Weekly Charts

Душевный и красивый датавиз в реальности на витрине Источник

📚 Графики по художественным произведениям Отличные визуализации к роману Ф.М. Достоевского "Бѣсы" от Полины. Использованы: R и пакеты {lubridate} для работы с датами, {rulexicon} для работы со словарем распределения эмоциональной тональности, {ggraph} + {igraph} для графов персонажей. Мне кажется, такие визуализации органично вписались бы в проект Живые страницы от Samsung, о котором писал ранее. #R #ggraph #литература #бесы

Atlas of Global Development 2026 Прекрасный пример сторителлинга! В проекте «Atlas of Global Development 2026» представлены интерактивные истории и визуализации данных о ключевых глобальных тенденциях, связанных с людьми, благосостоянием, нашей планетой, инфраструктурой и цифровой трансформацией в разрезе стран.

📊 Курс «Визуализация данных и введение в BI инструменты» от Яндекс Практикума Пользуясь случаем и как один из авторов, хочу пригласить вас на наш курс «Визуализация данных и введение в BI инструменты» от Яндекс Практикума. 📅 Ближайшие старты — 29 апреля, 6 мая и 13 мая. Вы можете выбрать удобную дату при регистрации. Вводная часть курса доступна бесплатно! Курс подойдёт аналитикам, маркетологам, продактам, дизайнерам, руководителям и всем, кто работает с данными, даже если вы только начинаете. Над курсом работала команда экспертов: Александр Богачёв (автор книги «Графики, которые убеждают всех»), Артём Прытков (сертифицированный Tableau-специалист), Татьяна Цвирова (дата-журналист РБК), Юрий Тукачёв (HR-аналитик), Роман Бунин (евангелист DataLens в Яндексе), Константин Суровый и Александр Смирнов (аналитики Рокетбанка). #визуализация_данных #обучение #дата_грамотность #BI_инструменты

👀 Люди могут не говорить, но их поисковые запросы говорят за них Люди не всегда готовы отвечать честно на вопросы социологов. История запросов показывает не мнения, а реальные интересы, тревоги и намерения. Сет Стивенс-Давидовиц в книге Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё (2018) пишет, что Google-запросы часто дают более честную картину, чем социология. Это следы реального поведения, а не декларируемых мнений. Хочу заметить, что этот график не про эмиграцию как факт, а про интерес к ней. И он растёт волнами в моменты, когда что-то меняется в среде вокруг людей. Мы видим, что повышение интереса совпадает с определёнными событиями, но важно помнить: «после» не значит «вследствиe» (post hoc ergo propter hoc), и корреляция ≠ причина (correlation does not imply causation). Интерпретацию и выводы оставляю за читателем. Код графика на Github. #R #ggplot2 #big_data #google_trends #line_charts

🔍 Сколько лет люди остаются на одной работе по разным профессиям? Интересная визуализация от Нейтана Яу на основе данных Current Population Survey (2018–2024) в США. Респондентов спрашивали: «Сколько лет вы работаете на текущей работе?». Самая высокая медианная продолжительность: у руководителей пожарных и полицейских подразделений. Самая низкая: у водителей такси и операторов транспортных средств. На первом графике показан медианный стаж с разбросом между 25-м и 75-м процентилями (или межквартильный размах IQR) для каждой профессии. Например, у веб-разработчиков медиана 4 года 11 месяцев, но 25-й перцентиль = 3 года 4 мес., а 75-й = 7 лет 7 мес., у почтовых служащих самый широкий разброс: кто-то работает десятилетиями, а кто-то уходит быстро. На втором графике сравнивается медиана против IQR, что позволяет выделяет четыре квадранта (общих типа профессий): 1) высокая текучесть, 3) высокая текучесть, но с долей долго работающих, 3) смешанные от коротких до длительных сроков работы, 4) длительная занятость с небольшим разбросом. Визуализация сделана как force-directed scatterplot: точки слегка «отталкиваются», как если бы между ними действовали физические силы. Такой приём часто используется для решения проблемы оверплоттинга (наложения точек друг на друга). #R #D3_js #примеры_визуализаций #референсы

🔄 Undo/redo теперь в Datawrapper! Наконец-то! Нажми Ctrl/Cmd + Z и вернёшь всё назад. А комбинация клавиш Ctrl/Cmd + Shift + Z вернёт изменения обратно. Плюс: дублировать, копировать, перемещать или удалить диаграмму теперь можно прямо из редактора через новое меню в левом верхнем углу. 🔗 Подробнее: https://www.datawrapper.de/blog/undo-redo-in-datawrapper #datawrapper #dataviz #лайфхак #разное #полезное

