Everything is data
Рассказываю про дата-аналитику. Датавиз, дашборды, А/Б-тесты — все тут. По всем вопросам @yadvichuk
Ko'proq ko'rsatish289
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
Ma'lumot yo'q7 kunlar
+930 kunlar
- Kanalning o'sishi
- Post qamrovi
- ER - jalb qilish nisbati
Ma'lumot yuklanmoqda...
Obunachilar o'sish tezligi
Ma'lumot yuklanmoqda...
🎧 Музыкальный датавиз
Нашла, пожалуй, уникальный датасет с самыми разными характеристиками миллиона песен — от метаданных до громкости, популярности и bpm каждой песни.
Стало интересно, а что уже делали с этими данными - и смотрите, как хорошо получилось у Шона Миллера скрестить топ-100 Rolling Stones с ними.
Песни собраны по альбомам, что даёт распределения величин — на борде прослеживается, что редко выстреливают все песни сборника, или что не всегда сохранение ритма и тональности от трека к треку — путь к успеху.
Список, кстати, что надо - если не знали, откуда подступиться к метал-музыке, можно начать с классики🔥
The Greatest Metal Albums of All-Time
In June 2017, Rolling Stone magazine released their list of the greatest metal albums of all time. Here's what the data has to say. #DataPlusMusic
🔥 6👍 1
Не писала некоторое время — увеличилась нагрузка на работе, добралась до интересного мне проекта, вот время и закончилось.
Но нагрузка приходит в норму, вот и я понемногу возобновлю вещание.
Недавно я решила повысить умение работы с данными в продуктовой команде — умение не столько оперировать ими, сколько правильно интерпретировать. Мне важно погрузить в контекст, чтобы мы говорили на одном языке. Отсюда и родился небольшой внутренний лекторий.
Один из модулей — про датавиз. При подготовке я нашла классные рулбуки, которыми и хочу поделиться.
➖ Постер Financial Times — четко размечено, какой график выбрать, чтобы подсветить нужную идею. Хочется распечатать и оставить на видном месте.
➖ Таблица USI — как Менделеева, только про графики. Каждый «элемент» проиллюстрирован и размечен — указано, какой цели служит и как его воспримет смотрящий. Лучше смотреть на компьютере.
➖ Стайлгайд Карины Спитальник — в первую очередь он применим для Tableau, но много полезных идей можно взять и для других BI-систем.
#датавиз
chart-doctor/visual-vocabulary/Visual-vocabulary-en.pdf at main · Financial-Times/chart-doctor
Sample files to accompany the FT's Chart Doctor column - Financial-Times/chart-doctor
👍 3❤ 3🔥 1
Photo unavailableShow in Telegram
🌆 Занятная иллюстрация из статьи по урбанистике
Автор из университета Южной Калифорнии построил преимущественное направление на азимут улиц основных городов мира. Графики упорядочены по росту информационной энтропии. А чем выше столбец, тем больше улиц в этом направлении.
Анализ проводился на основе данных OpenStreetMap. В Python такие карты удобно читать с помощью библиотеки OSMnx.
Логично, что чем старше город, тем «хаотичнее» направления в нём. Я хорошо знаю всего пару городов с этой иллюстрации, с ощущениями совпадает 🙂
Рекомендую посмотреть и оригинальную статью - в ней авторы выделили «похожие» города и удобно визуализировали полученные кластеры с помощью t-SNE.
В комментариях — hi-res версия.
#датавиз
👍 5❤ 4
➖ О, как интересно — Python интегрируют в Excel.
Не утихают холивары о-самом-главном-инструменте аналитика. Лично я пользуюсь Экселем только для просмотра. У кого-то Эксель — основной инструмент. Это не зло само по себе, скорее индикатор, что культуре обращения с данными в компании есть куда расти и что масштабирование будет непростым.
Кажется, что такая интеграция поможет начинающим аналитикам — тем, кто уже освоил Excel, но с pandas работает со словарем. Опытным аналитикам проще написать код — даже плохой код читается в разы лучше, чем формулы в ячейках.
Грустно одно — сам дистрибутив питона в облаке и поставить сторонние библиотеки нельзя. А в будущем эту фичу закроют под отдельную подписку.
https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/announcing-python-in-excel-combining-the-power-of-python-and-the/ba-p/3893439
Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.
Since its inception, Microsoft Excel has changed how people organize, analyze, and visualize their data, providing a basis for decision-making for the..
👍 4🤯 1
Хочу рассказать про (буквально!) исторический пример того, насколько важна хорошая визуализация.
В тексте легко упустить факты — датавиз же помогает выделить те части истории, которые мы хотим подсветить. Например, понятная визуализация помогла Флоренс Найтингейл дать ход реформам, спасшим тысячи жизней.
О том, как это случилось — сегодняшний рассказ:
https://telegra.ph/Kak-horoshij-dataviz-spas-nemalo-zhiznej-08-17
Как хороший датавиз спас немало жизней
Флоренс Найтингейл оставила значительный след в истории — во многом благодаря реформе военных госпиталей. Пронести свои идеи вопреки предрассудкам 19 века ей помог статистический подход и грамотная визуализация данных.
