Сделай это красиво

Традиционное фото с кружкой чая означает, что набор на курс «Эстетика в графиках» сегодня закрывается. Если вы собирались к нам присоединиться, ваш последний шанс — по ссылке; осталось одно место с обратной связью. Если вы оплатили, но до завтра не обнаружите себя в канале курса, напишите мне @BlackPineapple — всё решим.

Дашборд и скроллителлинг Несколько человек присылали нашей команде вопросы вроде

а будем ли мы делать всякие дашборды со сторителлингом и прокруткой?

Когда я прочитал «сторителлинг дашборды с прокруткой», в голове сразу всплыл пример из видео 😄 Поймите меня правильно, скроллителинг (это когда вы двигаете плашечку по экрану, и видите какие-то изменения в графике на фоне) и приёмы дата-сторителлинга — это вещи, которые многих очень впечатляют. Это приёмы, на которых основаны проекты, которые набирают много реакций в моих каналах. Но в абсолютном большинстве случаев они несовместимы с дашбордом. Дашборд — это приборная панель, по которой можно понять состояние какого-то сервиса, бизнеса или среза данных. Это много-много метрик, которые сами по себе не рассказывают историю и не дают готовых ответов на вопрос. Если вы всю эту кучу цифр и графиков заставите перемещаться, мигать и рассказывать какие-то истории, то шанс есть вызывать у пользователя эпилепсию. Не надо везде делать дашборды. Разграничивайте форматы в зависимости от целей и аудитории.

В новой версии курса будет много интерактивных вставочек, наглядно показывающих как одна маленькая деталь влияет на восприятие графика. К примеру, этот кейс я взял прямо из недавнего челленджа — здесь мы рассматриваем, насколько более удобным становится график, если развернуть все подписи по направлению чтения. На самом деле, его можно ещё улучшить — но об этом будет в других главках курса. —— Напомню, что всю эту красоту уже скоро вы сможете потестировать своими глазами — стартуем новый поток 1 августа. Мест с обратной связью осталось всего 3. Записаться можно по предоплате 1000 рублей.

Этот график я делал в соавторстве с ИИ — и могу научить вас так же Раньше для красивой визуализации было два пути. В первом ты сначала делаешь основу в условном Tableau, Flourish или Excel — потом идёшь в графический редактор, и кропотливо дорабатываешь красоту и мелкие детали: шрифты, подписи, иллюстрации. Видео вообще пришлось бы отдельно анимировать в After Effects — настраивая отдельно переходы и анимации для каждого элемента. Второй путь — писать код для такой графики — всегда был уделом избранных, в индустрии это умели единицы. Первый способ был очень затратен по времени и чувствителен к ошибкам. Ошибаешься в выгрузке, хочешь поменять сортировку или временной период — и всё приходится делать заново. Второй — требовал хорошей квалификации, да и с непривычки тоже мог занять много времени на работу с кодом и вылавливание ошибок. ИИ поменял всё: теперь для создания хорошего графика вам нужно только... понимать, что вы делаете. Как выбрать тип визуализации, какие принципы применить, как написать правильный текст — сейчас это главное, что отличает ии-мусор от работы, которая выглядит красиво и профессионально. В новом потоке «Эстетики в графиках» мы будем учиться применять базу визуализации к ии-инструментам, чтобы быстро создавать визуализации, которые будут радовать глаз и доносить смысл. Напоминаю, что через 6 часов скидка на обучение сгорает. Вы можете зафиксировать за собой место и стоимость - для этого нужно внести предоплату 1000 руб. на сайте. Успевайте. https://clck.ru/3UyFjx

Есть ли разница, для чего строить графики: для научных или для коммерческих запросов? На разборах у нас было много графиков от людей из научной сферы. Я отмечал, что определённые виды графиков уместны только для научного комьюнити. Но так ли отличаются правила визуализации данных в науке? Одна из студенток курса «Эстетика в графиках» Наталия Мороз @natalysevas тоже задавалась этим вопросом. А ещё поразмышляла над тем, на что похож процесс визуализации и что важнее всего в процессе обучения. Дальше слово Наталье:

