data.csv

Люблю всякие исследования про имена. Вот тут Т—Ж взял несколько источников и посмотрел, как менялась популярность разных имён в Москве. Всё реже детей называют Елена, Ольга, Наталья, Евгений, Денис, Антон. И всё больше в моде причудливых имён — Есения, Эмилия, Агата, Макар, Адам, Богдан. Тут я должен передать привет своему педагогу по вокалу, у которой в августе родился сын по имени Марк. Это, кстати, пятое по популярности имя мальчика в 2023 году 😄 https://journal.tinkoff.ru/name-stat/

Стилёвый материал Washington Post про климатический оптимизм. Заход там просто гениальный — мол, обычно, если вам рассказывают про изменение климата, то рисуют такие вот страшные красные графики. Но это — последствия прошлых решений людей. А сейчас есть и хорошие новости. Какие — читайте: https://www.washingtonpost.com/opinions/2023/09/06/climate-change-charts-data-optimism/

С днём программиста! Яндекс поздравляет коллег красивым исследованием о навыках фронтенд-разработчиков. Сердце исследования — карта-граф с 1650 самыми популярными среди фронтендеров понятиями. Расположение навыков зависит от схожести их контекста на Stack Overflow, а размер слов — от популярности в поиске Яндекса. При клике на навык можно посмотреть, как менялась частотность запроса по годам. https://yandex.ru/company/researches/2023/frontenders

Друг сегодня скинул тред в твиттере и спросил, считаю ли я этот график манипулятивным. Короткий ответ — да, но не по той причине, о которой пишет автор твитов. Длинный ответ: 1. Если мы используем в визуализации столбиковую диаграмму, то всегда должны строить её от нуля. Когда мы смотрим на столбики, то всегда сравниваем их длину. Тут кажется, что температура на первом столбике раз в пять меньше, чем температура на последнем столбике, что явно не так. 2. Вообще-то далеко не всегда нам надо сравнивать величины друг с другом, иногда нужно показать динамику или ранжирование. Сравнивать температуры между собой вообще немножко бесполезно, учитывая, что понятие нуля там неоднозначно. Как можно было бы построить этот график иначе? Лучший вариант — оставить просто точки или линии на значениях температур. В Data Viz Project это называется Dot Chart. На худой конец можно использовать «леденцовый» график. В этих случаях мы акцентируем внимание на положениях точек друг относительно друга, не сравнивая сами величины друг с другом. Линейный график здесь использовать нельзя, потому что значения идут не в хронологическом порядке. Об этом — в следующем пункте. 3. Я не считаю ранжирование по значению температур манипуляцией. Здесь была задача показать рейтинг, это валидная задача. Правда, в данном случае рейтинг очень сложно считать, потому что подписи лет перевёрнуты. Лучше всего было бы располагать столбики друг под другом, а не слева направо. Можно было бы попробовать ещё раскрасить подписи лет разными цветами — например, более близкие к современности красным, а более близкие к прошлому — синим. Тогда бы сразу стало понятно, что на первых местах в рейтинге — последние годы. Какие ещё мнения? Пишите в комменты :)

Давайте поговорим Ищу людей, которые 1. Покупали курсы/уроки по визуализации данных или в смежной области (например, по аналитике, презентации, генеративному арту) 2. Нашли этот курс в любом блоге — например, видели рекламу у меня тут или купили у кого-нибудь его личный курс в инстаграме или телеграме. Хочу взять у вас небольшое интервью (не больше получаса). Я же, со своей стороны, с радостью отвечу вам на любые вопросы о визуализации данных и дата-журналистике, поделюсь своим опытом 😌 Напишите мне, пожалуйста — @BlackPineapple

Впечатляющая работа Reuters о рекордном наводнении в Пекине. В самой работе много крутой инфографики и, в частности, несколько очень интересных датавиз-приёмов. Сначала авторы объясняют, как метеорологи измеряют число осадков при помощи дождемера, а потом используют этот дождемер в инфографике. А ещё впечатляет картинка, где видно количество осадков в сравнении с человеком. Посмотрите: https://www.reuters.com/graphics/CHINA-WEATHER/RAINFALL/zdvxrrgbqvx/index.html

