Котятки🐱 Я как всегда: искала себе дом мечты, наткнулась на карту-инфографику 1902 года🙈
Полноценный разбор того, как работать с картами в Tableau:
https://tableau.pro/m08
P. S. Я люблю DATA YOGA

Ключевые вехи становления и осознания BI - с главными бизнес-событиями, которые задали вектор текущей реальности.
Линк:
https://www.sisense.com/blog/infographic-brief-history-business-intelligence/?amp

Чего от меня ждут мои пользователи, которым я, образно говоря, дарю все сокровища мира на языке дашбордов?

😳Новые пользователи: максимальная фокусировка на решении их проблемы с помощью дашборда, но не хотят обобщения или упрощения. Уровень абстракции максимально низкий;
😉Существующие пользователи: глубокие знания по теме, максимальное понимание бизнес-контекста, филигранное владение всеми инструментами BI и, конечно, новых идей;
💃Менеджеры: наиболее подробное, действенное понимание визуальных смыслов и взаимосвязи между визуальными элементами, с возможностью "прогрузить" пользователей в детализацию, не нарушая визуальной целостности дашборда;
💪🏻Аналитики: больше расследований и исследований, и меньше рассказывания историй с большой глубиной детализации;
😒Потребители операционной/регулярной отчётности: ничего от меня не хотят. Им важно быстро рассмотреть проблемы, оценить последствия и сделать выводы. А что делать? Просто делать так, чтобы дашборд работал.

Котятки🐱
Мне не прислали письмо в Хогвартс, увы😔
Но Tableau - это практически магия, что меня утешает.
Ниже ссылка на визуализацию, которая подсчитывает, сколько раз каждое заклинание использовалось во всех семи романах о Гарри Поттере:
https://public.tableau.com/profile/skybjohnson#!/vizhome/TheSpellsofHarryPotter/HarryPotterSpells

Я рисую инфографику очень редко, -в основном, пользовательские инструкции и бизнес-кейсы.
Однако вдохновляться Daily Infographic ничто не мешает😏.
Линк на хорошую статью в их блоге про историю и эволюцию инфографики, да и визуализации в целом:
https://www.dailyinfographic.com/blog/what-is-an-infographic-history-and-evolution

Вчера мои пользователи вусмерть переругались при обсуждении требований к дашборду, не в силах сформулировать, что хотят.
Это не критично, ведь редкий пользователь способен внятно сформулировать с первого раза функциональные, информационные и бизнес-требования к дашборду. Чтобы вывести их на конкретику, целесообразно спрашивать о:
-целях и задачах;
-рабочем процессе;
-ритуалах рабочего процесса, связанных с аналитикой;
-проблемах с данными.
В конце они более-менее внятно смогут сформулировать видение того, как данные улучшат их жизнь. А дальше уже, - дело техники и хорошего макета.
Линк на полезную статью на тему сбора требований (микс пользовательской психологии и конкретных шагов):
https://visualbi.com/blogs/business-intelligence/6-steps-perfect-art-gathering-requirements-users/

Котятки🐱 Сегодня пятничка, я так ждала её! И сегодня я делюсь с вами подборкой дашбордов на основе интересных опросов.

Дашборды выполнены в рамках курса по Power BI (так что не судите строго) - интересны как результаты, так и сами идеи визуализаций. Смотрим, вдохновляемся)

1️⃣ Мобильная связь (можно покликать между листами дашборда и увидеть эволюцию) https://bit.ly/2uxsUkk

2️⃣Сон https://bit.ly/2sMabAt

3️⃣ Соц. сети https://bit.ly/2T6bp4h

4️⃣ Рестораны https://bit.ly/2TwuCv1

5️⃣ Путешествия и отдых
https://bit.ly/3a9igzm
https://bit.ly/32vh32H
https://bit.ly/2VsGBfl

👉 На канале @analyst_club вы найдете больше полезной информации по теме бизнес-аналитики: практические приемы, кейсы, лайфхаки создания дашбордов в Excel и Power BI.

Канал ведет признанный эксперт в визуализации данных - Алексей Колоколов. 😎 Загляните к нему, - ведь когда-то именно с него начался мой канал - его дашборд попал в мой первый пост здесь😉

Котятки🐱
Моё утро начинается с кофе и хорошей книжки про цвет. Раньше я всегда воспринимала цвет как один из элементов выделения и структурирования на диаграммах, не более. Я помню время, когда даже со строгой корпоративной палитрой могла наворотить что-то в стиле "о боже, мои глаза, как это развидеть"🙈
Начать близкое знакомство с цветом можно со статьи ниже:
https://blog.datawrapper.de/colors/
Что там:
-про уместность и интуитивно понятные цвета;
-про использования градиента;
-про использование цвета для категоризации в диаграммах.
Обзор полезных инструментов для работы с цветом и ссылки на полезные книги (в том числе ту, которую я сейчас читаю) вы найдете тут:
https://blog.datawrapper.de/colorguide/

Мне всегда нравились картинки с Horizon graphs, они выглядят очень презентабельно, но мне было не понятно две вещи: как их читать и как их строить.
Вчера нашла подробную статью на эту тему: https://flowingdata.com/2015/07/02/changing-price-of-food-items-and-horizon-graphs/
По моему мнению, диаграмма не является интуитивно считываемой, но, если хорошо потренироваться и привыкнуть к ней, она становится гораздо более полезна, чем обычная линия временного ряда с разметкой.
Традиционная инструкция, как построить её в Tableau с использованием диаграммы Area без всяких надстроек:
https://youtu.be/M8B_V8wqZAs

