Набор данных, который больше всего впечатлил меня в Мельбурне
… встретился в, пожалуй, самом интересном местном музее города — Старой тюрьме Мельбурна (Old Melbourne Goal).
Историческое тюремное здание сегодня принимает туристов и рассказывает жуткие истории 19-20 веков. В то время особо опасных преступников казнили через повешание, и в одной из комнат даже можно увидеть полный поимённый список казнённых — с 1842 по 1967 годы.
Визуализации тут нет, но надо сказать, что табличка с именами убитых производит впечатление куда большее, чем столбики или даже иконки. Хотя разбивку по годам, типам преступлений и стране рождения было бы глянуть интересно.
Говорят, что среди первых заключённых было много аборигенов, потому что с местным населением они, по понятным причинам, дружить не хотели.
Кто пропустил, заметки, не связанные с данными, я буду публиковать тут:
» в глазах смотрящего
… встретился в, пожалуй, самом интересном местном музее города — Старой тюрьме Мельбурна (Old Melbourne Goal).
Историческое тюремное здание сегодня принимает туристов и рассказывает жуткие истории 19-20 веков. В то время особо опасных преступников казнили через повешание, и в одной из комнат даже можно увидеть полный поимённый список казнённых — с 1842 по 1967 годы.
Визуализации тут нет, но надо сказать, что табличка с именами убитых производит впечатление куда большее, чем столбики или даже иконки. Хотя разбивку по годам, типам преступлений и стране рождения было бы глянуть интересно.
Говорят, что среди первых заключённых было много аборигенов, потому что с местным населением они, по понятным причинам, дружить не хотели.
Кто пропустил, заметки, не связанные с данными, я буду публиковать тут:
» в глазах смотрящего
🔥22❤15🤯3🤔1
Занятная схема повстречалась мне в Китайском саду в Сиднее
На ней конкретные точки обозначены не локаторами с цифрами (поди найди, где на таких картах 1, а где 51), а выбран другой подход: вся карта разбита на сектора — как в таблицах
Например, главный вход L11, а туалеты — K5.
Как вам? Ставьте 🔥, если удобно
На ней конкретные точки обозначены не локаторами с цифрами (поди найди, где на таких картах 1, а где 51), а выбран другой подход: вся карта разбита на сектора — как в таблицах
Например, главный вход L11, а туалеты — K5.
Как вам? Ставьте 🔥, если удобно
🔥89🤔25❤10✍2🤝1🆒1
Нейросетевые фичи раскатили на Яндекс Таблицы
Коллеги на днях совершили большой запуск — глобальный апдейт нашей большой языковой модели. Алиса теперь не только стала умнее, но ещё и «проросла» в другие сервисы Яндекса: в Go [пока в режиме закрытого бета-теста] при помощи нейросети можно забронировать столик в ресторане, в Браузере — дать задачу ии-агентам: например, найти какой-то товар на сайте. Но самое долгожданное для меня обновление — это апдейт Яндекс Таблиц. Теперь можно прямо в эксельке закрывать разные нетривиальные задачи, связанные с данными.
К примеру:
— Определить пол человека по его имени;
— Определить континент по названию страны;
— Перевести с одного языка на другой.
Как этим пользоваться
1. Перейти на https://docs.yandex.ru/
2. Создать новую таблицу (проверьте, что у вас включён переключатель «Перейти на новый редактор»)
3. Использовать формулу =АЛИСАПРО(<ПРОМПТ>;<ЯЧЕЙКА С ДАННЫМИ>)
Предостережение 1. При помощи LLM не стоит решать задачи, которые легко решаются стандартным формульным функционалом (складывать числа, искать среднее, выделять первый символ и так далее). Модели имеют свойство ошибаться, и эта ошибка оправдана только там, где нет альтернативы.
Предостережение 2. Качество работы любых моделей зависит от того, насколько грамотно вы напишете промпт. Иногда имеет смысл расписать задачу подробно, а не просто парой слов.
Работает это бесплатно. Наверняка есть какие-то ограничения по количеству данных, которые можно таким образом обработать — но в релизах я не нашёл ничего про лимиты. Попробуйте и расскажите в комментариях.
Коллеги на днях совершили большой запуск — глобальный апдейт нашей большой языковой модели. Алиса теперь не только стала умнее, но ещё и «проросла» в другие сервисы Яндекса: в Go [пока в режиме закрытого бета-теста] при помощи нейросети можно забронировать столик в ресторане, в Браузере — дать задачу ии-агентам: например, найти какой-то товар на сайте. Но самое долгожданное для меня обновление — это апдейт Яндекс Таблиц. Теперь можно прямо в эксельке закрывать разные нетривиальные задачи, связанные с данными.
