Подборки работ по визуализации данных

Примеры, которые мне понравились или показались важными
основной блог | канал в телеграмме

IronViz 2020

Табло выложили работы, поданные на IronViz — конкурс по визуализации от Табло. В этом году тема конкурса — здравоохранение.

В конкурсе, кстати, разрешено участие только если ты гражданин страны из определенного списка. России в этом списке нет, вот такой толерантный западный мир. =)

Из 371 работы мне приглянулись вот эти три. К сожалению, найти классных работ в жанре «дашборд» не получилось, классные только в виде лонгриодов и журналистики данных.

Про время и день недели рождения детей

  
  

Про проказу в Индии

 
 

Про здравоохранение по странами

Про деньги и масштабы

Визуализация данных — отличный инструмент чтобы сравнивать разные величины. Многие издания пользуются этим и часто делают эмоциональные истории, построенные на сравнении больших величин с небольшими. В этой подборке три работы, где этим пользуются для сравнения денежного состояния разных людей.

Как одним графиком рассказать историю

Эта работа на одном графике сравнивает состояние разных людей. Мне она очень понравилась тем, что используя всего лишь один график автору удалось сделать крутой сторителлинг.

Сначала он показывает и подписывает две точки: наш доход и состояние Джеффа Безоса. Наш доход округляет до нуля, в таких масштабах это, наверное, правда. =)

Потом добавляет точки богатых людей, известно же, что футболисты — очень богатые люди:

Потом добавляет Стивена Спилберга, Джоан Роулинг и Дональда Трампа. Оказывается их состояние также сильно ближе к нашему, чем к состоянию Безоса:

И последним добавляет состояние Илона Маска и других владельцев IT гигантов. И даже их состояние оказывается ближе к нашему, чем к Безосу:

Прям огонь! За одним графиком целый рассказ и интересный конечный факт. Ещё у работы в целом нейтральный посыл и он скорее просто показывает занимательный факт, в отличие от двух следующих работ, где посыл скорее негативный и обвинительный.

Шиииииирокий лонгрид

Эта работа как лонгрид, только в ширину. За счет необычного расположения она привлекает внимание и делает работу интересной. Здесь каждый пиксель — определенное кол-во денег, которыми владеет Джефф Безос.

Сначала автор вводит масштаб:

Потом начинает показывать разные сравнения, чтобы можно было как-то сравнить миллиарды Безоса:

Работа спекулятивна и «очерняет» Безоса сравнивая его состояние с лекарствами для больных и т. п. Кажется, что это манипуляция. Но сам приём сравнения и сторителлинга в этой работе интересный и какие-то идеи можно взять на вооружение.

Видеоинфографика в ТикТоке

Такие же сравнения состояний делают и в ТикТоке с помощью Майнкрафт! А что, это тоже инфографика!

 

Или делают обвинительные видео в сторону Цукербега, сравнивая его пожертвования на борьбу с ковидом и его состояние.

 

Тоже самое, но без манипуляции

Три примера выше получились слегка манипулятивными, но с помощью них хотел показать как можно рассказывать истории сравнивая масштабы данных и задавая разный тон повествования. В противовес этим примерам, вот эта работа с xkcd, где всё вроде тоже самое, но нет манипуляции за счет сторителлинга. Отлично показы масштабы, но выводы читатель может делать сам.

Вместо вывода: с помощью сторителлинга можно создавать нужный тон работе и донести ту мысль которую вы хотите. Нужно это вам или нет для вашей задачи — решать вам. Если сомневаетесь лучше дайте удобный инструмент для анализа, а зритель сам решит как ему трактовать данные.

Интерактивные объяснялки

Кирилл Беляев скинул мне чумовую работу про свет. Я вспомнил, про еще несколько работ в этом жанре с собрал их в этой подборке.

Как работает свет

Это просто чумовой пример как можно делать современные учебники. Я даже не знаю как назвать этот материал, больше всего тянет на главу из учебника. Да и визуализация данных здесь условная, но вот как жанр интерактивной инфографики прям хорошо. Страница явно сделана с любовью, старанием и явно хорошим техническим стеком. Отличный проект!

Больше всего понравилась вот эта часть про отражения света разного порядка:

И про то, как комбинируются цвета:

Как работает машинное обучение

Это потрясающая работа, которая с помощью скролителлинга и графиков объясняет как работает машинное обучение. Проект довольно старый, но у него выходят новые части. Самое классное в нём как частица данных переходит от визуализации к визуализации при скроллинге. Еще мне нравится название команды r2d3, по-моему оригинально )) Остальные работы у этой творческой пары тоже в этом ключе и очень хорошо сделаны. Если ищите вдохновения по этому жанру, то рекомендую.