Не все откалибровали, что 2 поста назад я выложила одну из отличнейших книг Рика Шермана по практике внедрения BI.
Благодаря ей (а также паре интеллектуальных пинков от моего босса) я осознала свои заблуждения касаемо "единой версии правды" и "теневой аналитики".
Полный топчик must read , которые надо изучить, чтобы понять все подводные камни BI -реальности:
https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence-books

Однажды наш главный за BI отругал меня, когда я предложила в качестве временного решения, когда были технические проблемы, выливать пользователям данные из базы не в Tableau и не в PBI , а напрямую в эксель. Моя цель была проста: дать данные любой ценой. Потом я поняла, что дело не в самом экселе, а в том, что пользователи будут пытаться скопировать нужные данные на отдельный лист , отключать их от обновления и "обогащать" их на своё усмотрение.
Для отдельной аналитической задачи это норма, но если Ваша цель - движение к DDD среде с едиными обновляемыми данными и их совместным использованием, то такие решения - это путь к теневой аналитике. Теневая аналитика создает среду, в которой пользователи могут прийти к ошибочным выводам. 
В итоге я поняла, за что меня ругали, а помогла мне эта статья:
https://www.oreilly.com/content/how-self-service-data-avoids-the-dangers-of-shadow-analytics/

Все так, все так

Котятки🐱
У меня уже неоднократно был кейс, связанный с "знаковыми элементами": когда какая-то визуализация или даже тим диаграммы в голове пользователей ассоциируются с моими дашбордами. Сейчас, например, это диаграмма-пончик, и в каждом моем новом макете она есть. А если её нет-нет пользователи просят её сами🤷‍♀
Ниже хорошая статья: про роль знаков и смыслов в визуализации, отличие данных от информации и немного - про семиотику:
https://medium.com/@moritz_stefaner/propositional-density-in-visualization-ca4168045dfc

Гайд по визуализации данных в Python: начиная от раскрашивания ячеек и спарклайнов в Pandas, и завершая интерактивными визуализациями с помощью Bokeh и Altair, а также геовизуализациями в Folium.

https://towardsdatascience.com/complete-guide-to-data-visualization-with-python-2dd74df12b5e

Котятки🐱
Мне в эту пятничку прилетело вдохновение вместе с кейсами от команды Clever Franke.
Что смотреть?
1) потрясающую визуализацию для журнала " Wired" с описанием кейса по сторителлингу:
https://www.cleverfranke.com/work/wired
2) Кейс по визуализации медиа распространения для проекта Trendviz:
https://www.cleverfranke.com/work/trendviz
У этой команды есть неплохое видение бизнес-процессов с выделением items. Пожалуй, позаимствую их подход😉

Котятки🐱,
всех девочек поздравляю с 8 марта! 🌷
Те, кто сталкивался с семиотикой, более-менее осознают, что при смене языка теряется или, наоборот, нарастает контекстный пласт. Я, как двоечник, узнала об этом недавно, а до этого многие годы раздражалась, почему это итоговый продукт отличается от функциональных требований на бумаге, которые отличаются от того, что я говорю, и всё это не совпадает с тем образом, который был в моей голове.
Нам, в первую очередь, интересно, как наши бизнес-требования превращаются в дашборд, какие новые смыслы появляются благодаря динамике и интерактивным элементам. Но некоторые из нас идут дальше, - и вот уже визуализация предстает в виде физической скульптуры из 5 различных наборов данных (High Dimensional Data Narrative). И появляются новые смыслы, и нарастает новый контекст.
Ниже очень хорошая статья, по итогам которой понимаешь, что дашборд - это просто одна из форм донесения смыслов, скрытых в данных:
https://medium.com/@moritz_stefaner/beyond-heatmaps-data-visualization-for-a-warming-planet-7b0db5b38303

Не так давно бились над непростой задачей: сделать прокручиваемую временную шкалу на гистограмме. В итоге мы пришли к компромиссному варианту отображения, но шкала, увы, прокручиваться не стала. Это был скорее фейл.
Вчера я наткнулась на урок, как сделать прокручиваемую шкалу в Tableau .Не совсем то, что нужно, но уже близко:
https://www.flerlagetwins.com/2020/03/scrollable-timeline.html?m=1
Также обратите внимание на визуализацию исследования "The state of Data Visualization" этого же автора. Само исследование старенькое, 2017, но визуализация очень компактная:
https://public.tableau.com/views/TheStateofDataVisualization/Story?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes&:showVizHome=no

Говоря о геймификации, я не задаюсь вопросами этики. Да, это манипулирование, но ведь людям именно этого и хочется.

Выше - труд по вовлечению аудитории через геймификацию.

Как разработчикам Fortnite удалось "взломать" мозг 125 миллионов геймеров

Немедленный бонус повышает интерес участников к процессу на 35%

Исследование Дэна Ариели о том как влияет бонус в виде похвалы.


@internetanalytics

Я использовала дашборды в связке с геймификационными элементами, но не горжусь этим. Наверно, поэтому успеха я не достигла: в таких проектах мало реальной ценности и много искусственной конкурентной ситуации, поэтому внутренней веры в такие вещи у меня почти нет. А вера в то, что ты делаешь - это залог успеха.
А вы с геймификацией ок?