Я заинтересовалась визуализацией данных, когда поняла, что в этой сфере есть свои правила и законы. Эти законы логичны и понятны. Есть некоторые различия в визуализации данных для коммерческих и научных организаций, обусловленные различием целей и задач, но в целом правила работают одинаково. Следуя им, можно улучшить представление данных в научных исследованиях. Поэтому я погрузилась с головой в эту тему, которая оказалась невероятно интересной. Главное, что стало понятно: чтобы появился хороший график, нужно первым делом подумать, какие данные на руках, какая задача поставлена и каким способом ее можно решить. Похоже на головоломку. Практический результат — я сначала с трудом, а потом с удовольствием стала работать в новых программах, видеть новые возможности в своей работе редактора научного журнала, делать эффектные, понятные и убедительные графики для статей, На этом курсе начал складываться наконец пазл из разрозненных данных и навыков, полученных мной ранее, собираться в систему. Очень важно было получать обратную реакцию от Алексея, это давало возможность с другой стороны посмотреть на свои результаты, понять, в чем недостатки и исправить их. Я получаю огромное удовольствие от того, что казавшиеся ранее непостижимыми диаграммы оказались доступными, логичными, красивыми и я могу колдовать теперь с рисунками, преображая их в понятные выстроенные графики. Это просто чудо. Могу рекомендовать курс всем, кто имеет дело — в любом качестве — с графиками и диаграммами: это увлекательно, полезно и просто красиво.

#отзыв Как видите, принципиального различия нет — базовые принципы построения графиков едины вне зависимости от софта или отрасли, в которой вы работаете. И именно их мы будем изучать на седьмом потоке курса, который, кстати, стартует уже 1 августа. До 27 июля можно присоединиться со скидкой, но места быстро разбирают: на тариф с проверкой домашек сможем взять еще 6 человек, остальные уже разобрали. Программа и подробности по ссылке.

Вчера уютно посидели на вебинаре, разобрали много интересных работ. Приятно, что так много людей приняли участие в челлендже! Ещё приятнее, что получился у нас не просто монолог, а вполне живое обсуждение — значит, тема актуальная 🔥 На вебе я: 🔘подсветил типичные ошибки и похвалил удачные решения (некоторые были просто супер!); 🔘ответил на вопросы участников; 🔘рассказал немного о курсе и разыграл бесплатное место на него; 🔘почти сорвал голос за два часа разговора 🙈 Запись уже доступна по ссылке — она будет висеть до конца недели, так что успевайте посмотреть. Максимальная скидка на курс уже сгорела, но до 27 июля вы все еще можете прилично сэкономить и присоединиться по специальным ценам после вебинара:

Тариф без обратной связи — 24900 ₽ вместо 30000 ₽; Место с обратной связью — 36900 ₽ вместо 45000 ₽; Обучение с индивидуальными консультациями от меня — 99900 ₽ вместо 120000 ₽.

Ну и напоминаем про рассрочку, по которой вы не переплачиваете проценты👌🏻 Так что смотрите запись веба, пишите вопросы сюда в комменты, занимайте на курсе места со скидкой. Подробности и программа курса — здесь.

Через 5 минут стартует наш веб датавиз-челленджу. Наливайте чаёк, убедитесь, что у вас достаточно печенек, и залетайте по ссылке😎

Уже через час, в 19.30 собираемся онлайн на разборах! Поговорим о том: ⚪Как выбирать вид графика, адекватный задаче, и почему именно его; ⚪ Какие ошибки часто допускают новички (и не только!) в теме визуализации данных; ⚪ Как небольшие детали влияют на восприятие визуализации; ⚪ Как использовать инструменты дата-сторителлинга, чтобы ваш график не просто показывал данные, а рассказывал историю; ⚪ Как использовать нейросети так, чтобы получить залипательный график (и как мы будем изучать это на курсе «Эстетика в графиках»). А ещё разыграем среди участников бесплатное место на курс 😉 Встречаемся через час в этом канале. Всех ждём!

это вам напоминалка, что завтра в 19:30 встречаемся с вами онлайн — посмотрим все работы участников, поговорим про правила визуализации данных, ну и просто полезно и интересно проведём время до завтра 🔥

