en
Feedback
data.csv

data.csv

Open in Telegram

Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel data.csv

Channel data.csv (@data_csv) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 13 844 subscribers, ranking 746 in the Marketing & PR category and 47 125 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 844 subscribers.

According to the latest data from 01 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 19 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 27.00%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.69% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 738 views. Within the first day, a publication typically gains 1 619 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 105.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as визуализация, аналитика, llm, данными, работы_студентов.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 02 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Marketing & PR category.

13 844
Subscribers
-624 hours
-47 days
+1930 days
Posts Archive
data.csv
13 844
Команда учёных из университетов Великобритании и США придумала новый способ визуализации — Air Quality Stripes. Работа вдохно
+1
Команда учёных из университетов Великобритании и США придумала новый способ визуализации — Air Quality Stripes. Работа вдохновлена легендарными Сlimate Stripes — пожалуй, самой известной визуализацией про изменение климата А как вам? Кажется убедительным? Статья Guardian про эти графики: https://www.theguardian.com/environment/article/2024/aug/23/can-climate-stripes-change-the-way-we-think-about-air-pollution

data.csv
13 844
Примкну к рядам людей, горюющих по уходу Notion из России Для меня это один из ключевых инструментов в работе: я использую ег
Примкну к рядам людей, горюющих по уходу Notion из России Для меня это один из ключевых инструментов в работе: я использую его как таск-трекер, блокнот, базу знаний, а в перспективе хотел бы там ещё вести привычки, отмечать прогресс в целях. Вчера я себе места не находил и не мог вернуться к другим задачам, пока не изучил, какие аналоги могут закрыть мои потребности. Изучил десятки — российских и зарубежных — и был страшно разочарован. Большинство из них выглядит так, что пользоваться ими просто неприятно. Многие программы хороши — к примеру, Craft, но он скорее имеет функциональность хорошего блокнота, базу там особо не поведёшь. Экспорт в 9/10 аналогах работает отвратно. Во многих местах слетают связи, даже простые конспекты разваливаются. Базы данных иногда превращаются в обычные таблицы без интерактива. Как всё выглядит после экспорта в некоторые программы — лучше не видеть 🫥 Для себя выделил два фаворита: 1️⃣ https://affine.pro 2️⃣ https://anytype.io Сам остановился на втором. Для меня в Anytype есть критичный минус: сейчас странички оттуда можно пошерить только пользователям приложения (причём, бесплатно — ограниченному числу). Опубликовать конспекты в интернете тут не получится, придётся искать другие варианты. Публикацию в интернет обещают доделать в этом году, но это ещё надо дожить. А — ну и экспорт из Notion, как и почти везде, кривоват. Буду настраивать пространство с нуля. В остальном — очень приятно. Сразу видно, что программой занимались люди, у которых есть вкус и понимание эстетики, у них даже сайт хорош 😄 Есть мобильное приложение, есть много шаблонов и активное сообщество. Непривычно, конечно, но приноровиться можно. Хотя хочется, конечно, чтобы Notion, как и Miro, дали попятную.

data.csv
13 844
Протестировал новую килер-фичу Datawrapper — плагин для PowerPoint. Подхватывает все ваши графики из сервиса, позволяет убрать заголовок, позволяет сделать подложку прозрачной: ну сок? Интерфейс максимально простой, мучаться с подгонкой размера не нужно. Плагин есть в двух версиях: статика, а есть интерактив Интерактивные графики работают только с интернетом, а статику можно сохранить в любом формате и показывать даже в глухом лесу. Единственная ложка дёгтя: шрифты на графике менять можно только в платной версии, а она стоит недёшево. Но кажется, большинство офисных работников и без этого проживёт. Напомню, что у Flourish подобная интеграция есть с сервисом Canva, но простите, где Canva, а где — PowerPoint...