Как работает парадокс дней рождений

Этот забавный математический факт часто используют преподаватели в ВУЗах. В этой объяснялке от Pudding наглядно показывается как это работает. В целом, этот классный пример направленный именно на неподготовленного слушателя, здесь хорошо подглядеть как объяснять сложные темы обычным читателям. И ещё классно, что в результате читатель видеть как ответили другие и работает ли парадокс дней рождений.

Путешествия и карты

В этой подборке три работы: про компактное отображение маршрутов путешествия; про гибкость Табло и возможность показать в нём мореходные пути; и подборка очень красивых хэнд-мейд карт.

История путешествия беженцев

В этом примере мне многое понравилось, а что-то вызвало вопросы. Разберемся, какие в работе есть классные ходы, а что можно было бы улучшить.

Это работа Federica Fragapane и Alex Piacentini, посвящённая историям шести беженцев, которые, которые бежали из своей страны в Италию в 2016 году в поисках лучшей жизни. Начинается работа с овервью маршрутов каждого из шести беженцев и краткого описания проекта.

 

Мне кажется, что не стоило отрывать маршруты от географии. Я бы показывал это овервью на карте — не так много участников, да ещё два из них пришли «справа» из Пакистана, что совсем теряется когда нет карты.

Грубо, что-то такое:

Следующим этажом в визуализации идёт большая легенда. Она сложная, тут мне не хватило, чтобы читателя провели за руку. Я бы пояснял такую легенду на каком-то одном примере с помощью скролителлинга.

 

Ещё я бы убрал легенду транспорта и просто рядом с маршрутом рисовал бы иконки транспорта. Очень грубо:

 

После легенды идёт история путешествия каждого из беженцев. Можно смотреть путь на карте, а можно выбрать вот такой формат визуализации, как на картинке ниже. Это что-то похожее на «квадратную диаграмму» и этот формат больше всего зацепил меня в работе. Получился очень классный и интересный подход, который позволяет легко сравнивать разные путешествия. Цифры напротив каждой точки — это количество дней, проведенных на остановке, оно же дублируется длинной фиолетовой линии. Высота бирюзового квадрата — количество пройденных километров, ширина — потраченное время. Красные точки — проблемы или важные события на пути беженца.

 

Я бы использовал такой формат, чтобы собрать small multiples со сравнением путешествий. Сразу видно: некоторые путешествия длинные по километрам (высота визуализации), но не такие долгие (ширина визуализации). Одни прошли путь без остановок, другие попадали в тюрьмы и долго оставались на промежуточных остановках (количество и длинна фиолетовых линий). Если не использовать иконки транспорта, то цветом линий можно было бы показать тип транспорта. Докрутив этот формат, было бы классно сравнивать путешествия.

Мореходные пути Английского флота

Это работа Егора Ларина и Саши Варламова. В работе есть, что прокачать по верстке и графически, но для меня она больше про «Табло может как угодно». Классно, что в BI инструменте можно сделать нужную стилистику и «кометы».

Причём «кометы» сделаны гениально и одновременно просто. Это изменение размера линии для последней точки маршрута, решение — огонь.

Хенд-мейд карты

Последний пример про дата-арт. Это подборка безумно красивых карт, которые сшили, связали, вышили или склеили. Тут нечего добавить, просто красота:

Сторителлинг про моральный выбор беспилотника

Сегодня разберу один пример, но довольно подробно. Он зацепил не сложной визуализацией, а продуманным и интересным сторителлингом. Это отличная статья на сайта Канадского радио.

В обычном автомобиле в случае отказа тормозной системы все решения принимает водитель в текущем моменте. А вот в беспилотном автомобиле решения программируются заранее. И появляется этический вопрос: какой выбор должен сделать беспилотник в случае, когда на кону стоят жизни пешеходов и пассажиров. В этой статье читатель отлично проводится по статье с рассуждениями и примерами.

Сторителлинг строится по схеме: гипотетическая ситуация с вовлечением читателя в принятие решения (онбординг, вовлечение и эмпатия) → овервью по всем странам с возможностью выбрать разные страны (изучение и самостоятельное сравнение) → реальная проблематика с примерами и вовлечением читателя (эмпатия) → выводы (подкрепление и интерактив).

