Charles Wheelan_Naked-statistics

Котятки🐱
Случайно подслушала разговор школьников, один из них спросил другого:
-А ты, когда думаешь, у тебя проигрывается в мозгу анимация?
Оказалось, что проигрывается, и дальше они стали мериться анимацией, у кого она в голове круче. Мальчишки😂
Дашборд также может использовать микро-анимации (например, тот же самый динамический фон или всплывающие элементы), и это в целом полезно для:
-фокусирования;
-расширения контекста;
-более комплексного отображения иерархий (как инструмент сторителлинга) ;
-чтобы пользователю было весело😜
Линк:
https://medium.com/hike-one-digital-product-design/why-use-micro-animations-in-your-design-3b420fc3a5c7

Продолжая тему анимации, в статье ниже вы найдете:
-5 лучших анимированных визуализаций данных за всю историю;
-четыре способа сделать свои собственные анимированные GIF;
-данные исследования про анимированные визуализации.
Линк:
https://medium.com/@EvanSinar/use-animation-to-supercharge-data-visualization-cd905a882ad4

Сегодня немного про динамические диаграммы - основу дашбордов, которая и позволяет мгновенно отображать данные в зависимости от различных условий. Фильтры, развертывание, связывание диаграмм, -все это позволяет получить принципиально иной опыт "общения" с данными и взглянуть на них по-новому, лучше почувствовать различия в данных.
Поэтому, когда пользователи говорят, что хотят "статичную табличку и гистограмму, обновляющуюся раз в месяц, и чтобы вся информация на одном листе", где-то в мире грустит один BI-специалист, - они сами себя лишают одной из главных ценностей дашборда.
Линк:
https://towardsdatascience.com/dynamic-charts-make-your-data-move-19e540a06bd3

Неплохое руководство по визуализации данных: всего по чуть-чуть, без воды, но при этом содержательно. Раздел про визуальное кодирование, например, я использую как памятку, а паттерны поведения, дающие пользователям контроль над отображаемыми данными, описаны в очень удачных, интуитивно понятных шаблонах.
Линк:
https://material.io/design/communication/data-visualization.html#behavior

Недавно я залипла на анимацию загрузок в браузере Яндекса, - так, что мне захотелось его скачать. Но если это наваждение прошло, то от Tableau viz оно только нарастает) Анимация в Tableau, -Tableau viz, - дает нам много возможностей:
https://help.tableau.com/v2020.1/pro/desktop/en-us/formatting_animations.htm
Обзорчик всех новых возможностей Tableau смотрим тут:
https://www.tableau.com/about/blog/2020/2/introducing-dynamic-parameters-viz-animations-buffer-calcs

Однажды наш BI -гуру реализовал на Tableau дашборд с архисложной user story: трехлистный, с последовательным многоступенчатым анализом, кучей фич, многоуровневым каскадом ключевых и побочных метрик, наличием опционных метрик "по запросу" и запутанной, на первый взгляд, навигацией. Но, несмотря на сложность, он прекрасно работал и считывался пользователями.Тогда я не сразу поняла, как работает эта магия, а потом прочитала про прогрессивное раскрытие.
Линк:
https://www.nngroup.com/articles/progressive-disclosure/

Котятки🐱
Я сейчас медитирую над задачей - сделать e-mail рассылку дашборда по alarm - сигналу.
И если с tableau мне более-менее все было ясно, то с PBI , в котором я хуже разбираюсь, - не очевидно.
Короче, ловите видео, этот чувак грамотно, интересно и понятно (слава богу, при моём-то английском🙈) всё объясняет:
https://m.youtube.com/watch?v=pfrbHj7cQo4

Котятки🐱
Для решения разовых задач не рационально делать дашборд, проще нарисовать презентацию или инфографику.
Для этих целей можно использовать сервис Visme, который, благодаря шаблонам и широким возможностям кастомизации, позволяет визуализировать данные и создать высококачественный контент в очень короткие сроки.
Линк:
https://www.visme.co/

Наверное, сейчас меня побьют ногами наши крутые dataviz-гуру, но я люблю grid lines, в простонародье - линии сетки.
У меня не всегда получается мысленно провести линию и быстро "считать" данные. А недавно я ещё встретилась с тем фактом, что по стандартам научных публикаций в некоторых отраслях линии сетки неприемлемы для оформления графиков.
Многие считают grid lines атавизмом тех времен, когда графики строились от руки, но, если их грамотно использовать, они могут быть значимым элементом легенды:
https://www.fusioncharts.com/blog/grid-lines-chart-junk-or-visual-aids/
P. S. Про chartjunk, Тафти и сетку: https://www.forbes.com/sites/naomirobbins/2012/02/22/are-grid-lines-useful-or-chartjunk/amp/

Все так, всё так) Сегодня я зарегистрировалась в TikTok и в Byte, а также вчитала до конца блог Роберта Корсара.
Понравилось про диаграмму бикини и, естественно, про анимацию и визуальную революцию:
https://eagereyes.org/blog/2020/the-visual-evolution-of-the-flattening-the-curve-information-graphic
P. S. Даже не знаю уже, что делать с лишними 2,5 часами в день, которые раньше уходили на дорогу🤷‍♀😱