Анонс разборов с челленджа Друзья, ну это просто восторг. Изучаю сейчас форму с вашими работами — потрясающий материал получился: разброс от научных визуализаций до интерактивных лендингов со сторителлингом. Все графики я подробно прокомментрирую в прямом эфире в эту среду, 22 июля, в 19:30! На примере работ обсудим: ✅Как выбирать вид графика, адекватный задаче, и почему именно его; ✅Какие ошибки часто допускают новички (и не только!) в теме визуализации данных; ✅Как небольшие детали влияют на восприятие визуализации; ✅Как использовать инструменты дата-сторителлинга, чтобы ваш график не просто показывал данные, а рассказывал историю; ✅Как использовать нейросети так, чтобы получить залипательный график, а не компромат для репутации (и как мы будем изучать это на курсе «Эстетика в графиках»). Обязательно приходите послушать — даже если в челлендже вы не участвовали. Будет интересно и полезно: только так и тренируется насмотренность. Запись эфира будем делать, но лучше приходите лично — чтобы точно услышать разбор своей работы (ну и на других посмотреть, что тоже важно☝🏻) и задать интересующие вопросы. Также на вебинаре объявим, кто из участников челленджа получит бесплатное место на курсе «Эстетика в графиках». 🌾🌾🌾 А ещё напомню, что сегодня-завтра будет действовать самая низкая цена на курс. Так что если вам актуальна тема обучения визуализации данных, успевайте. Мест с обратной связью осталось всего 11. Подробности и программа — по ссылке.

В личку прилетел вопрос: можно ли как-то дополнять датасет? Например, разделить страны по какому-то признаку. Ответ: да, вы можете дополнять данные как угодно; важно только чтобы в основе все равно оставался датасет челленджа. Напомню также, что жду ваши работы до конца дня 😑

Ну зашла тема! На челлендж пришли первые 10 графиков, очень классные работы получаются ⚡️ @Lena_Kopusha помимо графиков сделала и мемчики, похихикал — и вам один из них покажу. Напомню, что свои работы вы можете присылать до конца недели — а в понедельник я анонсирую вебинар, на котором мы все их разберём.

Самые интересные работы первого челленджа Год назад мы визуализировали торговый баланс между Россией и Китаем. На челлендж прислали большое количество визуализаций — со своими смыслами, видами визуализаций и приёмами. В этой карусели — 10 работ, которые показались мне тогда самыми интересными. Надеюсь, из них вы подчерпнёте вдохновение и мотивацию поучастовать в новом конкурсе. Если ваш максимум пока — это стандартный график в экселе или matplotlib — все равно шлите свои работы: это отличная практика и возможность получить фидбек. Ждём 🔥

ДАТАВИЗ-ЧЕЛЛЕНДЖ: НОВЫЙ СЕЗОН (и возможность пройти курс бесплатно) Год назад я уже проводил конкурс по визуализации данных: тогда эта идея многим понравилась, и вот у вас снова есть шанс попрактиковаться, получить от меня персональный фидбек и на других участников посмотреть. На этот раз я выгрузил с Кинопоиска данные о кассовых сборах фильмов — с 2019 года по настоящее время. А также добавил к ним информацию о фильмах: страну производства, жанры, длительность, дату премьеры. Какие истории тут искать — решать вам. Изучите данные, найдите в них интересные инсайты и визуализируйте любым доступным вам способом: от Google Таблиц до d3.js. Работы принимаются до воскресенья (19 июня) включительно. Присылать в форму — комментарии отключаю намеренно 😈, чтобы вы не палили свои решения другим. 🙋А что мне за это будет? На следующей неделе я проведу эфир, где дам честную обратную связь. Похвалю крутышей, разберу ошибки, обращу внимание на приёмы, которые можно было использовать. А ЕЩЁ: среди всех участников мы разыгаем одно бесплатное место на новый поток курса «Эстетика в графиках» 🙋Я совсем-совсем не умею в графики. Как мне поучаствовать? На уроках информатики эксель открывали почти все — можно попробовать снова вспомнить этот опыт. Или нарисовать решение на бумаге. А если вообще ничего не получается — прийти на разборы и посмотреть, как эту задачку решили другие участники. Скачать датасеты можно тут. В папке три файла: kinopoisk_films_simple.csv — для тех, кто не умеет писать код или хочет поменьше заморачиваться. Один фильм = одна строка: название, страна, жанр, премьеры (Россия/мир), хронометраж, возраст, сборы за первую неделю, суммарные сборы (₽ и $), недель в прокате. или исходные данные: kinopoisk_box_office_rus.csv — понедельные сборы: место в топе, сборы/зрители за уик-энд и накопительно, копии, прокатчик. Для тех, кому нужна динамика по неделям. kinopoisk_films.csv — полные карточки фильмов: название (ru/ориг), год, страна, жанр, обе премьеры, зрители в России, хронометраж, возраст, сборы в $. Удачи! 🔥

Зачем учиться визуализации данных? Свой ответ на этот вопрос дала моя студентка @Nata_Mirnaya