Онбординг читателя
В этой части статьи представляется гипотетическая ситуация и просят сделать выбор. Интерактив круто вовлекает читателя, сразу интересно, что же дальше.

Представьте, что вы видите сломанный трамвай. Он мчится навстречу группе из пяти человек. Вы стоите рядом со стрелкой и можете отправить трамвай на другой путь, там находится только один человек. Используете ли вы переключатель, чтобы пожертвовать одной жизнью и спасти пять?

И второй вопрос. Сломанный трамвай также приближается к пяти людям, которые находятся на рельсах. По пути к ним рядом с рельсами стоит крупный мужчина. Толкнули бы вы его под трамвай, если в этом случае транспорт остановится и пять человек останутся живы?

Трамвай, который не спас пятерых

В первом вопросе большинство людей выбирают вмешаться и использовать переключатель. Во втором — наоборот, предпочитают не толкать человека на рельсы.

Эти две дилеммы похожи тем, что предлагают пожертвовать одним человеком, чтобы спасти пятерых, но отличаются тем, насколько активную роль вы должны принять в смерти человека, принесенного в жертву. Интересно, что этого нюанса достаточно, чтобы изменить то, что люди считают правильным этическим выбором. Производители беспилотников должны будут научить свои автомобили, как вести себя в подобных ситуациях.

Овервью и самостоятельное исследование
В этой части статьи читателю дают свободу самому поизучать данные, если хочется. Это вовлекает самых заинтересованных. Тех кому это не нужно просто прочитают вывод.

Должны ли они быть запрограммированы на действия, спасающие большинство жизней, если для этого нужно пожертвовать кем-то, кто изначально не находился в опасности? А что, если придется убить водителя автомобиля, чтобы спасти большее количество людей на дороге? Производителям придется продумать алгоритмы для таких ситуаций. Причем, отказ от выбора сам по себе является выбором.

В 2016 году исследователи Массачусетского технологического института запустили международный опрос через интернет — «машину морали».

Западный, восточный и южный кластер — области, в которых люди принимали похожие решения. Россия находится в западном кластере

Реальная проблематика
В этой части статьи продолжается уже известная для читателя «игра» с выбором, но теперь это реальная проблематика, которую будет нужно решать инженерам. Так как читатель уже знаком с механикой и ему дали объяснение и овервью, большое кол-во таких решений проходит быстро и интересно

Давайте рассмотрим еще несколько ситуаций, только уже с беспилотным автомобилем.

У беспилотника отказали тормоза. Если он продолжит движение, то убьет женщину. На другой полосе стоит мужчина. Должен ли автомобиль продолжать движение прямо или сменить полосу движения? А если так: на полосе движения стоит ребенок, а в соседней полосе — пожилой человек. Что должен сделать беспилотник? Еще одна ситуация: беспилотник собьет двух женщин, если продолжит движение. Если сменит полосу, то вместо них собьет беременную женщину. Или вот: беспилотник собьет двух пешеходов, если останется на своей полосе. Если он сменит полосу, то врежется в одного человека, стоящего на тротуаре.

Попробуйте сами принять решения на сайте статьи.

Выводы
В этой части статьи делается выводы и подводятся итоги, объясняется почему беспилотники не должны вызывать страх и приводится классный интерактивный пример.

Конечно, читая все это, приходишь к мысли, что если беспилотники так этически опасны, зачем они вообще нужны на дороге.

В Канаде подсчитали, что в 2016 году около 94% дорожно-транспортных происшествий были вызваны человеческими ошибками. Помимо устранения человеческой ошибки, беспилотники могут быть в состоянии избежать аварий из-за меньшего времени реакции и более коротких остановочных путей.
Ниже моделирование торможения беспилотника с нулевым временем реакции и автомобиля с водителем, время реакции которого — 1,5 секунды.

Обратите внимание, как возрастает длина остановочного пути с увеличением скорости автомобиля. А значит, возрастает и разница длины этого пути у беспилотника и автомобиля с водителем. В России на автомагистрали автомобиль может ехать со скоростью 110 км/ч. В Италии — 150 км/ч.

Визуализация тормозного пути беспилотника и автомобиля с водителем. Можно менять скорость движения

Тормозные пути рассчитываются для сухого дорожного покрытия. Реальные беспилотники не будут тормозить мгновенно, но могут достичь значительно меньшего времени реакции по сравнению с предполагаемыми 1,5 секундами, которые требуются людям, чтобы начать торможение.

