Результаты первого спринта
На первые две недели сделали фокус на табличные вычисления, порядок операций и создание первого дашборда. Какой получился дашборд расскажу в следующий раз, чтобы сразу показать и версию после замечаний.

А пока поделюсь статьей, которую подготовили с Русланом по быстрым табличным вычислениям. Это было домашкой — собрать все виды вычислений и придумать для них бизнесовые примеры. Получилась короткая «шпаргалка» с яркими визуальными образами, чтобы быстро сориентироваться что и зачем существует. А ещё есть книга на Паблике с примерами использования вычислений.

Stay tuned, готовим следующую «серию». =)

#залетайвbi

Сколько разлагается пластик. Интересное решение с длинным визом - долго скроллишь и лучше ощущаются данные.
https://twitter.com/alishadhillon__/status/1407704206279122948?s=21

Как общаются разные девайсы у нас дома – все сделано через дополненную реальность, оч прикольно выглядит💫

А вообще, у них много разных экспериментов, например, про вместимость объектов на примере слонов (от метафоры "elephant in the room").

https://everydayexperiments.com/invisible-roommates

Нашла тут статью: 8 правил для использования цвета в датавизе. Хорошо структурировано, как по мне, и много взять с Datawrapper💫

1. Пользуйтесь цветом эффективно: нет смысла делать разноцветный барчарт, лучше сделать его серым, а какую-то важную категорию выделить.
2. Цвет помогает группировать категории. Если у вас есть данные, которые идут как в -, так и в +, например, коэффициент естественного прироста, то лучше брать шкалу не просто непрерывную (от светлого к тёмному), а расходящуюся в два оттенка (красно-зелёную).
3. Качественные шкалы (где отдельный цвет отвечает за разные категории) надо использовать для неесвязанных данных, тот же естественный прирост нельзя показывать всеми цветами радуги одновременно.
4. Используйте не больше 6-8 цветов (больше просто не запоминается), если цвет нужен, то как и с пайчартами, делайте категорию "другое".
5. Иногда изменение типа графика может помочь избавиться от необходимости в цвете (например, одноцветный барчарт вместо цветного пайчарта).
6. Непрерывная шкала плохо считывается на графиках, где точки данных далеко друг от друга. Например, на скаттерплоте разницу будет понять тяжелее, чем на карте.
7. Помните про фон и то, что мы по-разному воспринимаем цвета на тёмном и светлом (это может сильно менять восприятие).
8. Проверяйте цвета на то, как их видят люди с дальтонизмом. Это правда важно.

Основные продуктовые метрики: AARRR, HEART и North Star💫

https://uxdesign.cc/product-metrics-that-matter-951b9e4d4eca

Такая красивая визуализация гонки Dragon's Back Race. Честно, не знала, что это такое, но вики говорит, что это многодневный бег через горы с севера Уэльс в Южный Уэльс, подъемы в которой вдвое превышают высоту горы Эверест 🏔

Основные пакеты для скрапинга в R:
- rvest & тьюториал
- rcrawler
- RSelenium

Саму подборку нашла на медиуме, а ребята из воскресного скRинкаста сделали видео про скачивание данных c imdb. Ну а без кода есть мой любимый Data Miner❤️

Необычный виз по профессиям, которые набирают или теряют популярность. Жалко, что не обновляют – все кончается 2017 годом.

Дон Норман про эмоциональный дизайн и почему мы любим разные красивые штучки. Также рассказывает коротко про три уровня дизайна: инстинктивный (яркое и красивое), поведенческий (удобное в использовании) и рефлексивный (культурные и социальнные ассоциации). Есть статья на русском от SKVOT с прикольными примерами.

У него вот есть соковыжималка, которой невозможно пользоваться, но она очень красивая 🙈 Думаю, у всех у нас что-то такое есть и при выборе продукта с одинаковой стоимостью и функционалом мы обычно берем то, что симпатичнее.

Картинка отсюда