Лонгрид Т—Ж о том, какую литературу изучают в школе. Если верить, приказам Минобра, 89% школьной программы посвящено литературе 19 и 20 веков. На практике же, конечно, в каждой школе программы могут отличаться — нас, например, очень пугали «Тихим доном», а в итоге мы его не читали. Современной же литературы в школьной программе пока мало — всего 20 произведений, которые вышли на рубеже XX и XXI века. https://journal.tinkoff.ru/litra-stat/ А какие произведения вам больше всего нравились в школе? Я помню, что был особенно под впечатлением от Булгакова и антиутопий.

Настоящее визуальное хулиганство в новом материале Bloomberg про изменение климата. Что мне тут нравится: * Для визуализации изменений показывают гистограммы, которые дают более явное представление о масштабах изменения температуры, чем просто одна цифра — изменение среднего * Последствия глобального потепления показывают через нестандартные примеры — например, через температуру, которая нужна для выживания кораллов или производства атомной энергии * Цвета и оформление — это чистый панк, необычно и очень сочно Советую посмотреть полностью: https://www.bloomberg.com/graphics/2023-global-warming-impacts-data

реклама, текст заказчика 🙅‍♂️ Не повторяйте эти ошибки при переходе в аналитику! О том, как построить карьеру в аналитике и что для этого нужно, узнаете на бесплатном вебинаре «Аналитик данных: с нуля до оффера» от Changellenge >> Education. 🧑🏻‍💼 Приглашенный эксперт — Татьяна Черняк, Data Analyst Team Lead в VK Cloud. 📆 Когда: 16 августа, 19:00 Мск Подключайтесь к трансляции, чтобы узнать: 🔸 каковы перспективы специалистов на рынке труда; 🔸 какие навыки дата-аналитика must-have для старта карьеры; 🔸 где и как освоить hard skills аналитика данных; 🔸 как получить оффер и каких ошибок избегать при поиске работы. Стройте карьеру правильно! 🔗 Регистрируйтесь по ссылке: https://u.to/M1reHw

Добрый день! По итогам внутреннего обучения, которое Вы проводили у нас в компании, а также обучения по рассылке «Работа с данными на минималках» мы подготовили вот такой проект https://projects.fedpress.ru/onlinetips Если вы найдете возможность дать обратную связь о плюсах и минусах получившегося материала, был бы очень благодарен

Радуюсь, когда приходят такие сообщения. Я часто где-то выступаю с лекциями, веду тренинги. Для «ФедералПресс» было две совсем небольших лекции — про то, что вообще такое дата-журналистика, и про основы визуализации данных. Круто, что даже таким небольшим участием получается вдохновлять людей идти в новое 🌿

Классный проект про «несерый» Сингапур. Фотографы Straight Times отправились гулять по городу и наснимали 2000 фоток. Дальше аналитики разобрали фотографии по преобладающим цветам, чтобы понять, из чего состоят разные районы. Из минусов — похоже, это жутко субъективно. Фотографы явно натренированы искать что-то яркое и красивое, поэтому серого в реальности может быть больше, чем в проекте. Из плюсов — все фотки красивые, можно реально залипнуть и получить эстетическое удовольствие. А вообще я теперь мечтаю рассказать подобную историю про российские города 😍 https://www.straitstimes.com/multimedia/graphics/2023/08/singapore-in-colour/index.html

Милый рисованный проект Reuters, в котором журналисты объясняют, почему людям стоит сократить выбросы метана, и причём здесь еда. Внутри — много стилизованного датавиза и классической инфографики, объясняющей климатические процессы. Люблю такое, красиво 🌿 https://www.reuters.com/graphics/FOOD-WASTE/METHANE/gdpzwqwqovw/