И напоследок: если у вас появилось желание пройти полный тест, это можно сделать на русском языке по ссылке. Он охватывает больше моральных проблем, чем приведено в статье.

Вместо заключения

Мне очень понравился этот пример, много интерактива и легко объясняются сложные вещи. При этом «тяжелая» тематика сглажена пиксельной графикой и оформлением. Отдельно понравилось как были встроены видео экспертов — очень круто и не обычно, хотя просто поменяли соотношение сторон видео, а сразу ощущение, что собеседники разговаривают между собой и «живут» внутри этой статьи.

Отказ от угля, цвета фильмов и кассовые сборы

Использование угля в электроснабжении Англии

Работа Гардиан, посвященная тому, как Англия отказывается от угольного топлива для электроснабжения страны. Очень аккуратная и понятная работа, приемы которой можно легко использовать в бизнес среде. В работе два графика.

Первый график — это bar-code chart. Он показывает процент энергии, которая производится на угле за каждый день с 2012 года. Каждая полоска — один день. Чем темнее полоска, тем больше энергии производится за счет угля. Если процент угля равен нулю, то полоска зеленеет. Это классный пример неравномерный цветовой шкалы, которая ярко подсвечивает нужные значения. Но! С этой шкалой есть и проблемы — создается ощущение, что вся энергия в стране становится «зеленой», а это совсем не так. Это становится понятно только на следующем графике.

Ниже в статье «квадратная» карта Европы, где показан процент энергии, генерируемый разными видами топлива. Мне очень нравится, что этот формат так прижился в датавизе. Я не знаю ни одного другого формата, который был бы придуман за последние 5-10 лет и который настолько проник во все СМИ и визуализации. Это круто и такой формат классно решает свои задачи: показать примерную привязку данных к географии и при этом не иметь искажения из-за размеров гео-объекта.

 https://www.theguardian.com/environment/ng-interactive/2019/may/25/the-power-switch-tracking-britains-record-coal-free-run

Обратите внимание, на мобильном эта карта превращается в «таблицу» и при этом страны упорядочиваются по алфавиту, а не географически.

Цвет фильмов

Это довольно старый вид визуализаций, но мне про него напомнил друг, который скинул одну из вариаций такой визуализации. Плюс напомнила про это предыдущая визуализация bar-code из Гардиан. В таких визуализациях для каждого кадра фильма «усредняется» цвет и показывается в виде полоски. Посмотрите насколько разные палитры получаются для Аладдина, Алисы в Стране чудес и Чужого. Существует несколько проектов, кто делает такие визуализации. Самый известный, пожалуй, The Color of Motion. Можно очень долго залипать, фильтруя разные жанры, года и т. п.

 

Есть и более «продвинутые» версии таких проектов. Они показывают не только цвет, но и количество действий в фильме, его длительность и т. п.

Также используют и другой способ визуализаций — суммируют изображение каждого кадра в одно целое. Вот пример такой визуализации по вестернам. Каждый прямоугольник — отдельный фильм. Он получен путем наложения кадров друг на друга с прозрачностью.

В общем, в эту тему можно погружаться бесконечно, вот огромный лонгрид про цветовые палитры в фильмах.

Мне во всех этих визуализация только не хватает какой-то картинки, где было бы показано много-много фильмов одновременно в разбивке по жанрам/годам и т. п. Что-то такое, как ниже на картинке, но более компактное и по разным фильмам, а не одной серии.

 

Кассовые сборы фильмов

Если уж зашла речь про фильмы, то хочу вспомнить классную работу Нью-Йорк Таймс. В этой работе всё замечательно, её можно рассматривать очень долго. Каждая «река» — один фильм. Очень круто видно, как нарастают его кассовые сборы, как долго кино идёт в прокате и есть ли повторные пики популярности.

 

Саша Варламов сделал ремейк этой работы в Табло Паблик. Это очень классно, так как версия Нью-Йорк Таймс сделана на флеше, а он скоро совсем умрёт.

Жизнь до и после COVID-19 без смертей и заболевших

Сейчас огромное количество визуализаций про пандемию. Я никак не могу понять своё отношение к этому. С одной стороны, это то, зачем визуализация была создана — наглядно и понятно доносить информацию до людей. С другой, кажется, что делается много-много чего, чтобы просто показать «циферки» и ради хайпа. Я пока стараюсь эти данные обходить стороной, но собрал классные работы, которые посвящены не смертям и заболевшим, а изменениям в жизни в связи с карантином.

