data.csv
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу data.csv
Канал data.csv (@data_csv) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 859 підписників, посідаючи 745 місце в категорії Маркетинг і PR та 46 865 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 859 підписників.
За останніми даними від 28 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 26, а за останні 24 години на 9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 24.77%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 12.10% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 433 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 677 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 92.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як визуализация, аналитика, llm, данными, работы_студентов.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге
Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 29 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Маркетинг і PR.
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
