хочет улучшить внешний вид отчетов. Он сделал этот темплейт как пример, на которые могли бы ориентироваться сотрудники используя селф-сервис. Основная идея со слов Владимира — дать правильное оформление заголовка, фильтров и примеры визуализаций, которые могут быть использованы в дашбордах. Но само положение и размеры визуализаций в целом случайны.

Вот три исходных дашборда. Все данные фейковые и случайные, картинки публикуются с разрешения Владимира.

Дальше я подробно пройдусь по правилам, которые были нарушены и с помощью которых можно улучшить дашборд.

Выравнивание по центру

Такое выравнивание текста применяется в заголовках когда мы хотим привлечь внимание зрителя. Оно смотрится уместным на афише, вывеске или обложке книги. Использовать же выравнивание по центру для всех заголовков и элементов на дашборде — плохая идея. Получается много рваных краёв, а эффект привлечения внимания теряется и получается визуальный шум. Поэтому первое, что я сделал — поменял выравнивание всех заголовков, подзаголовков и фактоидов налево.

Подробнее про выключку по центру (это так называется выравнивание в типографике):
— Заметка Игоря Штанга
— Совет Михаила Нозика про смену выравнивания и ещё один, про выравнивание по ширине
— Памятка верстальщика

Правило контраста и иерархии

Вся типографика на дашборде должна подчиняться правилам иерархии. Самым большим элементом должен быть заголовок дашборда, затем заголовки блоков и т. п.

В темплейте же получилось, что самым значимыми элементами являются фактоиды. Ещё много разных начертаний, хотя достаточно было бы двух-трёх.

Самыми контрастными по размеру и цвету получились тримеп, фактоиды и пай-чарт. Для диаграмм с большой площадью заливки лучше использовать пастельные вариант палитры, чтобы они не давили на зрителя своей «массой»

Видео про контраст от Михала Нозика
 

Правило близости, правило внутреннего и внешнего

Расстояния от края блока до элементов внутри него получились очень маленькими. Из-за этого элементы смотрятся слипшимися. Чтобы исправить это — нужно дать больше пространства между блоками.

Подробнее:
— Разъяснение этого правила от Артёма Горбунова
— Как теория близости работает в интерфейсе?

Фильтры без аналитики

Очень частый пример того, что фильтры в дашбордах используются не на полную мощность. Если вы даете пользователю просто фильтры или кнопки, вы не помогаете ему выбрать значение фильтра — он должен заранее знать, что он хочет посмотреть. Или начать перещёлкивать фильтры, пытаясь запомнить значения графиков, чтобы сравнить их между собой. Вместо этого я обожаю применять мини бар-чарты, которые можно кликать и они будут работать как фильтры, но при этом они будут давать возможность сравнивать значение метрики между срезами ещё даже ничего не выбрав. Можно показывать, например, значение за последний период или усреднение по всем периодам.

Применив принципы, которые описал выше, у меня получился вот такой результат:

Что я изменил:
— Выровнял всё по левому краю
— Сделал меньше контрасты между заголовком и фактоидами, унифицировал заголовки
— Сделал весь полу-черный текст черным
— Добавил больше пространства между блоками и убрал серую сетку (так как её сложно сделать при верстке в PBI)
— Фильтры выделил отдельной плашкой и кнопки заменил на мини бар-чарты
— Сделал пастельные цвета для тримапа
— Лого переместил на право, так как оно текстовое и плохо стыковалось с заголовком
— Сделал пропорции графиков более подходящими под их тип (да, графики были только примерами, но надо чтобы разработчики запоминали такие вещи из примеров)
— Убрал странные индикаторы в виде восклицательного знака в фактоидах

Power BI vs Tableau

Я занимался только версткой и оформлением, поэтому сравню именно эти аспекты.

Сам подход к верстке — отличается координально. С одной стороны, в Power BI, он гораздо более прост и привычен — полное ощущение, что работаешь с Power Point. А с другой, сразу ставит крест на нормальной адаптивности под разные экраны ноутбуков. Табло в этом плане круче.

Настройки оформления в Power BI сейчас довольно обширные (последний раз я трогал его года три назад), позволяют закрыть большинство кейсов. Мне только не хватило возможности настраивать внутренние паддинги для блоков. И вынесло мозг, что нельзя поменять цвет только части текста в строке.

Ещё выписал для себя список фич, которым прям позавидовал:
— Офигенные фильтры, которые при снятии всех галочек догадываются, что нужно показывать всё. Это очень удобно
— Крутая визуализация для факторного анализа (дерево метрик). Я такую в Табло два месяца делал, а тут бац и в два клика =(
— Копи-паст форматирования работает шикарно, а не как в Табло
— Группировки блоков на дашборде с помощью одной кнопки. Какой же кайф!
— Очень неплохие бар-чарт таблицы с правильным выравниванием цифр
— Можно вставить нормально ссылку в текст
— Умные подписи внутри тримапа при иерархии

Выводы

Power BI не удалось меня в себя влюбить, всё равно продукт прям так и предлагает тебе сделать плохо. Попробуйте сделать стиль таблицы «Броские строки», просто вырвиглаз 🤦‍♂️
Но в целом у меня от него сложились гораздо более приятные впечатления, чем три года назад. И оказывается, в нём можно делать очень даже неплохие по оформлению дашборды без миллиарда цветом и с аккуратным выравниванием. ;-)

Сделал визуализацию про все населённые пункты РФ, получилось красиво, напоминает карту рельефа.