data.csv
13 844
Залипательный проект и интересный источник данных — One Million Screenshots. В базе — скриншоты более миллиона популярных сай
Залипательный проект и интересный источник данных — One Million Screenshots. В базе — скриншоты более миллиона популярных сайтов, есть история за несколько месяцев, можно посмотреть метаданные сайта, найти похожие. https://onemillionscreenshots.com/

data.csv
13 844
Мои студенты из Вышки шлют привет. Очень радостно и тепло получать такие весточки ☺️
Мои студенты из Вышки шлют привет. Очень радостно и тепло получать такие весточки ☺️

data.csv
13 844
Крутой сайт с визуализациями от Яна Хольца 188 чудесных графиков от 110 авторов, разбитых по типам и инструментам, а для неко
Крутой сайт с визуализациями от Яна Хольца 188 чудесных графиков от 110 авторов, разбитых по типам и инструментам, а для некоторых ещё и есть исходный код! Залипнуть и вдохновиться 🥰🥰🥰: https://www.dataviz-inspiration.com/about

data.csv
13 844
Яндекс исследовал поисковый интерес к туристическим запросам и нашёл забавное: Оказывается, пик поисковой активности про биле
Яндекс исследовал поисковый интерес к туристическим запросам и нашёл забавное: Оказывается, пик поисковой активности про билеты и туры приходится на стандартный рабочий день. Это и так самые горячие часы в поиске, но для туристических запросов — особенно. Пожалуй, можно сделать вывод, что мысли «куда бы отсюда поскорее уехать» у большинства людей появляются прямо в офисе 😄

data.csv
13 844
Миф: аналитики данных интроверты и работают только с таблицами Реальность: Аналитик данных общается с бизнесом. Он про помощь
Миф: аналитики данных интроверты и работают только с таблицами Реальность: Аналитик данных общается с бизнесом. Он про помощь бизнесу и принятие бизнес-решений, которые важны любой компании. Аналитики, которые обрабатывают огромные данные, — новая элита IT-сферы. Эти специалисты помогают понять огромные массивы данных и принять правильные решения на основе цифр. На бесплатном онлайн-курсе «Аналитика за шесть уроков» эксперты-практики из Changellenge >> Education докажут, что в аналитику может перейти практически каждый — независимо от возраста и начального образования. На мини-курсе вы: ✔️Изучите азы основных аналитических программ; ✔️Решите базовые задачи от экспертов-практиков; ✔️Разберетесь с направлениями и выберите подходящее для себя; ✔️Получите сертификат о прохождении курса и пошаговый план по переходу в новую профессию. В общем, пройдете тест-драйв профессии аналитика и сможете начать строить новую карьеру! Для всех участников курса действует дополнительная скидка 15 000 руб. на образовательные программы Changellenge >> Education. Оставьте заявку и участвуйте в розыгрыше подарков на 100 000 рублей! Регистрируйтесь по ссылке. Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2VtzqvQxScU

data.csv
13 844
Издание «Вёрстка» ищет в свою команду опытного дата-редактора. Вдруг это вы? Подробнее: https://t.me/svobodnieslova/5458

data.csv
13 844
Мои друзья помогли мне поднять мой оклад в 1,5 раза Много лет назад, когда я устраивался на работу, я имел очень смутные представления о том, сколько денег получают люди моей квалификации. И хотел назвать рекрутёру скромные зарплатные ожидания — тогда мне казалось, что это предел мечтаний, да и на HH лишь избранные вакансии публиковались с более высокой зарплатой. Несколько моих друзей, работающих в близкой сфере, узнав эту сумму, хватались за голову — по их мнению, просить надо было сильно больше. По совету друзей я повысил запрашиваемый оклад в полтора раза и, как оказалось — не прогадал, эта сумма укладывалась в вилку моего грейда. В тот раз меня спасли друзья, а вам может помочь телеграм-канал моего коллеги Тагира. Он собирает реальные истории и зарплаты аналитиков. Опираясь на эти данные, вы можете понимать, сколько попросить при трудоустройстве: https://t.me/+WFOndVikSjc1MjUy