Котятки🐱
Сегодня мы с коллегами обсуждали datamart под наш новый дашборд, и в какой-то момент я поняла, что вся задуманное конструкция может не взлететь с точки зрения производительности.
Когда я начинала изучать вопрос производительности в Power BI , этот видосик более-менее ответил на все мои вопросы:
https://youtu.be/B-h3Pohtn1Y
Сегодня я ещё познакомилась с регулятором памяти и ограничением query timeout, которые можно задать вручную.
Подробности тут:
https://blog.crossjoin.co.uk/2020/01/20/visual-has-exceeded-the-available-resources-error-power-bi/
P. S. Мое видео про котлеты в Tiktok уже набрало 9 лайков. Чую, быть мне популярным тиктокером😂

​​Самый простой способ разобраться, что происходит во время эпидемии — это посмотреть в живом графике модель развития событий. Сейчас уже достаточно данных разных стран, чтобы иметь возможность прогнозировать события. Вот отличный инструмент, чтобы поэкспериментировать с предсказаниями результатов:
https://gabgoh.github.io/COVID/index.html

Хороший цикл статей про data blending и визуальный анализ: при классическое смешивание данных и про то, как найти закономерности между разнородными массивами данных без ключей, где связь подразумевается только на уровне логических категорий. И конечно, для этого нам нужно любимое Tableau, так как эти связи нужно ещё грамотно отобразить на графике))
Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4

Про разницу между join и blending с примерами из Tableau читать тут:
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/multiple_connections.htm

Если вы хотели погрузиться в dataviz и получить новые навыки, - сейчас самое время! Количество курсов, платных и бесплатных, множится в такой прогрессии, что я не успеваю их отслеживать.
Но есть нюанс: в основном, везде рассказывается о положительной стороне профессии, ведь изнанка может сразу оттолкнуть, раз и навсегда. Я, например, никогда не могла предусмотреть, что большую часть времени я буду тратить на Data quality, а не рисовать красивые дашборды.
Старенькое, но полезное исследование-опрос в сообществе о том, что больше всего раздражает в dataviz:
https://sxywu.com/community/
Ключевые выводы по нему: https://medium.com/visualizing-the-field/655-frustrations-doing-data-visualization-e1087c8176fc

Существует исследование "Blinded with science: Trivial graphs and formulas increase ad persuasiveness and belief in product efficacy", которое утверждает, что большинство людей будут верить тому, что вы им говорите, пока в ваших презентациях участвуют диаграммы. Исследование спорное, что подтверждал потом и сам автор,но главный посыл - то, что нас может обмануть ореол "научности", - по сути имеет место быть.
‌Ниже хорошая статья Авинаша Каушика, в ней кратко, в 7 уроках, показано, обо что может споткнуться наш пользователь, считывая визуализацию, и в том числе, - о том, что надо быть честными в своих данных.
Линк:
‌https://www.kaushik.net/avinash/data-presentation-tips-focus-think-simplify-visualize/#focus

Когда я впервые познакомилась с DAX (компонент семантической модели Power BI ),мне казалось, что это "инструмент в инструментах". В моем идеальном мире на тот момент существовал только sql. Но, поверьте, если вы видите своё будущее с PBI, его лучше освоить)
Линк на основную статью:
https://powerbirussia.ru/2018/10/30/dax1/
Создание вычисляемых столбцов:
https://docs.microsoft.com/ru-ru/power-bi/desktop-tutorial-create-calculated-columns
Ниже хорошая книжечка))

Наш мозг удивительная штука, и его естественные способности воспринимать некоторые визуальные атрибуты количественно позволяет нам обходиться без длинных объяснительных легенд.
Например, мы воспринимаем длинную линию как более значимую, чем короткая линия. При построении визуализации необходимо учитывать все особенности нашего мышления и восприятия.
Линк на хорошую статью с подробном разборов атрибутов визуального кодирования Стивена Фью:
https://www.perceptualedge.com/blog/?p=2957
Линк на статью-азы на русском(перевод):
https://dev.by/news/o-vizualizatsii-dannyh-prodolzhenie

Котятки🐱
Мне в личку летят вопросы в стиле "почему так мало материалов на русском". Так вот, ответ банален: они плохо гуглятся. Идеи для постов возникают в ходе решения рабочих задач. Запрос на английском выдает ответ на мой вопрос уже на 2-3 странице, а запрос на русском чаще всего выдает рекламные и продажные статьи.
Возможно, чтобы "искалось" на русском, мне надо как-то по-другому формулировать🙈
Ниже, в продолжение темы о восприятии, хорошая статья про шкалы для графиков, виды шкал и их особенности. Шкала может помочь грамотно подать информацию, а может окончательно запутать. Линк:
https://revealthedata.com/blog/all/sravnenie-ravnomernoy-logarifmicheskoy-i-stepennoy-shkal/
P. S. Рома, пожалуйста, не забрасывай блог.

Вдогонку - разбор шкал графика на Пикабу. В посте есть:
-как выглядит один и тот же график в разных шкалах;
-как правильно читать график в разных шкалах;
-коронавирус;
-спич на тему "дата-журналистика и лукавство".
Линк:
https://pikabu.ru/story/rossiyskaya_yeksponenta_7336448