Я много работаю с картами и инфографикой, и для меня всегда было важно делать визуализации не просто «красивыми», а осмысленными — чтобы за ними стояла идея и, в идеале, читалась история. Я давно подписана на телеграм-каналы про визуализацию данных, в том числе на канал Алексея, и считаю его одним из лучших. Поэтому, когда я увидела анонс курса, долго не раздумывала 😊 Разборы конкретных примеров и, что особенно ценно, антипримеров — это совсем другой уровень по сравнению с простой «насмотренностью». Сразу становится понятно, где и зачем использовать те или иные типы визуализаций, особенно нестандартные. Плюс на курсе я впервые поработала с такими инструментами, как Flourish, Tableau и RawGraphs — теперь это полезные инструменты, которые я точно буду применять в работе. Курс полностью оправдал мои ожидания. Даже несмотря на то, что часть тем была мне знакома, он оказался очень полезным. Для новичков — отличная база, для тех, кто уже работает с данными, — хорошая возможность систематизировать знания и прокачать подход. Отдельный плюс — подробная и очень внимательная обратная связь (спасибо Алексею и особенно Дамире). Поддержка в чате и общение со студентами сильно мотивируют и помогают расти. Работа над дипломом стала отдельным классным опытом: я даже вышла за рамки курса, немного поработала с большими данными и попробовала писать код (хотя это совсем не мой конёк). Круто, что в дипломе можно побыть и аналитиком, и сторителлером, и немного дизайнером — при постоянной поддержке преподавателей. Однозначно рекомендую курс всем, кто только начинает путь в визуализации данных, и тем, кто уже давно в этой сфере, но хочет посмотреть на свою работу по-новому и прокачать навыки.

Специальные цены на курс будут доступны до конца недели. Хотите научиться делать понятные графики, за которыми стоят истории — записывайтесь по ссылке. #отзыв

От нейрослопа до смысла — один промпт Алгоритмическая лента в фейсбуке подкинула пост с таким графиком. Его автор — похоже, хвастался, оптимизацией своего сайта под выдачу нейросетей. График, очевидно — насквозь ии-шный, клод такое сделает за минуту. Визуально выглядит симпатично, но если присмотреться — сразу проблемы. Взять, к примеру, подзаг:

Для бренда — % ответов с упоминанием; для конкурентов — доля среди суммы их упоминаний.

🤯🤯🤯 Мало того, что текст просто трудно переварить. Оказалось — автор на одной оси показывает разные величины. Их просто нельзя сравнивать! Проблема в целом понятна. Клод по умолчанию решил рисовать все столбики с осью до 100%. На такой оси 2-8% конкурентов выглядят настолько маленькими, что автор решил придумать новую метрику. Но этой проблемы бы не было, если бы мы поняли, зачем делаем график: 🔴показать, какой маленький процент сайты занимают в выдаче → ось сделать до 100% 🔴сравнить проценты между собой → ось в данном случае можно сделать до максимума Но вообще, кажется, цель была просто показать «мы молодцы, — а конкуренты — нет». В этом случае вообще не важно, насколько там 2ГИС больше Apple — болтаются они там мелкими, ну и пусть. Главное, что лидера видно. По имеющимся данным быстренько сделал свою версию вместе с Клодом. В идеале бы — добавить информации, что за тема, и среди каких ответов замеряли процент — я подписал наугад. ——— Если вы хотите разобраться в правилах визуализации данных, не допускать таких ошибок и делать свои графики профессионально — сейчас открыт набор на 7 поток моего курса «Эстетика в графиках». Переходите по ссылке и бронируйте место.

Шишки, которые можно набить во время визуализации с нейросетями У Reuters Institute for the Study of Journalism при University of Oxford вышел классный текст о том, как один человек за неделю собрал большой дата-дашборд с помощью ИИ. На первый взгляд это история про «нейросети теперь всё сделают за нас». Но на самом деле — почти наоборот. ИИ помог быстро собрать прототип: извлекать данные, строить графики, генерировать черновые выводы. А потом начались ошибки: агент рисовал города в море, пропускал примечания к таблицам, делал банальные выводы и иногда уверенно ссылался не на те значения. В этом и есть главный урок: чтобы сделать хороший дата-проект, недостаточно написать промпт. Нужно понимать данные, географию, типы графиков, редакторскую задачу и дизайн. Нейросеть не заменяет редактора, аналитика и дизайнера. Она просто резко ускоряет тех, кто понимает, что хочет получить. В качестве кейса — одна из иллюстраций проекта: первую картинку агент построил сам, вторую — доработал уже автор. ⭐⭐⭐ Напомню, что в новом потоке курса мы будем делать упор на ИИ: вы научитесь строить графики быстрее и проще, но при этом получите фундаментальное понимание принципов визуализации данных. И — конечно — сможете отличить корректную работу от глюков нейросеток. Записаться с максимальной скидкой: https://clck.ru/3UbbeG