68% людей проживают в городах. Больше всего в России деревень — 76 тысяч. На севере больше деревень и сёл, а на юге станицы и хутора, не знал о такой особенности. А ещё, я был уверен, что в России куча деревень с названием Бухалово. Оказалось, что это не так, их всего пять, зато целых 286 Александровок.

Давно хотел сделать что-то подобное, но не попадалось хороших данных. А тут ко мне пришли ребята из проекта «Инфраструктура научно-исследовательских данных» и попросили про них рассказать. Это портал, где они собирают и обогащают открытые данные, и дальше их бесплатно раздают. Я решил посмотреть, какие есть датасеты, наткнулся на этот и визуализировал его.

Качество датасетов на портале издалека выглядит лучше, чем на портале открытых данных РФ. Пока там немного наборов, но есть большие и интересные. Надеюсь проект правда направлен на благие дела, будут только полезные датасеты и он не сведётся к деятельности ради закрытия планов.

Записал подкаст с Анастасией Кузнецовой, автором канала Настенька и графики (если ещё не подписаны, то очень рекомендую).

Поговорили про то, как дизайн помогает аналитикам в работе, посмотрели работы Насти и обсудили работы с Табло Паблика в новой рубрике «дашборд-рулетка».

Аудиоверсия
Текстовая версия — под видео (спасибо Наташе Shirosayuri!)

0:43 Карьерный путь
Началось всё с того, что мне предложили вести паблик, он был про анализ данных и визуализацию и поскольку посты нужно было делать каждый день, я стала очень много читать и изучать в этой сфере, перезнакомилась со множеством людей. Параллельно с этим я занималась количественными исследованиями для научной деятельности. Потом поняла, что это всё сильно пересекается и что датавиз это тема. Сейчас уже веду только свой паблик.

Я скорее называю себя свободным аналитиком, не привязываюсь к какому-то определению. Или, например, говорю, что я автор телеграмм-канала. Дата-визуализатором я себя не называю, всё же скорее ближе к аналитике.

По образованию я социолог. Когда я поступала, то ничего не знала про это. На профтестах мне сказали, что я люблю вставлять данные в таблички и я поняла, что это правда моё. Я пошла в Вышку на социологию, эта программа сейчас называется «Социология и социальная информатика». Там больше уклон на computational social of science, на все, что связано и с анализом данных, и в том числе с визуализацией. Там мы учили программирование на R, на третьем курсе немного Tableau, хотя очень поверхностно. В дальнейшем я увидела, насколько больше там глубины на самом деле. Ну и когда занималась научными исследованиями, часто данные просто визуализировала и был такой больше описательный анализ.

Если кратко, то социология это про исследование людей. Но если психология, например, больше про то, что человек чувствует или как переживает, то социологи смотрят на людей в контексте других людей. В социологии есть разделение на качественную, количественную и есть смешанные методы. Мне больше нравится, когда мы совмещаем какие-то интервью с количественным анализом, конечно. Я занималась исследованиями университетов — делала библиометрический анализ (как они сотрудничают в научном поле) и как упоминаются в СМИ. Видно, как по-разному выстраивают университеты свои стратегии в сотрудничестве. Про контекст любопытно, что, если какие-то топовые вузы упоминаются в темах рейтингов, экспертных оценках, то вузы послабее — в статьях вида «ректора посадили» или «отпустили под домашний арест».

7:12 Про работу аналитика клиентских данных
Основными моими обязанностями сейчас является построение дашбордов, к сожалению, пока что в data studio. И обычная, в общем, аналитика, подсчёты каких-либо моделей, показателей, проведение тестов. То есть анализирую все данные, которые есть, а их много: и crm, и логи, и опросные данные.Также я преподаю в Вышке и Европейском университете визуализацию данных и веду свой канал.

8:34 Зачем аналитику нужно знать основы дизайна
Я пропагандирую идею, что визуализация данных это больше про коммуникацию. У меня есть пост в блоге про датасатанистов, которые говорят на каких-то своих языках, и другим людям в компании не понятно, что происходит. Поэтому я выступаю за то, чтобы сделать всё максимально понятным и удобным. Базовые навыки предоставления информации должны присутствовать. От того, что ты покажешь результаты своего регрессионного анализа табличкой, никому понятнее не станет. Все результаты лучше визуализировать. Хотя я не могу сказать, что всегда соблюдаю свои же принципы, потому что многие вещи приходится делать в спешке. Правда, потом я к ним возвращаюсь, чтобы что-то сделать лучше.

Когда я изначально пришла на свою позицию, от меня больше ожидали таблиц. В дальнейшем, когда у меня сменился руководитель, попросили рисовать графики, поэтому думаю, что бизнес замечает старания визуализаторов.