Уровень шума в Нью-Йорке

Нью-Йорк Таймc подготовили статью, где сравнили уровни шума города до и после введения карантина. Всего были получены данные с 16 микрофонов, что немного, но они установлены в самых оживленных местах города.

Уровень шума по дням:

 
 
 

Еще в Нью-Йорке появилась традиция: в 7 часов вечера выходить на балкон и хлопать в честь работников экстренных служб. Эта традиция хорошо видна на графике шума. Интересно, что время под графиком показывается московское, видимо меняется автоматом при входе из другого часового пояса. Это спорное решение и больше похоже на недогляд.

В целом работа простая, но очень аккуратная. И как всегда классно, что можно за данными увидеть историю и даже послушать примеры записей с микрофонов.

Как Америка возвращается к нормальной жизни

В этой статье Рейтерс сравнивается как изменился пешеходный трафик (кол-во посетителей) разных видов учреждений: школ, баров, магазинов и т. п.

Первый график в статье — это аккуратные и классные карты Small-Multiples в разбивке по штатам, типу учреждения и неделям. Все активности сравниваются с неделей с 7-го марта, карантин ввели 21-ого марта. Эту карту очень интересно рассматривать, можно увидеть кучу разных особенностей: Северные штаты резко закупились едой в первые две недели, а потом меньше ходили в магазины. При этом в парки они стали ходить даже больше, чем до карантина. Или что в некоторых штатах бары не потеряли актуальность даже в разгар пандемии.

 

Ниже есть ещё более крутые тепловые карты по дням. Здесь уже видна детальная динамика и тоже классно видно разные особенности карантина в каждом городе.

Как жители городов выходят из изоляции

Яндекс Исследования тоже подготовили небольшую статью про то, как меняется уровень активности в разных городах. Также эта информация есть и на картах.

Мне в этой работе не хватило тепловой карты, как в предыдущем примере, по городам и дням. Кажется, что это было бы наглядно. Построил её на данных Apple в Табло:

Перелеты самолётов

Последний пример лаконичный и основывается на реальности данных, перенесенной в анимацию. Это карта с самолётами с флайтрадар. На сайте много таких примеров внизу страницы.

Работы Александра Богачева

Я провёл подкаст с Сашей, в котором он показывал много работ, собрал их в один пост.

Медицинская инфографика

Первая работа Саши — плакат для стенда на конференции

 

Плакат про аллергию

 

Плакат про жиры

 

Плакат про клетки крови

 

Плакат про дефицит железа

 

Плакат про почки

  

Плакат «Из чего состоит кровь?»

Работы сделанные в РИА Новости

История саксофона

 

Выборы в государственную думу 2016

 

Выборы президента США 2016

 

История голосований в ООН

 

Секреты Ежика в Тумане

 

Спец проекты

Построение социализма

 

Выборы президента России 2018

 

Работы, которые не успели посмотреть на подкасте

Все каверы на песни Френка Синатра

 

Индекс коррупции в России и мире

Пять классных работ в Табло

В этот раз все примеры сделаны в Табло. Это классная подборка, которая показывает, что Табло может «красиво». Многие приемы можно перетягивать и в бизнесовые дашборды.

Распределение земли по назначению в США
На этой визуализации показан «каждый» акр земли в штатах и зачем он используется. При этом супер уместно используется анимация, которая показывает разные срезы этого распределения: географически, в абсолютном или относительном сравнении по типам. Это работа Александра Варламова — дата-виз энтузиаста из Казани. Как он такое делает, можно послушать на его выступлении на дне открытых данных.

  

Радиус взрыва атомной бомбы
Это довольно распространённый визуальный образ радиуса поражения на карте и даже есть сервисы, где можно выбрать большое кол-во разных видов бомб и самому «понаводиться» на цель. Эта работа — ремейк печатного плаката, видимо поэтому меня в ней зацепило аккуратное оформление и реализация.

 

Поездки Такси в Нью-Йорке

На этой визуализации 3 дня поездок такси в Нью-Йорке, показана каждая точка поездки и её длительность. Ещё есть два POI — куда люди уезжают от Эмпайр Стейт Билдинг и из аэропорта Кеннеди. У этой визуализации только одна проблема — переиспользование цветов легенды для разных метрик на разных графиках. Это путает и является грубой ошибкой, но всё равно не смог не включить эту работу в список.