data.csv
13 844
А вообще есть ещё один тип графика, в котором категории соединяются линиями. Это — Parallel coordinates. Скажу честно — я его
А вообще есть ещё один тип графика, в котором категории соединяются линиями. Это — Parallel coordinates. Скажу честно — я его не очень понимаю. Очень специфичная вещь, удачных применений можно пересчитать по пальцам одной руки. Вот неплохой вариант от Нейтана Яу. Что тут можно понять? 1) Что на уход работающий мужчина 65+ тратит меньше времени, чем на домашние хлопоты 2) Что люди всех категорий спят больше времени, чем ухаживают за собой (как бы это ни было очевидно), а вот со сравнением ухода и работ по дому всё не так однозначно 3) Что мужчины 65+ в будние дни спят больше, чем ~треть из категорий на графике (примерно треть линий расположено левее) Интерактив можно тут пощупать: https://flowingdata.com/2016/12/06/how-people-like-you-spend-their-time/

data.csv
13 844
В комментариях к прошлому посту многие задавались вопросом: можно ли использовать Slope Chart для визуализации разницы в кате
В комментариях к прошлому посту многие задавались вопросом: можно ли использовать Slope Chart для визуализации разницы в категориях. К примеру, для сравнения значений у мужчин и женщин, пенсионеров и работающих, котов и собак. Лично я считаю, что да — неоднократно встречал подобные визуализации в изданиях мирового уровня. Вот вам совсем свежий пример — New York Times объясняет, может ли повлиять изменение методологии подсчёта очков на результаты японских олимпийцев в скейтбординге. Сравниваются результаты одних и тех же спортсменов по трюкам и проездам (простите, если тут ошибаюсь в терминах). Обычно Slope Chart более наглядно показывает разницу в изменении за счёт соблюдения принципа близости: линии, как ни крути, будут расположены друг к другу ближе, чем столбики, поэтому их проще сравнивать. https://www.nytimes.com/interactive/2024/07/26/world/olympics/japan-skateboarding.html Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls

data.csv
13 844
#работы_студентов Почти половина домохозяйств в России не могут позволить себе неожиданные траты, заменить изношенную мебель
+3
#работы_студентов Почти половина домохозяйств в России не могут позволить себе неожиданные траты, заменить изношенную мебель или неделю отпуска вне дома. Такой вывод следует из данных Росстата и дипломного проекта по визуализации данных моей студентки — Ирины Григал. Работа получилась лаконичной, но в ней запрятано много приёмов визуализации данных, которые делают её убедительной. Ирина проделала большую работу, чтобы найти ключевые идеи, которые уместно и интересно показывать при помощи графиков. В комментариях выложу одну из первых версий — ей до такой ясности было далеко. Сегодня последний день, когда можно занять место на курсе по визуализации данных и сделать подобную работу под моим руководством. Следующий поток стартует не раньше, чем через три месяца. Если хотите с нами, присоединяйтесь по ссылке: https://clck.ru/3CPYWL

data.csv
13 844
Вчера пришёл в гости к коллегам из Яндекс Лавки — рассказал про дата-журналистику и грамотную визуализацию данных. Лекция нач
+1
Вчера пришёл в гости к коллегам из Яндекс Лавки — рассказал про дата-журналистику и грамотную визуализацию данных. Лекция началась с вопроса мне: — Лёша, какой у тебя любимый товар из Лавки? — Желейные шарики В конце лекции они уже были у меня в руках 🥺 На самом деле, этим постом хочу сказать, что меня можно приглашать к вам: подготовлюсь и соберу лекцию по вашему запросу. Осталось только найти свободный слот в расписании 🥲