13:14 Наука в северной Корее

Это первая работа в моей визуализаторской карьере про науку в Северной Корее. Так как я занималась до этого библиометрией, я решила посмотреть на неё. Данные я брала из web of science, это база научных журналов высокого уровня. Тут есть интересные вещи, например, про финансирующие агентства, где есть какие-то китайские организации, а ещё сети соавторства и карты терминов. Это сделано при помощи VOSViewer. Как оказалось, темы северокорейских учёных очень технические. А в сетях соавторства оказалось, что 39 из 265 авторов зовут «Ким». Ещё было про языки публикации, например, 3 на русском, до распада СССР. У исследователей из Северной Кореи есть некоторая свобода: им предоставляется интернет, а это уже достаточно много. Очень интересно, про что они пишут и как осуществляется их общение. Можно увидеть, как меняется развитие тематик, по цвету сети: сразу больше писали про физику, а позже стали популярнее молекулярные исследования и генетика.

В плане бизнеса применение сетей — это скорее HR-аналитика. С помощью сетей можно находить такие изолированные группы или людей, которые называются мостами, и объединяют их.

20:25 Граф для связей в ВК

Это сеть друзей, она задумывалась как подарок. Здесь я, мой друг и как наши друзья связаны между собой. На сетях много делается исследований по пересечениям. Я как-то анализировала группы МСГ и там есть две группы: официальная и не очень. И в официальной, если построить сеть друзей, то большего всего связей получается у разных председателей молодёжных советов, а у неофициальной это будут просто такие популярные ребята. В этой сети с другом можно увидеть разные кластеры, самый большой кластер — это университет, и там часть наш факультет, а часть другие программы. Зелёный кластер — это мои мурманские друзья. Сетки по друзьям в принципе все так раскладываются: есть школа, клубы по интересам, универ, может быть работа.

23:50 Музыка в ВК

Люблю с данными ВК работать. Для блога SkillFactory писала статью про музыку, хотя я в ВК уже давно не слушаю. Эта статья очень понравилась людям и получила много отклика.

Здесь получается интересная вещь со скаттерплотом по продолжительности и частоте прослушиваний. Мне скидывали другие люди, как у них эти графики получились, и там были выбросы: либо какие-то длинные подкасты, либо много коротких песен.

Барчарты закрашены по продолжительности песен и кажется, что это не так сложно для восприятия зрителями как, например, двойные оси.

Облако слов в плане аналитики даёт примерно ничего, но все любят на них смотреть, и я в том числе, оно скорее для красоты.

У ВК есть возможность запросить архив, чтобы узнать, какие у них есть данные про вас. Там сохраняются все сообщения, лайки, комментарии. Можно либо посмотреть на свои сообщения 10 года и ужаснуться, либо вот, собрать из них такие красивые визуализации.

35:05 Сравнение пенсий

Мне однажды скинули статью про сравнение пенсий по странам, в которой данные были представлены просто текстом. Поэтому я решила их визуализировать. Здесь барчарты и картинки про средний возраст жизни и размер пенсии. Это данные на 2018 год, уже могло что-то поменяться. Так же я посмотрела, сколько бигмаков можно купить на эту пенсию. Мне очень нравится индекс бигмаков для сравнения таких вещей. Получается, что в Дании самая большая пенсия, можно купить целых 689 штук, а в России всего лишь 100, то есть 3 с лишним в день.

33:00​ Дашборд рулетка
35:05​ — Социальное неравенство в США
43:44​ — Вкус рождества
54:50​ — Торнадо

1:05:22 За чем следит и что почитать
Из того, зачем я слежу, это Flowing Data и Visual Cinnamon. Ещё очень много пабликов в телеграмме, я за ними за всеми слежу, это и Чартомойка, и Reveal the Data, и Дашбордец. Ещё в твиттере очень много интересного публикуют.

Мне очень нравится книга Дональда Нормана «Дизайн привычных вещей», классическая в дизайне. Он описывает такую идею: если вы не понимаете, как работает какой-то прибор, то это проблема дизайна, а не ваша. И это применимо так же к дашбордам: если вы не понимаете, как работает какой-то дашборд, то это проблема тех, кто их разрабатывает, то есть наша.

1:07:20 Блиц
Москва или Питер? — Питер.
Google Studio или Tableau? — Когда как. Tableau для души, Google Studio для скорости.
Tableau или R или ggplot? — Если Tableau или ggplot, то Tableau, если Tableau или R, то R.
Тафти или Босток? — Тафти.
BI или дата арт? — Дата арт, потому что для души.

Ссылки, которые рекомендовала Настя:
— https://flowingdata.com
— https://www.visualcinnamon.com
— https://medium.com/@kennelliott/39-studies-about-human-perception-in-30-minutes-4728f9e31a73

Книги:
— Дизайн привычных вещей: https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/dizajn-privyichnyix-veshhej/
— Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals: https://www.amazon.com/Storytelling-Data-Visualization-Business-Professionals/dp/1119002257
— Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks: https://policyviz.com/pv_books/better-data-visualizations-a-guide-for-scholars-researchers-and-wonks/