 

Уровень преступности в разных штатах США
Удачная реализация Camel plot (сам придумал, так как не смог найти как это называется) — графиков в которых ограничена ось Y, и если значение больше него, то оно наслаивается сверху.

Такой вид графиков хорошо подходит, что бы делать small multiples для срезов с большим разбросом значений. Если бы оси для каждого штата были независимы, то значения на графиках нельзя было бы сравнивать между собой. Если бы оси были зафиксированы, то штаты с небольшим кол-вом преступлений превращались бы в прямую. Плюс, если отдалится взглядом, такие графики образуют хитмап, что тоже круто.

В работе автор решает проблему сложности считываемости графика тем, что при наведении появляются обычные тайм-серии. На них ещё круто добавлено сравнение со средним по стране.

 

Я бы это задачу решал ещё более наглядно и добавлял бы что-то на подобии такой легенды:

 

Графики в стиле Тафти
Последняя работа — моя собственная. Наверное, это самая законченная работа из всех, что у меня есть на Табло Паблик и я получил большое удовольствие от её реализации. Во-первых мне хотелось понять, можно ли что-то сделать в такой эстетике в Табло (да! можно!), во-вторых попробовать графики Тафти на реальных данных (да! работают!).

Классные работы в Табло можно искать в галерее работ Viz of the Day. Ещё можно поискать работы, которые подают на Make Over Monday (сами работы можно искать в твиттере). И там, и там, к сожалению, приходится копаться с пинцетом.

Футбол, футбол, женщины и мужчины

Продолжаю эксперимент с дайджестом классных примеров. Собрал ещё три работы, которые меня вдохновили на этой неделе. Дисклеймер, в этой рубрике не только новые работы, но и те, которые я просто увидел впервые. Поэтому тут будут и старые работы, но я не видел их в основных чатах по визуализации. =)
 

Звук толпы на стадионе во время футбольного матча
Эта работа очень запала в душу. Это анализ пяти футбольных матчей на стадионе Альянц Арена — показан уровень «социальной» активности во время матча: громкость звука трибун и кол-во сообщений в твиттере. Самый сок — это запись звука болельщиков с реальных матчей, историю про твиттер я что-то не понял.

На таймсериях справа видно громкость болельщиков, можно выбрать самые яркие моменты и слева послушать, что происходило.

 

Самый кайф создатели проекта почему поместили в подвал сайта. Там можно выбрать конкретный матч и посмотреть модель стадиона и полные графики в разных разрезах. Это просто огонь, тот редкий случай когда 3D в самый раз, так как отображает реальность данных:

Очень крутая работа, которая показывает природу событий через данные, можно прям залипнуть. Смотрите проект со звуком.

 

Топ футболистов по забитым голам

Ещё одна работа про футбол. Продолжает тематику прошлого выпуска — это простой и лаконичный график, но его очень интересно рассматривать. На графике все самые известные футболисты и кол-во забитых голов. Самое классное в визуализации — возможность найти интересного игрока, выделить его, и после этого переключить ось x. Видно как класно перемещаются игроки и что картина становится совсем другой. Очень классное применение интерактивности и анимации, прям захотелось попробовать что-то подобное сделать в Табло.

 

Неравенство зарплат мужчин и женщин в Англии
Гардиан визуализировали результаты отчетов компаний о неравенстве зарплат (да-да, такие отчеты обязаны сдавать крупные компании в Англии). Работа состоит из двух классных графиков: распределения и джой плота.

На распределении показана каждая компания и есть подписи для самых интересных из них. Я не очень понял, почему компании с равенством (серые) вынесены в отдельный круг, так его не сравнишь с остальными компаниями. Но сама идея выбросить на график все точки — классная.

 

Ниже в статье joy-plot — график, названный в честь обложки альбома Unknown Pleasure группы Joy Division. Вот как бывает — графики получают имена! Мне этот график очень нравится, он даже у меня на стартовой странице сайта стоит )) Он классно подходит для этих данных, наглядно сравниваются распределения по разным индустриям и удобно сравнивать пики распределения. Обратите внимание, как точки с прошлого графика на этом графике стали областями — это классный приём: сохранили каркас (читатель с ним уже знаком), но при этом выбрали более подходящее визуальное представление (точки тут бы шумели и отвлекали от основной сущности визуализации — индустрии):

Ранее Ctrl + ↓