Энтузиаст создал сайт, на котором можно посмотреть, как менялся скроллбар с 1981 года. И покрутить полосу в Xerox Star, Lisa OS и других системах: vc.ru/links/90901

Просто восхитительно
https://uxdesign.cc/the-worst-volume-control-ui-in-the-world-60713dc86950

Интересное!
https://twitter.com/milos_agathon/status/1195667512337326080?s=20

Если вы по какой-то причине все еще не посмотрели победителей KANTAR Information is Beautiful, то самое время! Там ну просто великолепно, все такое разное и невозможно красивое 🦄

https://www.informationisbeautifulawards.com/news/485-information-is-beautiful-awards-2019-the-winners

И еще очень хороший пост про графики для категориальных данных: arc, chord, sankey и sunburst

https://medium.com/nightingale/endless-river-an-overview-of-dataviz-for-categorical-data-4780b68b42e8

Прикольная связь https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/e2x6ar/passport_power_how_the_wealth_of_your_country/

Палитра дизайнерских показов от Google🌈


https://experiments.withgoogle.com/business-of-fashion

Отличная статья от Datawrapper, чем можно заменить розовый цвет для девочек и синий для мальчиков. И помимо перебора оттенков красного и синего можно посмотреть на прикольные кейсы от BBC, Economist, Guardian и других⭐️

А вы какие цвета используете для таких визуализаций? Мне вот цвета Bloomberg понравились 🚀


https://blog.datawrapper.de/gendercolor/

Оооо! Пайчарт = камамбер, моя любовь к сыру и пирожкам больше не будет прежней
https://twitter.com/sctyner/status/1215008307305472000?s=21

Я тут нашла вот такую штуку, где наглядно показали, откуда берутся лишние кило за весь год)) Так как наша кухня явно отличается, да и праздники немножко другие, то вот моя адаптированная картинка с оливьешкой, мандаринками и прочим 🦊

Где делают одежду

https://howmuch.net/articles/world-map-clothing-exports

Неужели больше не будет так трудно найти нужные данные? Google сделал сервис для поиска по датасетам, чтобы любое свое решение можно было принимать на основании данных 🐼

https://blog.google/products/search/discovering-millions-datasets-web/

https://datasetsearch.research.google.com/search?query=puppies&docid=WNnozSorXNAUSynvAAAAAA%3D%3D

Сколько миллионов строчек кода в Винде, Гугле или Фейсбуке ⚡️
https://informationisbeautiful.net/visualizations/million-lines-of-code/?utm_content=buffer2db35&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer

Какая красота!!! Можно забить любой город и получить такую классную карту. Аж напечатать захотелось anvaka.github.io/city-roads/

На 2 курсе (а это было уже даже давно) мне сказали, что пайчарты использовать нельзя. Вот просто нельзя и все. Причины была в том, что вот барчарты гораздо нагляднее и понятнее, а пайчарты плохо “читаются” и вообще не воспринимаются. Но мне это как-то особо не помогло и пайчартами я пользовалась все равно, ну кругляшок разноцветный, ну красиво же! Потом я уже влюбилась в датавиз и выбор пайчарт vs барчарт стал очень важным для меня.

Каждый раз, когда у меня заходит такого рода обсуждения, я люблю показывать вот такую штуку от Financial Times, где нужно угадать, какая доля пайчарта больше или меньше, а потом сделать все то же самое с барчартом. Естественно, выходит, что с барчатами все куда быстрее, а большая часть людей не может дать правильный ответ с пайчартами (если вы можете, то это явно не первый ваш график и с визуальной грамотностью все точно ок).

📍Проблема нашего мира в том, что многие люди ооооочень любят пайчарты, прямо очень. Особенно взрослые дяди и тети с отчетами по 500 страниц. Так можно ли ими вообще что-то визулизировать? Да, и еще раз да. Только осторожно, да в принципе любой график можно испортить при неправильном использовании и нагромождении лишнего. Прикол в том, что люди действительно неплохо понимают доли на круговых диаграммах. Соотношение “видится” проще, потому что, по факту, это как пиццу разрезать. Мы легко понимаем, где ее четверть, где половина и сколько это в пиццо-кусочках. Поэтому я придерживаюсь стратегии использованиям пайчартов, когда у вас не больше 5 сегментов для сравнения. А лучше меньше. Данные по полу, ответы по типу да/нет и подобные вещи я всегда рисую пайчартом. Все, что больше - барчартом. Но и он становится бессилен, если категорий слишком много или вы решили добавить цвет и сделать его stacked (опять же, если цветов много). Очень интересно знать ваше мнение на этот счет, поэтому если не лень, напишите в лс, как вы относитесь к пирожко-чартам.

Забавный факт: в ggplot2 нет функции для рисования пайчартов. Я рисовала его в R один раз и у меня ушло на это 3 часа! Пайчарт рисуется путем развертывания барчарта, где на подгонку всяких лейблов у меня ушла просто куча времени. Так что я даже не знаю, то ли это супер интересная стратегия, как заранее не дать людям сделать плохо или же юзеры ggplot2 точно против пирожков :3

А шутку для главной картинки стырила тут