Каждый год в районе 12 апреля в Поиске резко растёт доля запросов о том, как стать космонавтом. В среднем, в неделю, на которую выпадает праздник, она увеличивается в 2,7 раза по сравнению с предыдущей. Самый большой пик был в 2024 году — тогда показатель вырос в 4,3 раза. Иногда всплески интереса наблюдаются не только в связи с праздничной датой, но и во время космических запусков. Так, высокая доля запросов про то, как стать космонавтом, в 2024 году может объясняться тем, что 11 апреля Россия запустила с космодрома Восточный тяжелую ракету-носитель «Ангара-А5». Также рост, например, наблюдался в октябре 2021-го, в сентябре 2023-го и в ноябре 2025 года — во всех случаях в эти месяцы на МКС отправляли новый экипаж. А ещё нам иногда встречались интересные запросы про то, как стать космонавтом. Например, в Поиске спрашивают [что нужно чтобы стать космонавтом с аппендицитом], [можно ли стать космонавтом после 9 класса] и [как стать космонавтом и улететь на луну]. Исследования Яндекса @YaResearches

📊 Гендерный состав космических экипажей (1960–2020-е) Визуализация Ansgar Wolsing, созданная в рамках #30DayChartChallenge на основе данных обо всех космических миссиях, начиная с полёта Валентины Терешковой в 1963 году. Это пример мозаичного графика (диаграммы Маримекко), где ширина столбцов зависит от общего числа людей, побывавших в космосе за десятилетие, а светлые блоки снизу показывают долю женщин (в процентах). Жёлтые точки (стилизованные звёзды) — отдельные женщины-космонавты. После полёта Терешковой следующая женщина отправилась в космос только в 1982 году: ею стала Светлана Савицкая. По десятилетиям: 1980-е: 6% 1990-е: 15% 2000-е и 2010-е: спад и стабилизация на уровне 13% 2020–2023: рост до 19% Даже с учётом текущего рекорда (19%) мужчины по прежнему составляют подавляющее большинство экипажей. Автор подготовил этот график под впечатлением от миссии Artemis II. #R #ggplot2 #маримекко #референсы #DataViz #примеры_визуализаций #космос #ВизуализацияДанных

Международный Конкурс Data2Kids!🌟 Осенью мы провели этот прекрасный конкурс в России (и СНГ), а теперь вышли на другие страны! Так что если вы или ваши знакомые семьи интересуетесь вовлечением детей в дата-сферу, перешлите им ссылку ниже! Начало приема регистраций сегодня: 30 марта! В течение месяца будут образовательные эфиры и прием работ! Участвуют дети: 7-12 лет! С нами невероятные партнеры! Cole Knaflic😍, Alli Torban, Sophie Sparkes, Neil Richards, Bill Shander и многие другие, также знакомые нам датавиз эксперты, участвующие в глобал-активностях: Настя Кузнецова, Надя Андрианова, Алексей Новичков, Никита Рокотян, Алекс Варламов! 😍 Но напоминаю, что из РФ и СНГ поучаствовать не получится. Для нас конкурс будет осенью - ждем, ждем!))) data2kids.com/en/award Если у вас есть зарубежные соцсети - будем крайне признательны, если вы расскажете о нашем конкурсе на английском языке! ❤️

🌸 День года с пиком цветения сакуры в Киото Обновил прошлогодний график с пиком цветения сакуры в Японии: добавил точку данных за 2025 год и перевёл текст графика на русский. Код графика в исходном посте. #R #ggplot2 #изменение_климата #примеры_визуализации #global_warming

🌑 Интерактивная модель орбиты Artemis II В качестве дополнения к посту — отличная интерактивная модель траектории Artemis II. Можно смотреть в трех измерениях с любой стороны, и мотать время вперед-назад! #космос #artemis_2 #разное

🐽 Как начинали блокировать Telegram в марте 2026 года В марте 2026 года доступ к Telegram в России заметно ухудшился. Роскомнадзор официально сообщает о замедлении работы мессенджера, а независимые измерения указывают на усиление ограничений. По данным OONI, международного проекта Open Observatory of Network Interference, который с 2012 года собирает и публикует открытые данные об интернет-цензуре с помощью приложения OONI Probe, на 2 апреля 2026 года Telegram доступен лишь в 25% случаев, а в 75% тестов наблюдаются аномалии, типичные для блокировки. Код графика на Github. #R #ggplot2 #цензура #bar_plot #OONI #telegram #stacked_bar_chart

Всем дата — зовём всех! Мы уже нашли партнёров — они поделятся данными. Мы уже готовим пространство — большое, уютное, с розетками и интернетом, прямо в центре Москвы. И мы уже зовём вас на хакатон по журналистике данных! 18-19 апреля в ВШЭ на Покровском бульваре Мы создаём пространство для свободного творчества и работы с данными. В первый день мы опубликуем датасеты и вы с командой приступите к созданию медийного дата-проекта. Презентации результатов пройдут в конце второго дня — времени для творчества будет достаточно Мы намеренно не ставим задачу, чтобы вы могли: - найти в данных инсайты и вдохновиться ими - придумать свой формат подачи и реализовать его - создать материал, которым будете гордиться Отмечайте в календаре, зовите друзей и регистрируйтесь Подробности и регистрация — на сайте