Новый поток моего курса по визуализации данных — теперь с ИИ! Шестой поток курса «Эстетика в графиках» на днях завершил свою работу. А значит совсем скоро я по традиции буду делиться с вами крутыми работами выпускников и звать вас на новый поток. Сразу скажу: он будет другим! Прямо сейчас я обновляю курс. Главных изменений будет два: ✅ Во-первых, мы полностью переделываем механику курса. Теперь это будет интерактивный учебник, с которым можно будет взаимодействовать, а не просто смотреть на говорящую голову; ✅ Во-вторых, ключевым инструментом на курсе станут нейросети. Сейчас это самый простой и эффективный способ делать графики, и мы будем учиться пользоваться ими правильно и с соблюдением всех принципов визуализации данных. База курса остаётся прежней, поэтому в результате вы не просто будете жать кнопочки в нейросети, но и: ⚪Научитесь делать визуализации, которые будут сразу понятны коллегам и начальству. Вопросов «а что тут имелось ввиду» станет кратно меньше; ⚪Поймёте, как делать графики, которые сразу захватывают внимание и рассказывают истории; ⚪Получите профессиональное преимущество, ведь любой заказчик любит, когда «красивенько»; ⚪Не дадите искусственному интеллекту «водить вас за нос» манипуляциями с данными, а будете сами управлять процессом. А ещё в конце курса сделаете под моим руководством собственный проект. Там можно будет включить внутреннего исследователя, покопаться в данных и сделать инфографику, которая станет украшением для портфолио. Вот несколько примеров с прошлых потоков: раз, два, три, четыре, больше по тегу #работы_студентов@data_csv Посмотреть отзывы и подробности, а также записаться на курс можно тут.

❕Сейчас — самые большие скидки, тариф с обратной связью стоит 33900 вместо 45000 руб. Вы можете оплатить полную стоимость, а можете только забронировать место и цену за 1000₽. Для этого при оплате нужно нажать кнопку «Частичная оплата» Предзапись будет открыта до 21 июля включительно. Есть рассрочка на срок до 12 месяцев, по ней ваша переплата — 0 руб.

⏱ Старт курса — 7 августа 📅 Длительность — 3 месяца Ну и бонус для всех, кто уже проходил курс: вы сможете приобрести доступ к новым модулям за символическую плату. Для этого тоже записывайтесь в лист ожидания, и я буду знать, что вам важны актуальные разделы. Записывайтесь на седьмой поток курса на самых выгодных условиях и получите актуальные инструменты, которые помогут вашим графикам выгодно выделяться на фоне остальных. Ещё раз — ссылка.

Дайждест последних полезных постов в канале 👉 ГАЙД: 5 фатальных ошибок в графиках, которые подрывают доверие к вашему анализу 👉 Избыток цифр вам мешает. И вот почему 👉 Как контекст превращает график в историю 👉 Почему нельзя «забить» на текст в визуализации 👉 Самый эстетичный генератор палитр 👉 Разборы и перевёрстка: #разбор

Как усилить акцент на падении в конце периода? В комментариях к прошлому графику читатель написал

В итоге видно колебание, но не видно падение - оно где-то там, сбоку <...>. Для аналитики - топ, для иллюстрации к новости "Шеф, всё пропало, рейтинг падает!" - не особо наглядно.

Готов согласиться, что гротескного падения в моей версии нет. Можно ли усилить сообщение, при этом не так явно манипулируя восприятием, как это сделали Усы? Пожалуй. Нарисовал две экспериментальных версии: 1) Первая — в целом — близка по идее к оригинальной картинке. Но — вы же понимаете, чем она отличается? Напишите в комменты, что видите. 2) Вторая картинка... Наверное, посложнее, но зато ещё меньше искажает восприятие. Важно помнить, что такими приёмами стоит пользоваться осозанно, хорошо понимая, зачем они конкретно вам. Какой вариант понравился больше всего?