👍 5🔥 2
➖ О канале
Привет!
Недавно пришло много новых читателей, добро пожаловать!
Меня зовут Алена и мне проще всего описать себя как Full stack аналитика. В моей работе есть место BI, дата-инжинирингу, дата-аналитике и даже разработке 😁 И мне это очень нравится!
Этот канал — отражение моих интересов. Я датавиз-гик и мне нравится исследовать, как рассказать историю с помощью данных.
Навигация:
#датавиз — классные визуализации. А каждую субботу я делаю небольшой датавиз экспромтом;
#фреймворк — рубрика по понедельникам о том, как построить работу и понять заказчика;
#рекомендасьон — ресурсы, которые я хочу порекомендовать, как правило образовательные;
#конференции — подборки понравившихся выступлений с прошедших конференций;
#инструменты — программы и библиотеки, которые могут пригодиться аналитику.
Немного обо мне:
🔹 Аналитик данных в Sberdevices;
🔹 Закончила физфак МГУ (а потом и ФПО МГУ);
🔹 Пишу на Python и C++;
🔹 Интересуюсь NLP.
Я всегда рада общению, можно на ты, можно на вы — как кому комфортнее.
👍 12❤ 6
Понедельничный #фреймворк
Мы поговорили про «умные» системы планирования, учитывающие контекст, трафик и альтернативные способы решения проблемы. Но что, если раскидать задачки по приоритетам нужно прямо сейчас и «на коленке»?
➖ Тогда подойдет фреймворк MoSCoW. Приятный бонус — он легко применяется как к планированию в команде, так и для себя.
https://telegra.ph/MoSCoW--kak-razobrat-hotelki-i-stat-ehffektivnee-08-13
MoSCoW — как разобрать «хотелки» и стать эффективнее
Интуитивно мы делим дела на «важные» и «неважные». Как правило, в «важные» дела попадает сильно больше, чем мы можем сделать. Намного эффективнее поделить их на 4 категории. Конечно, разделение будет субъективным — но если договориться о критериях важности с заказчиком заранее, станет получше. В долгострок такое планирование не сработает — приоритеты меняются, внешние дедлайны близятся. Лучше не использовать фреймворк на масштабах более одной недели. Задачи делят на 4 категории: must, should, could, won't…
👍 3👌 1
А так ли плохи Pie-чарты?
➖ tl;dr: нет, сами по себе они не плохи. Но у них много ограничений, которые хорошо бы держать в голове.
Об этом и лонгрид.
https://telegra.ph/nePlohie-pirogi-08-13
(не)Плохие пироги
Pie-чарты очень любит бизнес — мало какой отчет в Excel обходится без них. Разберемся, заслуженно ли. Речь пойдет про механизмы восприятия, искажения, которые можно встретить и небольшая инструкция, как этих искажений избежать. Ссылки на исследования оставила внизу. Везде, где полный текст доступен в открытом доступе, оставила ссылку на полный текст. Механизмы восприятия Непосредственно механизмы восприятия исследовались в работе 1926 года [1] — на нее ссылаются и относительно свежие работы. К методике эксперимента…
🔥 7🌚 1
Photo unavailableShow in Telegram
➖ Субботний #датавиз.
Датавиз нужен нам, чтобы рассказывать истории. Но сам по себе график ничего не расскажет — нужно подкрепить его контекстом.
К примеру, возьмем данные о безработице в РФ с 1992 по 2010 (доступны в репозитории ООН). Вне контекста тенденции неясны.
Но стоит лишь добавить контекст:
➖ распад СССР в 1991 году;
➖ дефолт в 1998 году;
➖ мировой экономический кризис 2008-2013 годов;
и график становится наглядной иллюстрацией.
Я использовала диаграмму Найтингейл – у нее интересная история появления, о которой расскажу на будущей неделе.
У круглых диаграмм одна глобальная проблема — считается, что наш мозг очень плохо оценивает углы и сравнивает площади. А почему так и что с этим делать – расскажу завтра.
➖ Здесь я рассказывала, как плохо подобранная цветовая схема обманывает читателя;
➖ А здесь — про rule of thumb масштабов, когда отсутствие нуля по оси Y меняет весь смысл.
👍 2🌚 2❤ 1
00:21
Video unavailableShow in Telegram
Нашла очень приятный пример учебной иллюстрации.
Амазон запустил классный проект Machine Learning University, в рамках которого публикаются краткие описания основных концепций ML. На мой вкус, достаточно наглядно, но иногда хочется побольше математики.
#рекомендасьон #датавиз
https://mlu-explain.github.io/
CPT2308101751-800x482.mp41.24 MB
🔥 5👍 2
Boshqa reja tanlang
Joriy rejangiz faqat 5 ta kanal uchun analitika imkoniyatini beradi. Ko'proq olish uchun, iltimos, boshqa reja tanlang.