data.csv
13 844
Не очень хорошие новости для людей, которые опираются на списки рекомендаций. The Economist взяли 500 самых высоко оценённых
Не очень хорошие новости для людей, которые опираются на списки рекомендаций. The Economist взяли 500 самых высоко оценённых книг с портала The Greatest Books of All Time и посчитали, что среднему читающему американцу потребуется 45 лет жизни, чтобы изучить их все. Как и везде — взять всё от этого мира не получится, придётся быть очень избирательным. К слову, 4% из этих 500 «великих книг» изначально написаны на русском языке. Не знаю, есть ли тут искажение, связанное с тем, что сайт англоязычный. Статья под жёстким пейволлом, но подсмотреть можно в веб-архиве. Кстати, порекомендуйте под этим постом, что почитать? Мне в этом году очень зашёл писатель Йоав Блум — читал его книги «Я всегда остаюсь собой» и «Что другие думают во мне». А из нонфикшна — «Гиперфокус. Как я научился делать больше, тратя меньше времени»

data.csv
13 844
Есть два человека, которых я могу назвать своими наставниками в сфере визуализации данных: Денис Запорожан и Александр Богачё
Есть два человека, которых я могу назвать своими наставниками в сфере визуализации данных: Денис Запорожан и Александр Богачёв. Денис был моим преподавателем по визуализации данных в ВШЭ. Он привил мне любовь к нестандартным графикам, Моне Чалаби и дал возможность поработать с крутыми коллегами из Студии инфографики РИА. На его занятиях мы вырезали и раскрашивали фигурки, слушали рассказы от профессионалов индустрии и восщихались, глядя на самые красивые проекты из медиа. Уже после курса долгое время я приходил к Денису за помощью и советом, и он помогал мне придумывать интересные ходы в инфографике. Саша был моим руководителем на первой дата-работе — в РБК. Также я проходил у него несколько интенсивов. Сначала — в рамках воркшопа для сотрудников «Новой газеты», а потом и его авторский марафон. Саша открыл мне глаза на то, что даже простые графики могут быть интересными, а элементарные правила позволяют делать их значительно лучше. Как сейчас помню — когда я проходил курс от Саши, я уже года два работал дата-журналистом, и думал, что и так всё знаю. Однако в каждом новом модуле оказывалось, что есть простейшие вещи, которые я раньше напрасно не замечал. Здорово и приятно, что теперь уже я в рамках своих курсов могу открывать для людей чудесный мир визуализации данных. Если среди читающих есть мои студенты, знайте: я буду счастлив увидеть ваши работы, порадоваться вашим успехам, подсказать и покритиковать. Можете смело со мной делиться! P.S. на фото уже я в 2022 году читаю лекцию для коллег Дениса в Газпромнефти, а Денис слушает 😌

data.csv
13 844
Запись вебинара и основной старт продаж курса «Эстетика в графиках» Спасибо, что пришли вчера на стрим! До сих пор радуюсь ко
Запись вебинара и основной старт продаж курса «Эстетика в графиках» Спасибо, что пришли вчера на стрим! До сих пор радуюсь количеству людей, увлечённых датавизом и желающих узнать про красивые графики 🌿 Вебинар будет доступен по ссылке до 7 августа. Успевайте посмотреть, чтобы узнать, как и зачем использовать дата-сторителлинг при создании графиков в любой сфере, и из каких шагов состоит работа над убедительной визуализацией. 〰️〰️〰️ Все шаги, озвученные на вебинаре — от правил визуализации до работы в программах — в деталях разбираем на курсе «Эстетика в графиках». Сегодня открываем основные продажи на второй поток, который стартует 10 августа. В результате курса вы научитесь делать залипательные графики за 2 месяца и получите толчок для карьерного роста. Длительность обучения: 9 недель, включая время на выполнение дипломных работ. Примеры работ учеников смотрите по хэштегу #работы_студентов На тарифах с обратной связью я лично буду разбирать каждую вашу домашку и дипломный проект. До 7 августа действуют скидки — например, тариф с обратной связью будет стоить 29 900 вместо 35 000. По беспроцентной рассрочке за обучение на тарифе можно платить от 2 492 рублей в месяц. Посмотреть подробности и внести оплату можно тут: https://clck.ru/3CEuwJ

