data.csv

Страшные и впечатляющие карточки о домашнем насилии. Их выпускает проект «Считается», который ведёт статистику на эту тему в Казахстане. Есть ещё их видео, где картинки анимированы. На самом же сайте цифры оформлены достаточно строго: https://schitaetsya.kz/about Здесь также стоит оговориться, что в проекте есть проблемы с виузализацией: например, на первой карточке долька пайчарта явно показывает больше, чем 51%, а на третьей карточке ось баров начинается не с 0, а с 5.

Ещё одна красивая визуализация процессов, напрямую связанных с нашей жизнью. Сможете угадать, какие данные тут визуализированы? Судя по тенденции, в одной из следующих «клеточек» облачко просто улетит, и сама клеточка останется пустой 🙈 Источник: https://twitter.com/k_sonin/status/1770446059527164230/photo/1

Красивущий и очень необычный график The Ecomonist о том, как изменились электоральные предпочтения британцев. Необычен он сразу двумя показателями: 🔴Формой. Этот график называется Scatter Ternary Plot и помогает понять, какой из трёх показателей у определённой точки в большей степени выражен. Например, можно сравнить, какой предмет на ЕГЭ лучше сдал 11 класс школы 1544: математику, русский или английский. 🔴Динамикой. Здесь не просто показаны статичные точки, а соединены два временных интервала. Так мы можем понять, что люди, голосовавшие за «иные партии», скорее всего будут больше голосовать за партию Labour, как и голосовавшие за консервативную партию. А вот избиратели партии Labour немножко подвинулись в сторону «иных» Эффективно? Сомнительно. Эффектно? Точно да! И мысль основная считывается. https://www.economist.com/britain/2024/02/28/a-changing-british-electorate-is-propelling-labour-towards-victory

В Т—Ж придумали новый забавный калькулятор — теперь вы можете посчитать стоимость ваших рабочих зумов. Вводите количество участников, их среднюю зарплату, и смотрите, как уходят деньги. Красота! https://journal.tinkoff.ru/nuzhen-sozvon/

Уже подъехало уточнение! «Важные истории» пересчитали аномальные голоса с корректировкой: без результатов по Москве. В этом регионе результаты публиковались «в кучу». ЦИК объединил тех, кто голосовал на участках и электронно. Это искажало общую картину. Поэтому более точная оценка по аномальных голосов за Путина по методу Сергея Шпилькина — почти 22 млн. Но и у этого метода существуют ограничения. Реальная картина, скорее всего, куда более впечатляющая.

Независимые дата-журналисты уже делают первую аналитику результатов выборов по методу математика Сергея Шпилькина и приходят к ожидаемым результатам. Прошедшие «невыборы» стали рекордными по количеству фальсификаций. Количество голосующих на выборах подчиняется нормальному распределению — основная часть избирателей проголосует на участках со средним значением явки. Например, если средняя явка составила 60%, то основная масса избирателей придёт на участки, где явка будет 50-70%. Участки, где явка будет 30% или 90% будут встречаться значительно реже. Если распределение голосов не похоже на нормальное — это уже повод насторожиться. Если же при этом на участках с высокой явкой неестественным образом растёт число голосов «за партию власти», это явный признак вбросов. Так и на этом графике: голоса за Слуцкого, Харитонова и Даванкова в сумме подчиняются нормальному распределению, а Путин неестественно растёт на участках с высокой явкой. Всё это мы уже не раз видели на выборах в России, а теперь встречаем фальсификации рекордных масштабов.

Вместо тысячи слов скину скриншот из карты, которую делал в 2018 году для «Новой газеты»: можно было провести мышкой и открыть лицо кандидата, победившего в регионе (ну вы поняли, что там) Карта уже «погибла» из-за переездов сайта, к сожалению — поэтому ссылки на интерактив не будет

В сервис для визуализации данных Datawrapper завезли несколько новых фишек — историю версий и совместное редактирование графиков (прямо как в гугл-документах). Говорят, опции доступны во всех тарифных планах, даже в бесплатном. А у вас когда-нибудь была необходимость совместного редактирования графиков? https://blog.datawrapper.de/introducing-live-collaboration/