🚀 Отслеживайте миссию НАСА Artemis II в режиме реального времени Миссия Artemis II должна стать первым за последние полвека пилотируемым полётом к Луне. Старт намечен на 1 апреля 2026 года (2 апреля в 01:24 МСК). На корабле Orion к спутнику Земли отправятся четверо астронавтов: командир Рид Уайсмен (Reid Wiseman), пилот Виктор Гловер (Victor Glover) и специалисты Кристина Кох (Christina Koch) и Джереми Хансен (Jeremy Hansen). План полёта предусматривает 10-дневный облёт Луны с возвращением на Землю. Следить за миссией Artemis II в реальном времени можно на веб-сайте AROW (Artemis Real-time Orbit Website) от NASA. Это основная интерактивная платформа для отслеживания полёта. По плану она станет доступна примерно через минуту после старта и будет работать до приводнения корабля Orion. Нашёл ещё два дашборда с трекингом миссии от энтузиастов: 1. Artemis II Mission Tracker 2. Artemis II Mission Dashboard #дашборды #космос #artemis_2 #разное

🌍 Earth in Action: Планета в реальном времени Наша планета никогда не остается статичной. Чтобы запечатлеть и наглядно показать её непрерывные изменения, появился проект Earth in Action (коллекция интерактивных карт). Что внутри коллекции? Широкий спектр данных: от концентрации черного углерода и пыли в атмосфере до ежедневных температурных аномалий. Детализация: данные обновляются несколько раз в сутки. Актуальность: следите за глобальными изменениями в режиме реального времени. Концентрация в атмосфере и локализация черного углерода просто впечатляет! 😮 🔗 Earth in Action: https://www.maps.com/announcing-earth-in-action/ #cartography #gis #dataviz

Во второй главе читатель осваивает основы работы с данными на языке R: типы и структуры данных, базовые операции, обработку таблиц, работу с датами и строками, а также концепцию «опрятных» (tidy) данных. Дополнительно рассматриваются загрузка данных из внешних источников, веб-скрейпинг и сохранение результатов анализа. Третья глава вводит в системы управления базами данных и принципы реляционной модели. Рассматриваются возможности PostgreSQL и язык SQL – от базовых операций до более продвинутых техник, включая оконные функции и оптимизацию запросов. Четвёртая глава посвящена визуализации данных. Читатель знакомится с принципами грамматики графики и популярным пакетом для визуализации данных ggplot2, осваивает как базовые типы графиков, так и более сложные визуализации (тепловые карты, диаграммы Санкей, корреляционные матрицы). Дополнительно описаны R-пакеты в рамках grammar of graphics. Пятая и шестая главы формируют прочную статистическую базу. Сначала вводятся ключевые понятия – выборки, гипотезы, доверительные интервалы и p-значения, рассматриваются конкретные методы анализа: от χ²-тестов и критерия Фишера до анализа времени до события и оценки диагностических тестов, включая вопросы выбора методов и поправки на множественные сравнения. Завершается глава вопросами планирования исследований (расчет размера выборки, рандомизация) и разведочного анализа данных. Седьмая глава посвящена машинному обучению и большим данным. Рассматривается математика для машинного обучения. В ней даётся практическое введение в ключевые алгоритмы – регрессии, деревья решений, случайный лес, бустинг и нейронные сети, а также рассматриваются подходы к построению ML-пайплайнов и методы обучения без учителя. Восьмая глава выходит за рамки анализа как такового и показывает, как организовать полноценный исследовательский процесс: от контроля версий (Git) до создания динамических отчётов и дашбордов (Quarto) и интерактивных приложений (Shiny), организации сбора данных. Содержание данной главы оформлено в виде скачиваемых файлов в формате PDF на сайте книги. Девятая глава завершает книгу обзором биомедицинских датасетов. Материал служит базой для самостоятельной работы и воспроизведения примеров из книги. Наборы данных доступны для скачивания в интернет-репозитории. 📕 В итоге книга представляет собой целостное и практико-ориентированное руководство, которое не просто знакомит с инструментами анализа данных, а формирует системное мышление исследователя. Она особенно полезна тем, кто хочет перейти от фрагментарного использования методов к выстроенному, воспроизводимому и доказательному анализу данных – как в медицине, так и за её пределами. Приобрести книжку можно, например, тут. 🔗 Ссылка на репозиторий: github.com/ds-book/code 📦 Датасеты: https://ds-book.ru/docs/datasets/ #R #ggplot2 #RStats #datascience #аналитика_данных #книги #машинное_обучение #ИИ