data.csv
13 844
Люди воспринимают графики не слишком точно Нашёл исследование, в котором испытуемым ненадолго показывали две пары выдуманных
Люди воспринимают графики не слишком точно Нашёл исследование, в котором испытуемым ненадолго показывали две пары выдуманных финансовых показателей и просили оценить, какой из графиков показывает больший рост. В эксперименте использовали две пары столбиковых диаграмм. Во второй из них рост столбиков увеличивали на значение от 5 до 50% по сравнению с первой. То есть, первый столбик у пары графиков был одинаковый, а последний — на X% больше. Оказалось, что разницу 5-10% люди вообще не видят, 20% в одном из экспериментов заметила лишь половина испытуемых — и это при прямом сравнении! Представьте, что будет, если сравниваться не с чем? Этим, увы, пользуются компании в своих отчётах. О том, что делать, чтобы посыл, содержащийся в ваших данных, считали более точно, поговорим уже сегодня в 19:00 на бесплатном вебинаре: https://clck.ru/3CDA9p

data.csv
13 844
Одна из моих самых любимых дипломных работ на курсе «Эстетика в графиках» — работа Константина Амозова. Здесь — и шикарная ис
+5
Одна из моих самых любимых дипломных работ на курсе «Эстетика в графиках» — работа Константина Амозова. Здесь — и шикарная история, и множество экспериментов с графиками, и детальки, в которые хочется вглядываться 💔
В работе я исследовал, какой вклад внесли советские и современные застройщики в то, каким мы видим Калининград сегодня. По сути после войны на фундаменте старого города построили новый. И моя задача была показать этот процесс: как менялись подходы, масштаб и объёмы застройки. В основе почти всех графиков годы и площадь зданий. И, пожалуй, самым сложным было однотипные данные визуализировать разными способами.
Как начать визуализировать данные понятно, интересно и привлекательно для окружающих, буду рассказывать завтра в 19:00 на онлайн-лекции «Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения». На лекции разберем: ⭐️Графики Центробанка, Т—Ж, The Ecomonist. Что в них хорошо, что не очень, и какие простые приемы вы можете взять в свою практику, чтобы убедить кого угодно и в чём угодно; ⭐️Как графики могут искажать данные, и манипулировать читателями; ⭐️Почему важно правильно выбирать тип графика, и какие вообще типы существуют помимо банальных столбиков и кружочков; ⭐️Алгоритм создания графиков, которые выглядят профессионально. Регистрируйтесь, если ещё не: https://clck.ru/3CC3Qo #работы_студентов

data.csv
13 844
Зову вас на свой открытый вебинар «Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения» Я часто вижу презентации и статьи с графиками, которые невозможно понять. Они сложные, некрасивые, и если внимательно не слушать спикера или не читать сопровождающий текст — вывода по ним не сделать. Но можно и иначе: Лаконично. Привлекательно. Понятно без лишних объяснений. О том, как делать графики «второго типа» расскажу на открытой онлайн-лекции «Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения». Что на нем будет? 🔸 5 шагов для создания графика, на котором захочется залипнуть надолго. 🔸 Секрет управления вниманием читателя в дата-сторителлинге, и как вам его использовать 🔸 Как выбрать график таким образом, чтобы он подталкивал к принятию верных решений 🔸 Разберем графики Центробанка, Т—Ж, The Ecomonist и поймем, как использовать их опыт в своих работах Вебинар приурочен к старту второго потока моего курса «Эстетика в графиках», поэтому, само собой, про него я буду рассказывать тоже. Я подобрал на 100% новый материал — пересечения с прошлыми моими выступлениями не будет. Зато будет много интересных примеров, на которых я объясню, что сделано хорошо, а что можно было бы улучшить. На лекции вы также сможете задать мне вопросы, связанные с визуализацией данных, и поделиться своими проблемами. Время: Среда (31 июля) в 19:00 по МСК Прошлый вебинар я решил не повторять, возможно, и этот не стану. Поэтому переходите по ссылке и регистрируйтесь: https://clck.ru/3C8yWu