Диаграммы и презентации

Как это сделать в Excel? Показываю, как можно сделать точечную диаграмму распределения. ➡️Ссылка на видео #КакэтосделатьвExcel 📍И небольшое напоминание. 15 сентября начинается новый поток интенсива по основам визуализации данных в Excel. Будем учиться правильно и интересно представлять данные с помощью диаграмм. Все систематизируем, разложим по полочкам, повторим, многому научимся и разное поделаем на практике. Описание интенсива, программа, примеры работ участников, отзывы, цены на тарифы есть на сайте: https://kirsha-viz.ru/ Пишите в личку, чтобы задать вопросы и уточнить детали: @akirsha. Если давно хотели или есть в планах научиться работать с диаграммами, понимать их, верно использовать, освоить много разных способов визуализаций, то сильно жду вас на интенсиве, будет интересно и увлекательно! ‼️Забронировать место можно до 11 сентября (включительно): https://kirsha-viz.ru/registration

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году. Вы узнаете:

🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.

Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Часто ко мне на интенсив приходят примерно с такими диаграммами (на изображении выше «работы учеников ДО интенсива»). И первое, что хочется сказать: это нормальная точка старта, не нужно этого стесняться. Многие ученики уже умеют как-то строить диаграммы в Excel: знают, где нажать, как выбрать тип графика, добавить подписи, поменять цвета. Но обычно главный вопрос вообще не в Excel или любой другой программе. А в том, что делать дальше. Как понять, какая диаграмма здесь действительно подойдет? Что из данных важно показать, а что можно убрать? Как выделить главное? Почему график вроде бы построен правильно, но читать его тяжело? И как сделать так, чтобы человек посмотрел на него и понял то, что вы хотели ему сказать? Вот здесь и начинается визуализация данных. На интенсиве мы, конечно, много работаем с самим Excel и строим около 30 разных визуализаций. Но гораздо важнее для меня научить не повторять готовые решения, а понимать, почему мы делаем именно так. И постепенно работы учеников начинают выглядеть иначе (на изображении выше «работы учеников в процессе обучения»). И дело даже не в том, что они стали аккуратнее. В них появляются осознанные решения: заголовок доносит мысль, цвет помогает увидеть главное, лишнее уходит, появляются нужные пояснения, а тип визуализации выбирается под данные и задачу. Одна из участниц прошлого потока очень точно описала это ощущение:

«Раньше был страх, при виде всех этих диаграмм и графиков, сейчас - интерес, желание увидеть правильное решение, а главное я НАЧАЛА ВИДЕТЬ эти решения».

Вот это «начала видеть» для меня и есть один из главных результатов обучения. Потому что хороший график начинается не с красивого оформления и даже не со знания всех возможностей Excel или любой другой программы. А с понимания, что именно ты хочешь показать и зачем. 📍15 сентября стартует новый поток моего интенсива по основам визуализации данных (работаем в Excel). Продолжительность 6 недель. Если посмотрели на первые примеры и где-то немного узнали свои рабочие диаграммы - не стесняйтесь) Еще раз повторю, это как раз нормальная точка старта. Группа небольшая, 10 человек, чтобы я могла подробно разбирать работы каждого и давать обратную связь. Еще осталось 6 мест. ➡️Подробнее про программу и формат обучения - на сайте: kirsha-viz.ru ➡️Если сомневаетесь, подойдет ли интенсив с вашим уровнем и задачами, можно просто написать мне лично, обсудим - @akirsha

Развиваем насмотренность. Делюсь примерами визуализаций, которые мне понравились. Может и вам будет полезно и появятся новые идеи для своих проектов. Ссылки на источники: 1. Пример 1 2. Пример 2 3. Пример 3 4. Пример 4 5. Пример 5 #Насмотренностьдиаграммы

Я довольно часто просматриваю исследования и отчеты крупных компаний. Где-то ради содержания, но чаще, чтобы поискать интересные решения по визуализации данных. И иногда попадаются отчеты, которыми хочется поделиться. Сегодня как раз такая находка — исследование McKinsey Global Institute Catalyzing Competitiveness. Мне оно понравилось не потому, что там много "красивых" графиков. А потому, что практически на каждой странице видно, как авторы мыслят данными. Каждая визуализация выглядит ответом на конкретный вопрос. Где-то важно сравнить показатели, где-то показать взаимосвязь, где-то — объяснить структуру или динамику. И форма визуализации каждый раз помогает решить именно эту задачу. Еще понравилось, что отчет интересно изучать именно с точки зрения насмотренности. Здесь много удачных и интересных решений не только по визам, но и, например: как объединять несколько графиков в одну историю, как расставлять акценты, как работать с аннотациями, цветом и композицией страницы так, чтобы они помогали читать данные, а не отвлекали от них. В общем, если хочется прокачивать насмотренность в датавизе, найти идеи для своих проектов, такие отчеты, как по мне, тоже отличный материал #насмотренностьотчеты

На днях получила сообщение от Александры, участницы последнего потока моего интенсива. Долго думала, оставить его между нами или все-таки показать здесь. Решила, что стоит показать. Потому что оно, наверное, лучше меня рассказывает о том, каким получилось это обучение.

"Настя, привет! Посмотрела ОС, это очень ценная часть обучения, конечно, без нее я бы так не продвинулась. Честно скажу - было тяжело, много-много часов и дней ушло на домашки, но зато теперь я по-другому смотрю на данные. С удовольствием рассматриваю примеры визуализаций, Понимаю, что так и что не так, а не просто оцениваю дизайн. В работе мне уже пригождаются новые знания, обожаю отчеты, а теперь еще и советую клиентам, какую визуализацию лучше взять и почему. Спасибо, что разрешила обращаться к тебе с вопросами, наверняка они будут, и я рада, что у меня теперь есть такой гуру, с которым можно посоветоваться ❤️ И спасибо за действительно полезный курс. Еще хочу отметить, что приятно проходит процесс общения с тобой перед покупкой и во время обучения. Нет этого дурацкого ощущения, что ты попался в воронку продаж и тебя обрабатывают по скриптам. А есть ощущение, что ты общаешься с профессионалом, преподавателем, который реально вникает в процесс и искренне поддерживает и помогает расти в датавизе."

Больше всего мне откликнулась вот эта фраза:

"Теперь я по-другому смотрю на данные."

Для меня это и есть главная цель обучения. Можно выучить несколько десятков способов построения диаграмм. Можно освоить новые приемы оформления. Но гораздо важнее научиться задавать себе вопросы: Что я вообще хочу показать этой диаграммой? Почему именно такой график? Что увидит человек, который откроет мой отчет? В какой-то момент начинаешь не просто строить диаграммы, а замечать, что с ними не так. Видеть удачные решения в чужих работах. По-другому смотреть на отчеты вокруг. Мне кажется, именно тогда навык становится своим. Кстати, в этом отзыве есть еще одна мысль, которая мне очень близка.

"Нет ощущения, что ты попал в воронку продаж и тебя обрабатывают по скриптам."

Возможно, именно поэтому я до сих пор не хочу делать большие потоки. Мне важно знать, кто пришел на обучение, видеть, как человек рассуждает, где сомневается, что у него уже получается, а где нужна подсказка. Мне хочется, чтобы все было по-человечески. Чтобы можно было спокойно написать, задать вопрос, обсудить какую-то идею или просто посоветоваться. И после окончания интенсива это тоже никуда не исчезает. Выпускники иногда присылают свои рабочие графики, спрашивают мнение или советуются, какой вариант лучше выбрать. И мне очень нравится, что так происходит. 📍В сентябре стартует новая группа моего интенсива по основам визуализации данных в Excel. Как и раньше, она будет совсем небольшой — до 10 человек. Не потому, что это создает ощущение дефицита, а потому что иначе я просто не смогу уделить каждому столько внимания, сколько считаю правильным. Если вы давно хотели разобраться, как делать диаграммы не просто аккуратными, а понятными и действительно помогающими доносить мысль, буду рада видеть вас. Вся информация о программе есть на сайте: kirsha-viz.ru. А если останутся вопросы — всегда можно написать мне лично (@akirsha). Я с удовольствием отвечу. 📍Уже сейчас можно бронировать место, просто оставьте заявку на сайте

Где заканчивается дизайн и начинается датавиз? Листала годовой отчет Билайна и надолго зависла на этих разворотах. Честно говоря, они вызывают у меня смешанные чувства. С точки зрения дизайна презентаций здесь есть цельная визуальная идея. Графики не существуют сами по себе - они становятся частью фирменного стиля. Такой отчет сложно перепутать с любым другим. Но потом включается мой внутренний специалист по визуализации данных. И он начинает задавать неудобные вопросы… На мой взгляд, хороший датавиз должен отвечать на простой вопрос: Помогает ли каждый элемент быстрее понять данные? Именно помогает, а не просто делает страницу красивее. Если посмотреть на эти развороты, то почти половину композиции занимает фирменный паттерн Билайна. Он не кодирует данные, не помогает сравнивать значения, не выделяет важные закономерности и не облегчает чтение графиков. А наоборот, первое, что замечает глаз, - это крупные черно-желтые полосы. Только после этого внимание переходит к самим диаграммам. А ведь одна из задач хорошего датавиза - максимально быстро донести информацию до читателя. При этом я не могу сказать, что этот подход плохой. Потому что годовой отчет - это не совсем чисто аналитический документ. У него есть и другая задача: поддерживать бренд, производить впечатление, выглядеть современно и качественно. И именно поэтому этот пример мне кажется таким интересным. Он показывает, что дизайн и визуализация данных - не всегда союзники. Иногда они начинают конкурировать за внимание читателя. Если смотреть только с точки зрения эффективности передачи данных, я бы, скорее всего, убрала большую часть декоративных элементов. Данные стали бы читаться быстрее, а свободного пространства для самих графиков стало бы больше. Но если оценивать отчет как корпоративный продукт, понимаю, почему дизайнер принял именно такое решение. Оно делает документ узнаваемым и эмоционально сильным. Наверное, поэтому у меня нет здесь однозначного ответа. Есть ощущение, что это интересный и узнаваемый дизайн отчета, но уже не настолько сильный пример именно визуализации данных. ❓А как считаете вы? Где лично для вас проходит граница между фирменным стилем и эффективным датавизом? Можно ли иногда пожертвовать скоростью восприятия ради сильной айдентики? Или данные всегда должны оставаться главным героем страницы?

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году. Вы узнаете:

🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.

Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Прекрасный сайт для развития визуального мышления — Illustration.lol (с впн). Это большая подборка редакционных иллюстраций для The New York Times, The Atlantic, The New Yorker, The Economist и других изданий. И я бы советовала смотреть его не только иллюстраторам. Хорошая редакционная иллюстрация решает почти ту же задачу, что и хороший датавиз: берет сложную мысль и находит для нее понятную визуальную форму. Особенно интересно наблюдать, как авторы работают с метафорами. Не рисуют тему буквально, а соединяют несколько смыслов в одном образе. Полезный ресурс для всех, кто делает презентации, объясняет сложные темы и иногда зависает перед вопросом: «А какой образ сюда вообще подобрать?» На сайте можно искать работы по теме, настроению, цвету, изданию и автору. Предупреждаю: залипнуть можно надолго🤓

Как переложить рутинную часть на ИИ и освободить время на смыслы и оформление В работе с данными и презентациями много такой части, которая не про мышление и не про эстетику — сбор входных данных, черновики подписей, наполнение таблиц-заготовок. Именно ее удобно передать автоматизации. 10 июля в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар от karpovꓸcourses, где с нуля собирают первого ИИ-агента без единой строки кода. Инструмент — платформа n8n, она работает как визуальный конструктор: понятные блоки, стрелочки, никакой командной строки. Пример, который разберут: агент принимает запрос в Telegram (скажем, «придумай варианты подписи к слайду про рост выручки»), генерирует несколько идей, отдает вам на выбор и автоматически записывает утвержденный вариант в Google-таблицу. Спикер — Игорь Зуриев, 10+ лет автоматизации бизнеса и внедрения систем на базе ИИ. В опыте — крупные IT-проекты: Лукойл, аэропорт Шереметьево, Трансгаз и другие. По итогу — готовый прототип, который можно подстроить под свои задачи, присоединяйтесь: https://clc.to/erid_2W5zFHg2KuT Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHg2KuT

Развиваем насмотренность. Делюсь примерами визуализаций, которые мне понравились. Может и вам будет полезно и появятся новые идеи для своих проектов. Ссылки на источники: 1. Пример 1 2. Пример 2 3. Пример 3 4. Пример 4 5. Пример 5 #Насмотренностьдиаграммы

Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026? Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов. Это подтверждает и опыт Dodo Brands. Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном. Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) и Наталья Рожкова (HR-эксперт) проведут прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍

🟠На примерах из Dodo посмотрим, как вести задачу от сырых данных до рабочего дашборда. 🟠Почему универсальные навыки стали преимуществом и как джуну соответствовать этому фильтру. 🟠Советы от HR, как доработать резюме и отклики, чтобы «пробивать» автоматические фильтры и внимание рекрутеров.

💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 🔗 Регистрируйтесь на бесплатный вебинар

Как можно переделать эти диаграммы? Показываю, что у меня получилось. У вас могут быть другие идеи. #Разборыдиаграммы

Небольшие разборы диаграмм. Нашла, как по мне, три не самых удачных примера. Подумайте, как можно улучшить каждую диаграмму, чтобы стало нагляднее и понятнее. Делать разборы очень полезно, закрепляете знания, что-то повторяете, развиваете насмотренность. Ниже делюсь своими мыслями и решениями. #Разборыдиаграммы

Развиваем насмотренность. Делюсь примерами визуализаций, которые мне понравились. Может и вам будет полезно и появятся новые идеи для своих проектов. Ссылки на источники: 1. Пример 1 2. Пример 2 3. Пример 3 4. Пример 4 5. Пример 5 #Насмотренностьдиаграммы

Вот эта маленькая довольная девчуля в растянутых колготках, это я) И сегодня ей уже 37 лет. Не особо изменилась, все также хожу с короткой стрижкой и обожаю сладкое, но растянутые колготочки остались в прошлом. Мне почему-то очень нравится вайб этого полароидного фото, веет теплом, поэтому тепла вам в этот день, да побольше) Вообще пост будет странным, не к месту, не в тему Дня рождения, наверняка кому-то не понравится и не поймется, но, когда села писать, вспомнилась одна ситуация, поэтому хочу поделиться частичкой себя и кое-что пожелать вам, мои дорогие. Пару лет назад была на нетворке, знакомилась, общалась с разными интересными людьми. И мы часто разбивались на небольшие группы. Был модератор, который нас организовывал и задавал темы для общения. В очередной группе, где была я и несколько других участников, задали вопрос, точную формулировку не вспомню, но он касался темы любви к себе (что это, как это) и нам было важно порассуждать про это. Я долго молчала и внимательно каждого слушала, да участников в группе было немного, это маленькая выборка, но, мне стало грустно, так как люди начали делиться (и я им благодарна за такую открытость) и уходить в сторону того, что они еще недостаточно хороши, что-то не сделали, чего-то не добились, что-то сделали не так и прочее, чтобы полюбить себя или принять эту любовь к себе. Я вообще не хотела, если честно, отвечать на этот вопрос, не потому что он дурацкий, тема как раз очень важная, я боялась кого-то задеть, показаться выскочкой, злачной эгоисткой, сидит тут с большим самомнением, считает себя лучше других (если что, я вообще не про это). Так как в моей жизни он никогда не был вопросом, для меня это всегда стойкое утверждение и прям база, что я люблю себя такой, какая есть, люблю свою «настоящесть», какой бы она ни была, потому что это и есть я, а для меня это ценно. Меня все же попросили поделиться своими мыслями, и сказала, как есть. Вообще мнение у меня такое, что любовь к себе она точно есть у каждого (ну как без этого), просто в нашем мире, мы почему-то должны это скрывать, топтать и постоянно заслуживать. Думала меня не поймут, но люди, почему-то стали благодарить за такую позицию, искренность и за слова. Пару участников потом даже написали отдельно, что впервые встретили человека, который так тепло и открыто говорит о любви к себе и спасибо, что напомнила, что эта любовь есть в каждом просто так и как это важно. Честно, меня это даже как-то растрогало от неожиданности. У меня в детстве одно время были популярны анкеты, которые мы вручную делали и оформляли, а наши друзья их заполняли, отвечали на вопросы. Может кто помнит из моей возрастной категории) И почему-то всегда был вопрос в каждой анкете, кто твой кумир, кем бы ты хотел быть. Я уже на тот момент не понимала, почему я должна быть кем-то и зачем мне кумир, и всегда писала хочу быть собой. Так вот, желаю вам быть всегда собой, настоящими и очень сильно ценить, и любить себя просто так, за то, что вы такие, какие есть. Мне кажется это важно. Всем светлого дня! п.с. ну и как в детстве, друганы часто спрашивали, а что тебе подарили на День рождения) Поделюсь. Решила сама сделать себе подарок, впервые купила картины от настоящих художников, вчера получила их. Все-таки, когда человек творит, создает, вкладывает в свое творение частичку себя, как это чувствуется, как это душевно, прям в сердечко❤️ Покупайте картины😅

Отличная возможность освоить визуализацию данных уже в 2026 году! Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите научиться превращать данные в понятные графики и отчёты — сейчас самое время сделать первый шаг! Компании тонут в данных, но без грамотной визуализации эти данные бесполезны. Именно BI-аналитики помогают бизнесу видеть картину целиком и принимать решения на основе фактов, а не интуиции. Профессия стабильно востребована — медианная зарплата уже сейчас около 200 000 ₽, а верхняя планка уходит за 400 000 ₽. Курс-симулятор «BI-аналитик» от Симулейтив Что внутри:

➖Power BI, Superset, Metabase — освоите главные инструменты рынка; ➖SQL и продуктовые метрики — без этого никуда; ➖Практика на реальных бизнес-кейсах: e-commerce, банки, телеком, ретейл; ➖Уникальное портфолио из настоящих проектов — такого не будет ни у кого; ➖Наставники из Яндекса, Альфа-Банка, ВТБ и других топовых компаний; ➖Карьерная поддержка и помощь с трудоустройством с первых месяцев обучения.

Кому будет полезно: 1. Тем, кто хочет войти в аналитику данных с нуля за 5 месяцев; 2. Маркетологам, продактам и проджектам, которые хотят перейти в аналитику; 3. Аналитикам, которые уже работают, но хотят прокачать навыки визуализации. 📉📉📉📉📉📉 сейчас дают возможность получить скидку на обучение, если оставите заявку до конца недели! 🔗 ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ НА ОБУЧЕНИЕ

Как учиться аналитике, не рискуя реальным бизнесом Главный вызов первых задач в аналитике: неуверенность. И она появляется не потому, что “трудно посчитать”, а скорее из-за того, что за цифрами стоят деньги, продукт и решения команды. Специалистам часто не хватает безопасной среды, где можно спокойно набивать руку. Когда практики мало, реальные задачи могут казаться слишком ответственными, и из-за этого сложно перейти от теории к уверенной работе с данными. Поэтому симуляторы важная часть обучения. Это возможность тренироваться на задачах, максимально похожих на реальные, но без риска что-то сломать. На бесплатном вебинаре 14 мая «Симуляторы аналитика и A/B-тестов: практика без риска для бизнеса» karpovꓸcourses покажут, как это устроено: — вы увидите 2 реальных кейса из Симулятора karpovꓸcourses — от постановки бизнес-задачи до готового решения; — поймете, как тренироваться на настоящих данных без риска для бизнеса и закрыть главный пробел начинающего специалиста — отсутствие практического опыта; — сможете задать вопросы и получить разбор от эксперта трека аналитики karpovꓸcourses. Регистрируйтесь на бесплатный вебинар, чтобы посмотреть, как выглядит работа аналитика на реальных кейсах: https://clc.to/erid_2W5zFH4oRKo Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH4oRKo

Нашла пример с интересной ситуацией на диаграмме На первый взгляд кажется, что основная проблема у этой работы – перегруз и визуальный шум. НО! Если начать читать внимательнее, то мы увидим куда более серьезную ошибку. 📍Главная проблема здесь - в одну плоскость смешали сразу несколько разных типов сравнения: - пол (М/Ж) - возраст (18–35 / 36–55) - наличие детей. И все это пытаются сравнивать одновременно. Хотя это вообще не сопоставимые группы. Например, женщина может быть 18–35 лет и при этом с детьми. То есть один человек попадает сразу в несколько категорий. Но визуально диаграмма показывает их как будто это независимые группы и их можно честно сравнивать между собой. В итоге возникает ложное ощущение – «вот 6 отдельных сегментов аудитории». Хотя это не так. И из-за этого ломается сама логика чтения: что здесь вообще сравнивать? мужчин и женщин? Или мужчин и людей 18-35 лет? Ответ получается: все сразу. А на практике - ничего нормального не выходит. Плюс поверх этого: - слишком много рядов данных, перегруз - большая легенда - похожие цвета у разных групп (например, М и 18-35 лет) - мелкие метки данных. В результате диаграмма начинает шуметь: глаза бегают между цветами, категориями и столбцами, а главный вывод приходится буквально «доставать» вручную. Хотя хорошая визуализация должна делать наоборот - помогать увидеть мысль, а не усложнять ее или искажать. В данном случае, конечно, нужно делать 3 диаграммы – пол, возраст и наличие детей. Да, визуализация не будет суперкомпактной, но и данных здесь не так мало. Но именно при таком подходе будет намного легче увидеть общий паттерн, интересные различия внутри каждой группы. 💥И последнее напоминание. 19 мая у меня стартует интенсив по основам визуализации данных. Сейчас идет и заканчивается набор в группу, осталось всего 3 места, которые можно забронировать до конца 13 мая. Вот здесь более подробный пост и информация на сайте (там же можно оставить заявку). Всех очень жду, будет интересно, насыщенно и многому научимся! #Разборыдиаграммы

В любой компании есть «исполнители», которые делают красиво, и «архитекторы», которые определяют, куда двигаться. Разница между ними — в одном навыке: умении превращать хаос данных в четкую структуру и дерево гипотез Сегодня скилл бизнес-аналитика (Problem Solving) — это фундамент. Это как уметь читать чертежи, когда остальные просто смотрят на груду кирпичей. Специалист, который говорит на языке цифр и сценариев, автоматически стоит на 40% дороже и обладает «профессиональной неуязвимостью». Если ваша цель — выйти из операционки в стратегию и упаковать свой опыт в методологию топового консалтинга, лучший путь — программа «Бизнес-аналитик» от Changellenge >> Education. В чем её ценность для специалистов: • Никаких потоков по 1000 человек. Работа в мини-группах по 5-7 человек — вы попадаете в комьюнити, где в соседнем кресле сидит будущий топ из Яндекса или Сбера. • За время обучения вы решите 13 реальных кейсов от гигантов (Т-Банк, Яндекс, Сбер). Это не теория из учебников, а живая практика, которую вы защищаете перед экспертами-практиками. • Вы освоите SQL, Tableau и научитесь делегировать рутину нейросетям. Вы учитесь управлять процессами, а не просто сводить таблицы. • Школа сопровождает вас до оффера — от докрутки резюме до личных консультаций. Как итог — 83% студентов находят работу в первые 3 месяца. Ребята в апреле оптимизировали программу и теперь учеба идет всего 5 месяцев, а не 8! А первый кейс вы решаете уже на второй неделе курса. 👉 Записаться на консультацию и посмотреть программу: https://clck.ru/3TZMbe Эксперты помогут оценить ваш текущий уровень и составить траекторию роста. По промокоду KIRSHA действует скидка 15 000 рублей на обучение до 13 мая. P.S. Действует честная гарантия: если в течение 7 дней поймете, что формат не ваш — школа вернет 100% оплаты. *Информация о рекламодателе