К примеру:
— Определить пол человека по его имени;
— Определить континент по названию страны;
— Перевести с одного языка на другой.
Как этим пользоваться
1. Перейти на https://docs.yandex.ru/
2. Создать новую таблицу (проверьте, что у вас включён переключатель «Перейти на новый редактор»)
3. Использовать формулу =АЛИСАПРО(<ПРОМПТ>;<ЯЧЕЙКА С ДАННЫМИ>)
Предостережение 1. При помощи LLM не стоит решать задачи, которые легко решаются стандартным формульным функционалом (складывать числа, искать среднее, выделять первый символ и так далее). Модели имеют свойство ошибаться, и эта ошибка оправдана только там, где нет альтернативы.
Предостережение 2. Качество работы любых моделей зависит от того, насколько грамотно вы напишете промпт. Иногда имеет смысл расписать задачу подробно, а не просто парой слов.
Работает это бесплатно. Наверняка есть какие-то ограничения по количеству данных, которые можно таким образом обработать — но в релизах я не нашёл ничего про лимиты. Попробуйте и расскажите в комментариях.
🔥29🤣11🤝10❤2🙉2😭1
Forwarded from Исследования Яндекса
У канала 3 тысячи подписчиков! Вас так много 🤩
Мы хотим рассказать, кто делает этот канал, чтобы познакомиться поближе. Заодно этим постом запускаем рубрику #почему — короткие разборы ошибок и приёмов визуализации данных. Так можно с пользой посмотреть на наши лица.
В прошлый раз мы заказывали пиццу, а в этом выпуске на собственном примере рассказываем, почему нельзя обрезать столбики в столбиковой диаграмме (её ещё называют «барчарт»).
Напишите в комментариях, если догадались, постер какого фильма мы пытались повторить 😎
Исследования Яндекса @YaResearches
Мы хотим рассказать, кто делает этот канал, чтобы познакомиться поближе. Заодно этим постом запускаем рубрику #почему — короткие разборы ошибок и приёмов визуализации данных. Так можно с пользой посмотреть на наши лица.
В прошлый раз мы заказывали пиццу, а в этом выпуске на собственном примере рассказываем, почему нельзя обрезать столбики в столбиковой диаграмме (её ещё называют «барчарт»).
Напишите в комментариях, если догадались, постер какого фильма мы пытались повторить 😎
Исследования Яндекса @YaResearches
❤🔥54🥰10🆒6🔥1
Как отличаются дни мужчин и женщин
Нейтан Яу продолжает выуживать интересные инсайты из данных большого опросника American Time Use Survey.
Любопытно, что почти всё делают больше в течение дня — женщины. Уход за собой, уборка дома, уход за членами семьи, звонки по телефону, покупки.
У мужчин лидирует работа, спорт и... общение с другими людьми. Судя по всему, с другими мужчинами 👀
https://flowingdata.com/2025/11/04/spend-days-men-women-2024/
Нейтан Яу продолжает выуживать интересные инсайты из данных большого опросника American Time Use Survey.
Любопытно, что почти всё делают больше в течение дня — женщины. Уход за собой, уборка дома, уход за членами семьи, звонки по телефону, покупки.
У мужчин лидирует работа, спорт и... общение с другими людьми. Судя по всему, с другими мужчинами 👀
https://flowingdata.com/2025/11/04/spend-days-men-women-2024/
❤27😁25💔16
Смешной формат придумала команда аналитики FlyByMetrics
Они проанализировали telegram-канал бывшего президента России Дмитрия Медведева и нашли в нём уникальные слова —
⭕️ почти не используемые (в базе словаря современного русского языка Ляшевской и С.А.Шарова менее 0,4 раза на 1 млн слов) — педикулез, шобла, наркоклоун, самокастрация
⭕️ крайне редкие (примерно 0,4 раза на 1 млн слов в корпусе словаря) — дефекация, русофобский, маразматик, псалтирь, шагреневый, дегенеративный.
Интересно теперь посмотреть на каналы других известных персон 🌚
А больше интересной аналитики на основе данных Telegram, YouTube, Instagram и других социальных платформ — в их канале FBM API Insights.
Они проанализировали telegram-канал бывшего президента России Дмитрия Медведева и нашли в нём уникальные слова —
Интересно теперь посмотреть на каналы других известных персон 🌚
А больше интересной аналитики на основе данных Telegram, YouTube, Instagram и других социальных платформ — в их канале FBM API Insights.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁34❤13🔥5🤔4👍2