data.csv
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 13 859 subscribers, ranking 745 in the Marketing & PR category and 46 865 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 859 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 26 over the last 30 days and by 9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 24.77%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 12.10% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 433 views. Within the first day, a publication typically gains 1 677 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 92.
- 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 29 August, 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.
В процессе работы я стала замечать, что очень негодую по поводу разрыва в количестве прослушиваний песни «Creep» и других треков. Группа выпускала такие сильные и разнообразные пластинки, а мир знает и слушает только «Creep», песню, от которой меня, лично, тошнит! И оказалось, не только меня! Почитав интернеты, узнала, что вокруг «Creep» есть история. Песню сначала не приняли в Великобритании, но спустя год она с фурором ворвалась в американские чарты и сердца. В штатах настолько любили эту песню, что бедный коллектив заставили 4 раза подряд её сыграть, чтобы снять лучший ракурс. Люди приходили на выступления Radiohead, требовали «Creep» и уходили сразу после того, как группа ее исполняла. Первые идеи и наброски инфографики я делала в заметках на планшете и это настолько симпатично выглядело, что было принято решение делать весь проект в стиле скетчей. Частично из-за этого, а также чтобы не перегружать аудиторию сложной инфографикой, в проекте, в основном, я использовала барчарты. Диаграммы были созданы с использованием библиотеки roughViz, а окончательная сборка и оформление выполнены в Figma. PS. В этой работе нет громких выводов и открытий, это фановая аналитическая история вокруг песни, которую я не люблю :)Третий поток курса по визуализации данных стартует уже на следующей неделе. Запрыгнуть в последний вагон: https://clck.ru/3Eqxeb #работы_студентов
Моя работа — серия карточек со статистикой спортивного скалолазания. Этот вид спорта недавно стал олимпийским — с Токио-2020, что повлияло на его развитие. Например, большинство спортсменов специализируются более, чем в одном виде скалолазания. А на первых Олимпийских играх выступали только в многоборье — комбинированном зачете трёх дисциплин: то есть во всех сразу, не каждый — в своей. А ещё — с вступлением в Олимпийское движение стало больше рекордов в лазании на скорость. Также я постаралась отразить интересные паттерны на основе данных. Например, выигрывают первые места и ставят рекорды — как вчерашние юниоры, так и возрастные спортсмены. А в мировом рейтинге «скорости» в топ-30 входят и спецы, то есть спортсмены одной дисциплины, и универсалы-многоборцы. Захотелось проследить путь отдельных спортсменов: многие известные скалолазы не раз становились победителями и рекордсменами. Так по рекомендации Лёши появился connected scatter plot, где на временной шкале отражены повторяющиеся победы чемпионов мира. Кстати, российские спортсмены довольно успешны в скалолазании ;)Записаться на третий поток курса и тоже собрать интересную историю на основе данных под моим руководством можно тут: https://clck.ru/3Em66L #работы_студентов
В результате курса вы: 🟣 Разберётесь как сделать график привлекательным, а также удобным и понятным для читателя; 🟣 Овладеете инструментами визуализации данных (Tableau, Flourish, Figma и другими); 🟣 Узнаете, какой график лучше подходит для вашей задачи, и почему именно он; 🟣 Научитесь дата-сторителингу: поймете, как выстроить графики, чтобы они рассказывали историю;В этот раз будет только 35 мест с обратной связью, и осталось всего 12: если хотите получать от меня разборы по вашим графикам и дипломной работе — записывайтесь сейчас. Можно забронировать за собой место за 1000 рублей, а остаток суммы внести до начала обучения. Есть рассрочки до 12 месяцев, по ним сумма платежа в месяц 2 416 руб. Присоединяйтесь: https://plus-level.ru/ По любым вопросам, пишите Олегу: подскажет по программе, поможет с рассрочкой и оплатой от работодателя, поддержит и ободрит 😄
В рамках хобби и волонтерства я интересуюсь вопросами экологии и устойчивого развития. Меня интересует, какие меры страны предпринимают для экологии и адаптации к изменению климата. Решила проанализировать, что делает Люксембург для обеспечения долгосрочного устойчивого развития, используя открытые данные. Самым трудоёмким этапом была работа с табличными данными: от выбора подходящих датасетов сквозь кривой перевод с французского до подгона их под требования RAWgraphs и Flourish. С выбором вида графиков сложностей почти не возникло: получилось использовать и простенький донат, и Bumpchart. После обучения стало легче понимать, какие виды графиков сразу можно исключить для определенных данных. Как графический редактор использовала фигму. Мега-инсайдов [от анализа] я не ожидала, и результаты получились достаточно предсказуемые. Решила разбавить эту предсказуемость неоновыми цветами как ассоциацию с энергетикой и инновациями, что достаточно непривычная гамма после корпоративных презенташек. Также пришлось отказаться от специфических терминов, чтобы материал был доступен более широкой аудитории, хотя обычно в таких темах хочется добавить больше профессиональных фактов. В целом получилось выразить свои знания и интерес к сфере в новой плоскости. Ну и освоить работу с данными через эффективный визуал.Если тоже хотите разобраться, как красиво оформлять данные, выбирать подходящие виды графиков, и почему нужно выбирать именно их — бронируйте место на моем курсе. 11 мест уже ушли: https://clck.ru/3EVxAD
Я давно хотела взяться за исследование творческого пути актёров, потому что просмотр и обсуждение кино с друзьями — это одно из моих главных удовольствий! Готовых данных у меня не было, и я решила собирать их самостоятельно: нашла несколько датасетов на Kaggle, написала пару парсеров, использовала библиотеки под python для получения данных с IMDb и пр. Открытием для меня стало то, что полностью доверять полученным цифрам нельзя: я периодически натыкалась на нестыковки или неполноту. В результате ручная проверка и сопоставление данных из разных источников заняли неожиданно много времени. Кажется, у меня нетипичный случай: изначально я сама не знала, какую историю хочу рассказать. Даже выбор актёра был практически случайным: несколько вариантов мне предложили товарищи по киноклубу. Но для меня именно в этом ценность моего исследования: в пути от поверхностного знакомства с объектом до полного погружения в его историю. Чем дальше я разбиралась в данных и строила графики, тем больше у меня появлялось идей и тем сильнее я восхищалась своим героем :) В результате успела реализовать только половину всего, поэтому — продолжение следует! Я использовала практически все инструменты, которые освоила на курсе, — в этом одновременно была и лёгкость («Ух ты! Сколько возможностей!»), и сложность («Что выбрать? Куда податься?»). Очень вдохновила консультация, когда мы показывали свои наброски, и поддержка однокурсников. Моя работа — это такое радостное желание поделиться своими открытиями. «А вы знали?», «Представляете!», «Я тут такое обнаружила!» Надеюсь, это радость передастся и читателям, а кто-то даже побежит смотреть фильмы с Робертом Де Ниро :)Если, прочитав всё это, вы тоже захотели побыть в роли исследователя, и поделиться уже вашими открытиями, добро пожаловать на третий поток. Забронировать за собой место и цену можно за 1 000 руб: https://clck.ru/3ESPsV А если есть вопросы, пишите Олегу @Oleggiios #работы_студентов