Есть что-то очень притягательное в этом графике, который называется тримап Вороного. Такое название он получил в честь математика, который придумал, как разбивать плоскость на множество элементов. На этой картинке показано, как менялась капитализация 225 крупнейших японских компаний. Что тут получилось хорошо: • Показать, как изменилась доля компаний, входящих в общемировой топ-50 • Показать структуру экономики Японии • Выделить ключевые компании в разные годы Что получилось плохо: • Дать понять, как изменилась структура японской экономики. Пайчарты, тримапы и диаграмма Вороного — это чаще всего плохие графики для сравнения значений. Посмотрите на него и на другие графики в материале Bloomberg про взлёт японских активов: https://www.bloomberg.com/graphics/2024-japan-nikkei-225-records-historic-high/ Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls

Очень красивый материал Bloomberg о том, как война в Украине влияет на сбор урожая и его поставку в другие страны. Несмотря на боевые действия, Украина по-прежнему является одним из крупнейших поставщиков пшеницы и кукурузы, но с каждым годом вести эту деятельность становится сложнее и сложнее. К примеру, из-за новой волны мобилизации в стране не хватает рабочих рук, чтобы собрать урожай. Также проблемой становится перевозка товаров — не всегда возможно сделать это безопасно. Читать

Иван Бегтин сегодня анонсировал новую платформу для поиска данных — Dateno. Это сайт, на котором можно найти открытые данные и статистику со всего мира по поисковому запросу. На нём уже проиндексировано 10 миллионов датасетов (из них — 219 тысяч по России), а к концу года это количество планируют расширить до 30 миллионов. Можно указать тематику, язык источника, формат данных. А работает это уже лучше, чем тот же Google Dataset Search. Портал пока находится в стадии беты, но уже работает: https://dateno.io/

Как понять, нужно ли вам делать дата-историю? У издания The Pudding, славящегося самыми крутыми дата-историями, есть инструкция о том, как понять, можно ли и нужно ли делать историю, основанную на данных. Если коротко, перед началом работы надо ответить на несколько вопросов: * Есть ли у вас какой-то новый или уникальный вопрос, на который вы можете дать ответ? * Можно ли дать ответ на этот вопрос при помощи данных? * Можете ли вы достать данные, чтобы ответить на этот вопрос? * Действительно ли результаты анализа получились интересными? Для каждого этапа у The Pudding есть свои примеры, которые интересно поизучать: https://pudding.cool/process/pivot-continue-down/

Большой труд Тинькофф Журнала о работе дизайнеров, основанный на опросе читателей. Внутри можно узнать: * Дизайнеров какого возраста больше всего * Как часто они переезжают, чтобы сменить работу * Какое они получили образование * Как их зарплата зависит от позиции, места жительства и сферы * Трудятся ли дизайнеры в офисе или на удалёнке * Что их беспокоит * Многие ли ищут себе новую работу ... и многое другое Кроме того, материал очень хорошо сделан инфографически, есть много классных приёмов и фишек, на которые стоит обратить внимание. При том, что это строгий материал, и может показаться, что тут некуда разгуляться, выглядит он очень симпатично: https://journal.tinkoff.ru/zarplata-design-2024/

Если вы делаете инфографику — есть шанс проявить себя Школа Дизайна НИУ ВШЭ организует конкурс, на который можно подать любую свою работу, сделанную в период с января 2021 года. Лучших — отметят, наградят и подарят приятные денежные призы. В жюри — большое количество замечательных и уважаемых людей в сфере инфографики и визуализации данных, в том числе и ваш покорный слуга. Работы можно подать здесь до 2 апреля: https://hsedesign.ru/competition/87aeb9175ed941418f2ff96bfb263fcb P.S. кнопка «участвовать в конкурсе» почему-то не работает, судя по всему — подавать придётся через кнопку «добавить проект». Стоит найти на странице инструкции: > Также мы подготовили гайд по работе с платформой, который поможет легко и быстро создать аккаунт и загрузить проект.

