Weekly Charts

📨 Открытка Как приятно получить открытку с маленьким дата-артом и дата-портретами участников сообщества Дата-арт: Цветы и Цифры. Открытка путешествовала из Санкт-Петербурга в Екатеринбург (расстояние ~2 226 км!) целых 11 дней! Дата-арт на основе данных активности участников сообщества. Красота, сделанная вручную! 🖼😍 Спасибо Наталье Киселевой за такую чудесную открытку! Отравляйте друг другу открытки -- дарите радость! #ДатаАрт #открытка

Learn R 👨‍🎓👩‍🎓 Небольшой ресурс Learn R, который оформил Jeff Oliver может стать неплохим введением для новичков, которые имеют небольшие базовые знания в области R или программирования в целом. Каждый из уроков сделан как исследовательский мини-проект и дает представление о манипуляции с данными, работе с Git, тепловыми картами, получению данных с OpenStreetMap, Shiny и т.д., в общем, всего понемногу.

46! Год назад сделал приложение на R и Shiny, Как быстро время летит, словно это было вчера. Код писал в ночи, сквозь сонные грани, Искал ошибки, правил строки, искры в глазах. Проект рос, как весенний цветок, не сразу, Шаг за шагом, строка за строкой – вперед. Пусть было трудно, и порой казалось, Что никогда не найдется верный поворот. Но вот итог – готовый продукт сияет, Радует глаз, как солнечный свет в зари. Год прошел, а я все вспоминаю, Как сделал я это – приложение на R и Shiny (С) Чатджипити #HappyBirthdayToMe #R #ggplot2

Люблю такое: Daphne Draws Data (https://storytellingwithdata.us11.list-manage.com/track/click?u=1935cba500dc540165456f7dd&id=a5ffcf6f06&e=ca90adeb84) delightful and educational children's book that combines the magic of storytelling with the power of data visualization. #книги #datviz

забавно :)

Когнитивные искажения в самопрезентациях Источник #разное #гистограмма #распределение

Все авторы книжек по R должны быть такими же счастливыми. На фото David Keyes, о книге которого я писал.

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящий кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов. С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем. Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом. Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике. Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков. Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы. В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза. #книги #dataviz #R #ggplot2 #ВизуализацияДанных

🌼😺 Дата-портреты участников сообщества Data-art: Flowers_n_Numbers В сообществе Дата-арт: Цветы и Цифры участники заполняют опрос, в котором рассказывают о некоторых своих навыках (рукоделие, рисование, визуализация данных и т.п.). Данные опроса используются для создания дата-портретов (см. проекты участников). Начал делать свою версию дата-портретов. Пока процесс идёт почти так, как задумывалось, но есть что ещё улучшать. Пока экспериментирую с кодировкой ответов. Под капотом: собственный R-пакет для работы с API Кандинский. В R читаются данные гугл-таблицы, создается промпт (+негативный промпт) для генерации изображение на основе данных и отправляется в нейросеть Кандинский 3.1, а сгенерированное изображение сохраняется. Если пост наберет 20 лайков, то расскажу о процессе подробнее. Дата-котики спасут мир! 🐈🐾 #R #API #AI #ИИ #ДатаАрт