data.csv

Подписывать ли все значения на графике? В чате выпусников моего курса в очередной раз разгорелась дискуссия — о том, насколько целесообразно подписывать ВСЕ значения на самом графике. Вот как тут, в примере. Моя базовая позиция звучит так: Не надо. Визуализация показывает общий тренд и идеи, заложенные в данных. Если для понимания этих идей нам надо прочитать 100 чисел глазами, это плохая визуализация Внимания достойны отдельные точки — например, экстремумы или что-то выделяющееся по другой причине. Всё остальное должно быть приблизительно читаемо благодаря осям, линиям сетки и другим ориентирам. Обычно я слышу несколько ситуаций, в которых людям нужны все числа: — Это исследователи, которые потом используют эти числа в своих работах. Таким людям надо просто дать исходную базу данных, а не пытаться переписать все значения на график — Это руководители, которые не видят инсайта из графиков сотрудников, либо не доверяют результатам — и пытаются прикинуть всё самостоятельно. Возможно, тут со стороны сотрудника надо фиксить умение визуализировать данные, а со стороны руководителя — доверие. Но есть ли ещё кейсы? Я хочу послушать ваше мнение. Если вам по каким-то причинам надо знать все 100 цифр на графике с максимальной точностью, напишите в комментариях — зачем⬇️

Т—Ж в одной картинке показал, как выглядит взросление: за 6 лет фрукты в покупках молодых людей взлетают с 9 на 5 место, а снеки улетают с 4 на 6. Что ещё покупают в супермаркетах в 17—23 года? Конечно — энергетики. В целом доля чеков с ними составляет 15%, а у мужчин достигает 19. Батоны и пирожки можно найти в 18% чеков, заморозку (пельмени, котлеты и прочие полуфабрикаты) — в 9,3%, «дошик» — в 3,4%. Кстати, по данным Т—Банка, в среднем молодые люди тратят 354 ₽ за один поход в продуктовый. Пойду брать у своих студентов уроки финансовой грамотности — кажется, они в этом шарят 🫤 https://t-j.ru/what-students-eat/

Может ли ИИ заменить вас на работе? На этот вопрос пытаются ответить журналисты The Economist, ссылаясь на новую научную работу исследователей из Гарварда. Учёные проанализировали 200 миллионов вакансий и обнаружили: в компаниях, где нанимали специалистов по внедрению ИИ, наём младших сотрудников за шесть кварталов упал на 7,7% сильнее, чем у прочих. В то же время спрос на «сеньоров» не только не просел — он стабильно продолжает расти. Иными словами, ИИ пока не отнимает работу у всех — но точечно сокращает спрос на джуниоров. Особенно тех, кто делает умственно тяжёлую, но рутинную работу: от дебага до проверки документов. Интересно и другое: хуже всего приходится тем, кто окончил вузы среднего уровня. Компании по-прежнему нанимают людей из топ-университетов — их навыки сложнее автоматизировать. Выпускники слабых вузов тоже остаются в игре: они просто не просят много денег. А вот средний уровень оказывается слишком дорогим для рутинных задач и недостаточно квалифицированным для сложных. Паниковать пока рано: в Штатах 17% работников заняты у компаний, активно внедряющих ИИ. Но если тенденция сохранится, вход в профессию может стать сложнее, чем когда-либо. Оригинал без пейволла

Как люди используют ChatGPT OpenAI выпустили большое исследование, где рассказали, как люди используют их модели. Что показалось интересным мне: 🔗Модель — не инструмент, модель — друг. В июне 2024 года сообщений, очевидно связанных с работой, было 47%, а к июню 2025 их доля снизилась до 27%! Касается это как новых пользователей, так и тех, кто пользуется нейронкой уже давно. 🔗Три самых частых темы: советы «как что-то сделать», запрос фактов и работа с текстом. 🔗Запросы всё больше про «попросить совета», а не «сделай за меня». Количество сообщений в категории Asking растёт, а Doing — падает. То есть люди всё чаще обсуждают и советуются с моделью, а не просто поручают ей задачу. 🔗Самый высокий уровень удовлетворённости — в личных разговорах. Пользователи чаще всего довольны, когда обсуждают свои мысли и эмоции, а не решают технические задачи. В таких диалогах соотношение положительных реакций к отрицательным превышает 7 к 1 — для сравнения, в технических темах оно около 2 к 1. 🔗В начале ChatGPT был почти полностью «мужским клубом» (80 % имён — мужские). Однако сейчас — баланс, женских имён 52%.

Эти красивые картинки нарисовали мои коллеги из Бюро точных исследований. Они занимаются поиском, интерпретацией и анализом данных, визуализируют сложные процессы, помогают автоматизировать и настраивать аналитику, и теперь за исследованиями к ним можете прийти и вы. В команде много знакомых мне и чудесных коллег — аналитики, учёные, дата-журналисты, инфограферы и редакторы. А сайт у них — заглядение: https://www.precise.agency/

Почти половина молодых американцев регулярно потребляет новости из TikTok Следует это из недавнего исследования PewResearch. Если раньше платформа ассоциировалась в первую очередь с танцами и странными трендами, то теперь каждый второй пользователь приложения в Штатах регулярно узнаёт там новости. Исследователи пишут, что платформа показала самый стремительный рост потребления новостей среди пользователей: с 22% в 2020 году до 55% — в 2025. Для сравнения: на YouTube и Instagram новости регулярно потребляют около 41% пользователей этих платформ, на Reddit — 35%, на Facebook — 53%. А лидером по-прежнему остаётся Twitter/X — 57%. Вот вам и короткие смешные видео.

Коллеги проводят потрясающую инициативу — дата-конкурс для детей! Можно смастерить со своим ребёнком поделку, сделать рисунок или цифровой артефакт. А ещё — в ходе подготовки организаторы обещают серию бесплатных обучающих вебинаров, чтобы показать детям всё многообразие и очарование мира данных и графиков. Победителям конкурса обещают призы. В жюри много уважаемых и любимых коллег, и я — в их числе. ➡️ Зарегистрироваться тут

Качественные исследователи, кладём в копилку референс! The New York Times поговорили с 11 молодыми американцами, чтобы понять, почему среди их сверстников ослабла поддержка Дональда Трампа. Такой формат относят к качественным исследованиям — в них важны не столько статистические показатели, сколько «срез мнений» — конкретные мысли и аргументы респондентов. Интересно, как издание подошло к оформлению материала. В тех местах, где нужно было показать распределение ответов, использовали не стандартные графики, а портреты отвечающих: это позволило одновременно сделать респондентов более живыми и фактурными, нестандартно оформить материал и удерживать внимание читателя. Читать

Я сделал свой плагин для визуализации данных в Figma! Сразу о главном: найти его можно тут. А в качестве иллюстрации — две версии графика, которые с помощью него были сделаны. 🔗 Это Лёша, дата-журналист, автор проекта @data_csv, а теперь ещё и разработчик плагина data-viz.me. Я уже восемь лет визуализирую данные, и заметил вот какую вещь: Самые красивые графики в большинстве случаев дизайнеры дорабатывают в графическом редакторе. Меняют шрифты, добавляют иллюстрации и кастомные подписи. Однако перенос графика из программ для визуализации в векторные редакторы — это всегда немножко пытка. Ты удаляешь кучу каких-то масок и лишних слоёв. Не всегда можешь поменять размеры. Тексты разбиваются на несколько блоков. Пережить можно, но хотелось бы проще. Вот уже много лет я думаю — было бы славно, если графики можно было бы рисовать инструментами Фигмы. Но почему-то за все эти годы там не появилось хороших плагинов для визуализации. Я постараюсь эту нишу закрыть. 🔗Важно: пока это alpha-версия с урезанным функционалом. Можно сказать, что это самый продвинутый генератор столбиков во всём Figma Community 😄 Что можно сделать на текущий момент: ➡ Загрузить таблицу из Google Sheets, файлом или текстом. Загрузка из Google Sheets иногда может тупить из-за нагрузки на сервер-парсер. Я обычно просто копирую таблицу ➡ Выбрать разделитель и форматирование для чисел ➡ Построить по ним вертикальные столбики ➡ Задать столбикам gap в процентах от их высоты ➡ Раскрасить по категориям — пока только по стандартным палитрам, но в будущем функционал расширится ➡ Убрать подписи. Или добавить в них любую колонку ➡ Выбрать любой шрифт! Написать заголовок, подзаг и источник, подобрать к ним любые цвета и форматирование ➡ Подобрать любой размер и отступы от границ фрейма Многого пока нельзя. Сжальтесь! До релиза пришлось жёстко отсекать фичи, чтобы плагин работал стабильно. Но подозреваю, что багов по-прежнему много — о них можно писать в комьюнити. 🔗Я планирую делать плагин полностью бесплатным. Очень надеюсь, что он станет востребованным, и в том числе мы сможем использовать его для обучения студентов визуализации. Однако в разработку уходит много моих сил. А ещё — приходится оплачивать курсор для разработки. И если вы считаете это начинание важным, поддержите проект донатами. P.S. На обложке плагина — работа моей коллеги Нади Андриановой One Week in Sound. Надя, спасибо за красоту и что разрешила её использовать 🥺

Уже в следующий вторник пройдёт профильная для многих из читателей этого канала конференция — РУBIКОНФ’25 В докладах рассмотрят разные аспекты визуализации данных, аналитики и BI, а помимо лекций обещают также дебаты и мастер-классы. Вот несколько тем, наиболее близких моим читателям: 🔗Дата-сторителлинг для реального мира 🔗Мастер-класс «Дата-арт: красота в данных» 🔗Мастер-класс «Визуальный минимализм» 🔗7 причин, почему дашборды становятся бесполезными картинками (и как это исправить!) 🔗5 фишек зарубежных BI, которые было сложнее всего заменить 🔗Геоаналитика будущего: как 2ГИС превращает карты в бизнес-инструменты Участие бесплатное. Регистрация тут: https://rubiconf.ru/

Ещё один шаг в будущее без кода — подвезли AI-ассистентов для работы с облачной инфраструктурой, причём не только в консоли, но и в других сервисах Yandex Cloud. Вот пара примеров того, что теперь там можно сделать: — в консоли можно написать «собери инфраструктуру для интернет-магазина» — и облако само рассчитает нужные мощности и подключит базу, сервер и хранилище; — в безопасности ассистент теперь читает логи и отвечает по-людски: это баг или реальная атака; — в сервисах для управления базами данных понимает формулировки вроде «вытащи активных пользователей за месяц» и сама пишет запрос. Читателям моего канала наиболее любопытным будет Нейроаналитик. Он строит дашборды, интерпретирует графики и меняет формулы по запросу на естественном языке. Все это выглядит как прямой способ сэкономить время на рутине. Вместо того чтобы самому искать нужную инфу, можно просто спросить у ИИ.

Мир по версии Google Street View Каждая линия на графике показывает улицу, панораму которой можно посмотреть на Google Street View. И как много в этом смыслов! И развитость инфраструктуры, и политика. Кстати, а кто понимает, что за внезапные панорамы в Антарктике? Интерактив: https://sv-map.netlify.app/

Что общего у вышивания и компьютерного кода? Статья с таким заголовком вышла в New York Times — и она рассказывает о художнице Анне Люсии Гоенсе, которая занимается генеративным искусством на ткацком станке. В своём проекте Loom она преобразовывает код в логическую систему ручного ткацкого станка, создавая причудливые паттерны и успешно монетизируя их как NFT. А я всё жду, когда у нас появится рынок личных дата-сувениров. Очень круто иметь вещь, которая красиво отражает не просто абстракцию, а реальную информацию о тебе. Благо, всё больше примеров того, как это можно сделать 😍 Статью про художницу можно прочитать тут: https://www.nytimes.com/2025/06/12/fashion/computer-code-needlework-anna-lucia-goense.html

Все коммиты в mozilla/pdf.js mozilla/pdf.js — это open-source библиотека от Mozilla, которая позволяет отображать PDF прямо в браузере. С момента её появления в 2011 году пользователи сделали более 20 тысяч коммитов [что в переводе с языка программистов на русский — документированных итераций правок исходного кода]. Некоторые из таких правок могли содержать десятки тысяч строк кода! Дата-художница Nadieh Bremer задокументировала труд комьюнити в виде завораживающего арта: https://nbremer.github.io/ORCA/commit-history/

Лучшее завершение рабочей недели — с цитатами Дмитрия Медведева “Ъ” проанализировал канал бывшего президента России, выделил там характерные прилагательные и обзывательства, и сделал генератор фраз. Теперь, чтобы придумать оригинальное оскорбление, можно обратиться к опыту гуру! https://www.kommersant.ru/doc/7992199

Классный визуальный референс от Straits Times: исследование о том, как сильно может отличаться одежда одинаковых размеров. Девушки, принимавшие участие в опросе издания, признались, что вынуждены покупать одежду совершенно разных размеров: например, от M до XL. Проблема — в отсутствии стандартизации, а ещё в том — какие мы все разные. Платье может отлично сидеть на талии, но не сойтись в бёдрах, а ещё — обвиснуть в плечах. И тут владельцам «нестанадртных» фигур приходится только посочувствовать: подходящий лук в магазине собрать будет непросто. https://www.straitstimes.com/multimedia/graphics/2025/09/womens-clothing-size-guide-singapore/index.html

Как нейросеть Grok перенимает взгляды отца-основателя New York Times обнаружили, что Илон Маск значительно влияет на позицию своей нейросети Grok по широкому спектру вопросов. Проявляется это как и на частных случаях — например, когда Маск публично критикует ответ на вопрос «какая главная проблема Америки», а на следующий день его модель меняет ответ, — так и в ходе большого исследования. Журналисты сделали более 10 000 запросов к Grok и другим чат-ботам. Для проверки они использовали список вопросов в формате multiple choice — например про дискриминацию меньшинств или государственные расходы. Каждый вопрос задавали несколько раз и усредняли ответы, чтобы получить итоговую позицию модели. В мае Grok выдавал более нейтральные ответы, но в июле xAI несколько раз меняла его инструкции. После этих обновлений бот стал чаще уходить «вправо» на вопросах про экономику и роль государства. По социальным же темам его ответы иногда сдвигались «влево» или почти не менялись. Примечательна эта ситуация тем, что Илон Маск публично заявляет, что строит «политически нейтральную» модель, однако на деле вмешивается в процесс обучения практически вручную. И да — кажется, что контролировать ответы модели по ряду чувствительных тем — это маст. Например, следить за тем, чтобы бот не выдавал смертельно опасных советов в сфере медицины или психологии. Но кажется, что в любом случае заниматься этим должен коллектив профессионалов, а не один человек с авторитарным стилем управления и уникальным взглядом на мир. Что думаете? Читать

Выбираем джин, вино и бурбон Наткнулся на аккаунт в инстаграме, который посвящён барной культуре. Один из популярных у них форматов — это «карты напитков» (писал, как натыкался на подобные в японских заведениях в Токио и в Москве) Я не пью и в алкоголе не понимаю примерно ничего — поэтому вопрос к пьющим подписчикам: как оценивате подобное творчество? Реально ли помогает сделать выбор? Ещё по теме: — Исследование: как выбрать вино по виду животного на этикетке

РИА Новости, оказывается, тоже поучаствовали в датавиз-челлендже по визуализации торговой статистики России и Китая, который я проводил несколько недель назад (шутка) Но кроме шуток — по этим картинкам можно наглядно представить, во что превратились отношения двух стран за последнее десятилетия. Экономическая связь кратно растёт, Россия поставляет Китаю всё больше сырья (нефть, газ, уголь, медь), а получает высокотехнологичеую продукцию: оборудование, автомобили, компьютеры.

Театры в России — что говорит статистика Это дипломная работа студентки моего курса Полины Рябовой. Полина — тот случай, когда на курс приходит изначально очень талантливый и «прокачанный» в теме визуализации ученик, однако тем интереснее было работать с ней.

Обычно долго мечусь между темами, но тут довольно быстро поняла, что хочу сделать диплом про театрыю. <...> это мой личный интерес пары последних лет. Было любопытно, что получится, если немного его препарировать с помощью графиков. Изначально собиралась визуализировать, какие есть театры в России, сколько их, где, что они ставят. Почти отчаялась из-за того, что отрыв двух столиц от других регионов затмевал собой всё остальное. Потом увидела, что прибыль всех театров в 2023 году была выше, чем в 2019 — впервые после ковида. Сделала этот график и решила развить «денежную» тему: на основе других столбцов посчитала стоимость постановок и зарплаты. Заодно попыталась «приземлить» статистику на данные о регионах. Дольше всего промучилась с двумя последними карточками: хотелось сделать что-то «сложное», но всё-таки понятное, работающее на цель и инсайт. Понятное вышло не сразу, но надеюсь, всё же вышло, благодаря чутким правкам (спасибо).

Без лишних слов — сегодня до 23:59 — последний шанс попасть ко мне на курс со скидкой. Если хотите освоить дата-сторителлинг, научиться делать просто, но эстетично и наглядно, записывайтесь: https://clck.ru/3P4J83 #работы_студентов