Коллеги из канала The Economist Access тоже пишут про дата-журналистику — они публикуют переводы материалов The Economist, Washington Post, NYT и других крупных изданий. Вот например, перевод материала про индекс демократии, про который я писал несколько дней назад. Особенно удобно, что статьи в канале можно читать без пейволла. Советую подписаться: https://t.me/theeconomistaccess

Пожалуй, одна из самых известных визуализаций современности — это Warming Stripes. Каждая полоска на этом графике показывает отклонение температур от конца XIX века. Она не даёт четкого представления о природе изменений, но зато быстро доносит сигнал — «становится теплее». The New York Times рассказывают, что Эд Хокинс не случайно придумал эту идею — он вдохновился детским одеяльцем, которое сшила его коллега! Фактически, Warming Stripes впервые появились именно в физическом виде, а Эд лишь адаптировал визуализацию под цифровой формат. В свою очередь, коллега Хокинса уже видела нечто подобное — оказывается, есть древняя традиция — делать одеяла (temperature blankets), на которых цветом показана температура разных дней. Ещё в статье упоминаются sky blankets — одеяла, раскрашенные в цвета неба, но мне не удалось найти хороших картинок, которые это юы иллюстрировали. Почитать историю полностью и посмотреть на фото того самого одеяла: https://www.nytimes.com/2022/06/17/climate/climate-warming-stripes.html Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls

Сделали с коллегами большой проект про изменение климата в России Долгое время я и сам смотрел на такие статьи у ведущих иностранных медиа и не мог взять в толк — почему все так носятся с этим потеплением на 2°C? Оказалось, что всего несколько градусов разницы не только могут вызывать катаклизмы по всему миру в будущем, но и уже оказывают видимое влияние на нашу страну в масштабе десятилетий. К примеру, с середины прошлого века в Ростове-на-Дону число дней с температурой ниже нуля сократилось почти в два раза: в 1950-х годах их доля составляла 25%, в 2020-х — 13%. Аномально холодных дней — таких, для которых температура ниже, чем на 5°C, чем в 1950-1979 годах*, во всех миллионерах в 1950-х было столько же, сколько аномально жарких. А сейчас их ~ в 5 раз меньше! Это значит, что особо холодные дни в любое время года (например, 5°C в июне или -30°C в январе) всё ещё могут наступить, но вероятность этого сильно ниже, чем раньше. А ещё я в шоке от того, сколько проблем возникает при работе с климатическими данными. И посылаю восхищение командам Bloomberg, FT, NYT и другим, которые с ними работали — с виду казалось, что там всё должно быть очень просто 😄 Подробнее обо всём этом читайте в проекте: https://yandex.ru/company/researches/2024/weather-change *1950-1979 годы — это период, который мы во всём проекте использовали для сравнения. 30 лет — это стандарт у метеорологов, а 1950 выбран как точка, с которой у нас есть наиболее полные данные по России.

Продуктовые аналитики, какие планы на выходные? 2 и 3 марта Тинькофф проведет Weekend Offer для специалистов с опытом от 2 лет. Можете пройти собеседование и попасть в команду за пару дней. Если устроитесь, будете решать сложные финтех-задачи, развивать продукты для миллионов, пользоваться бенефитами и расти. Оставьте заявку до 28 февраля и участвуйте онлайн. Реклама АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679, erid=2VtzqwceDFF

У «Важных историй» вместе с аналитиками из Vertical 52 и журналистами немецкого издания Tagesspiegel вышло красивое, но страшное, исследование масштабов разрушения украинских городов — Мариуполя, Северодонецка и Бахмута. Оценить это удалось с помощью спутниковых снимков и модели на основе машинного обучения, которую впервые применили для документирования разрушений в секторе Газа. К сожалению, из-за некоторых особенностей повреждений зданий и разрешения снимков, тут нельзя говорить об абсолютной точности, но последствия военных действий показаны очень наглядно. https://storage.googleapis.com/istories/stories/2024/02/22/sledi-voini-iz-kosmosa/index.html

Удивительный график The Economist в новом материале про индекс демократии. Микс Area Chart, где за каждый год показано соотношение режимов разных типов с чем-то вроде Bump Chart, где у каждой страны ещё есть положение в рейтинге. Исследовать это всё крайне интересно. Мне было любопытно узнать, например, что в Уругвае демократия более «совершенная», чем в США, а Индия вообще входит во вторую зону графика. https://www.economist.com/graphic-detail/2024/02/14/four-lessons-from-the-2023-democracy-index Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls