data.csv
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام data.csv
کانال data.csv (@data_csv) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 859 مشترک است و جایگاه 745 را در دسته بازاریابی و PR و رتبه 46 865 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 859 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 29 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 27 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 24.50% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 11.68% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 396 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 619 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 103 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند визуализация, аналитика, llm, данными, работы_студентов تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге
Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 30 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته بازاریابی و PR تبدیل کردهاند.
Я всегда выбираю больные темы. Хотя изначально не планировала кого-то разоблачать) В процессе выбора тем случайно наткнулась на методичку «Разговоров о важном», где советовали рассказывать детям о победах России в космосе, при этом не давая каких-либо достоверных данных, подтверждающих факты. Так я и захотела исследовать эту тему, так как данные все-таки найти можно. Ну и я смогу поделиться найденными источниками со своими племянниками школьного возраста, когда они будут писать очередной реферат. Я специально не искала готовых датасетов, чтобы попрактиковаться в анализе, поиске и группировке таблиц для построения графиков. Брала только те данные, которые не вызывали сомнений. Перепроверяла (сверялась минимум с двумя источниками). Большую часть собирала руками (особенно часть про космонавтов, где нужно было вручную проверить их статус (турист или профи) Использовала Tablo, Flourish, RAW, Figma, AI. Экспериментировала с цветом, метафорами. Больше всего сил ушло на тексты/аннотации. Хотелось, чтобы не возникало вопросов у читателя или сомнений. Очень помогли лекции, в которых обсуждали важность экспериментировать с типом графиков. Я нагенерировала всяких разных у себя в черновиках и смотрела, какие лучше передают идею. Поняла, что важно пробовать разное, не зацикливаться на привычном, но при этом помнить про смыслы.