Нестандарный спецпроект Bloomberg, который рассказывает про сложности с национальной системой здравоохранения Великобритании. В стране, как оказалось, есть серьёзные проблемы с медициной — большинство заведений просто не успевают оказывать пациентам помощь в отведённое стандартами время. Для кого-то такое опоздание может стать фатальным. Вот вам две причины посмотреть на графики в этом проекте: 1. Нестандартный линейный график, у которого по оси X не совсем время. И это редкий случай, когда так, кажется, можно! 2. Карты, раскрашенные по двум показателям сразу. Тоже редкое явление и редко когда получается хорошо, но здесь, на мой взгляд, вышло понятно. https://www.bloomberg.com/graphics/2023-nhs-missing-targets-on-75th-anniversary/

У Т—Ж вышел красивый спецпроект о кризисе 98 года с элементами дата-сторителлинга. Там в целом много интересного — тесты, фотографии и атрибуты того времени, забавное объяснение причин дефолта через бытовую ситуацию. И сама подача для Т—Ж нетипичная: приятно видеть, что в издании появляется всё больше «живых» текстов с уклоном в репортажи и истории людей. https://journal.tinkoff.ru/crisis-1998/ В 98 году мне было два года — до моего осознанного возраста оттуда дошли только дискеты, видеокассеты и рынки, где надо было мерить одежду на картонке :)

«Кинжал» поделился кодом, который поможет вам следить за собственной продуктивностью. Для сбора данных надо будет установить программу ActivityWatch, которая следит, как часто и в какие приложения вы заходите. Дальше вам нужно будет разметить, какие приложения к какой категории вы относите и запустить готовый код на питоне. Порог входа небольшой, но всё-таки есть: https://kinzhal.media/activitywatch-python/ Кстати, поделитесь, анализировали ли когда-нибудь данные о своей жизни? Я вот уже два года веду дневник, где оцениваю свой день по разным параметрам. Но визуализировать его мне почему-то лень. Зато какой массив данных потом появится! 😄

The Pudding изучили популярные песни из рейтинга Billboard Hot 100 и обнаружили, что большинство авторов этих песен — мужчины. При этом достаточно часто распространена ситуация, когда песню пишет коллектив, состоящий только из мужчин, но практически никогда — только женщины. В тех же редких случаях, когда песню не пишут мужчины, сонграйтер зачастую у неё один — она же и исполнитель этой песни (как, например, Taylor Swift). В этой работе The Pudding попытались «очеловечить» статистику и показать масштабы явления. Приятно смотреть на иллюстрации — сразу кажется, что все люди живые и разные. Подобный приём использовала когда-то Медиазона в моей любимой работе «Минск избитый» (VPN). https://pudding.cool/2023/07/songwriters/

Эталонный визуальный сторителлинг New York Times о том, как стареет мир. Вроде бы простая, но не слишком очевидная истина — к 2050 году население большинства равитых стран значительно постареет. С одной стороны, это показатель прогресса — благодаря развитию медицины и улучшению качества жизни люди чаще доживают до старости и даже остаются в здравом рассудке. С другой — это означает, что экономику этих стран, вероятно, ждут проблемы. Рабочих рук станет меньше, а людей, которых нужно содержать на пенсии — больше. В то же время, такие демографические перемены открывают окно возможностей для некоторых стран Африки и Азии, где население достаточно подрастёт, чтобы избавиться от забот, связанных с детьми, и сможет больше времени посвящать работе. https://www.nytimes.com/interactive/2023/07/16/world/world-demographics.html В комментариях оставлю ссылку на ещё одну мою любимую работу, связанную со старением.

Генеративные нейросети, ожидаемо, впитывают все человеческие стереотипы. Журналисты Bloomberg составили тысячи запросов к Stable Diffusion (модели, которая создаёт изображения) и увидели, что в ответ на запрос «террорист» показывается выходец из Ближнего Востока, «преступник» — чернокожий, клинер — девушка-азиат. На первый взгляд проблема может показаться несерьёзной, но модель сильно перекашивает реальную жизнь — например, в Штатах 39% докторов — женщины, а среди генерируемых картинок женщин всего 7%. В условиях, когда изображения в интернете будут генериться нейросетями, подобное поведение может только закреплять существующие стереотипы. Читать: https://www.bloomberg.com/graphics/2023-generative-ai-bias/ Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls