🌍 Галерея «маленьких картинок» о климате, основанных на данных

Помогите Европейскому космическому агентству (European Space Agency – ESA) преобразовать многолетние спутниковые климатические данные в убедительные и впечатляющие «маленькие картинки», которые повышают осведомленность и побуждают к действиям! ➡️ Отправьте собственную маленькую картинку на основе данных до 19 ноября 2023.

Ознакомьтесь галереей "маленьких картинок", созданных на основе данных, которые оживляют десятилетия спутниковой информации. Смотрите пошаговые туториалы по созданию картинок.

#климат #competition #датавиз_конкурсы

📈 Graphic Design with ggplot2

● Cédric Scherer в предверии posit::conf(2023) делится базовыми концепциями о том, как создавать привлекательные и сложные визуализации в R, обновив материалы 2-дневного практического семинара по ggplot2 прошлогодней конференции, чтобы использовать тот же стиль.

● Презентации, упражнения, решения, данные и прочие материалы доступны по ссылке на сайте конференции. В конечном итоге все должно превратиться в книгу Graphic Design with ggplot2.

Стилёвый материал Washington Post про климатический оптимизм. Заход там просто гениальный — мол, обычно, если вам рассказывают про изменение климата, то рисуют такие вот страшные красные графики.

Но это — последствия прошлых решений людей.
А сейчас есть и хорошие новости. Какие — читайте:

https://www.washingtonpost.com/opinions/2023/09/06/climate-change-charts-data-optimism/

🚗 Скачиваем файлы .geojson с сайта Карта ДТП с помощью R

На сайте «Карта ДТП» есть раздел с данными по ДТП, чтобы использовать их в исследованиях и анализировать с помощью своих инструментов. Вручную скачивать 85 файлов в формате .geojson не вариант, поэтому такой простой код это может сделать:

library(rvest)
library(purrr)
# devtools::install_github("tylergrantsmith/purrrgress") # with progress bar

dtp_opendata_links <- 
  read_html("https://dtp-stat.ru/opendata") %>%
  html_elements("td.text-center") %>%
  html_elements("a") %>% 
  html_attr("href")

safe_download <- safely(~ download.file(.x , .y, mode = "wb", quiet = TRUE))

# purrr::map2(dtp_opendata_links, basename(dtp_opendata_links), safe_download)
purrrgress::pro_map2(dtp_opendata_links, basename(dtp_opendata_links), safe_download)

#R #данные #ДТП

🚕 Анализируем данные о поездках в Яндекс Такси

Давно делал такой график по истории поездок. В основном я ездил по тарифам «Комфорт» и «Комфорт+». Вы можете самостоятельно скачать данные по своему аккаунту и сделать что-то аналогичное.

#такси #week #datawrapper #bar_chart #quantified_self

🤖 Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке

Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter).

RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов.

RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты.

#R #ggplot2 #AI #chatGPT

#пятничное Печенек к чаю?

📋 Yet Again: R + Data Science

Существует тысяча и один вводный курс по науке о данных с использованием R. Это ещё один из них. Представляет собой конспекты лекций курса в Ульмском университете в летнем семестре 2021 года. Соответствующие видеозаписи лекций можно найти на YouTube.

#R #data_science #курсы

😸 geom_cat() в ggplot2

Пакет ggcats, добавляющий geom_cat() из 15 различных PNG-файлов с изображением различных популярных котомемов на выбор. Все котомемы можно увидеть на графике.

# remotes::install_github("R-CoderDotCom/ggcats@main")
library(ggcats)
library(ggplot2)
grid <- expand.grid(1:5, 3:1)
df <- data.frame(x = grid[, 1],
                 y = grid[, 2],
                 image = c("nyancat", "bongo",
                           "colonel", "grumpy",
                           "hipster", "lil_bub",
                           "maru", "mouth",
                           "pop", "pop_close", 
                           "pusheen", "pusheen_pc",
                           "toast", "venus",
                           "shironeko"))
ggplot(df) +
  geom_cat(aes(x, y, cat = image), size = 5) +
  geom_text(aes(x, y - 0.5, label = image), size = 2.5) +
  xlim(c(0.25, 5.5)) + 
  ylim(c(0.25, 3.5)) 
ggsave("geom_cat.png", dpi = 300, width = 5, height = 5)

#R #ggplot2 #пятничное

🏛 Римская империя: становление в период 79 г. до н.э. — 117 г. н.э.

Интерактивная карта и временная шкала, на которой изображены императоры, города, система дорог и ключевые события, связанные с превращением республики в империю.

#примеры_визуализаний #разное #tableau #maps

#пятничное via Data Nature

🥵 Самый жаркий сентябрь

Привлёк внимание график от FT. В прошлом месяце в мире наблюдался самый жаркий сентябрь за всю историю наблюдений, превысивший предыдущий рекорд на "экстраординарные" 0.5C, что подчеркивает проблему ограничения роста температур, вызванного изменением климата. Средняя глобальная температура в прошлом месяце составила 16.38C, что на 0.5C выше предыдущего самого теплого сентября 2020 года, и на 0.93C выше среднего значения для этого месяца за 1991-2020 годы.

#heatmap #global_warming #изменение_климата #погода

Общество визуализации данных (Data visualization society) опубликовало результаты глобального опроса о состоянии дел в индустрии. Результаты возможно кого-то удивят.

☀️ Наиболее популярный инструмент среди опрошенных - Эксель (63%), далее Табло (44%) и Пауэрпойнт (41%). Просто зафиксировать. Один из наиболее популярных инструментов, где постоянно работают датавизеры - Пауэрпойнт. Как говорится - теперь живите с этим.

☀️ Средняя почасовая оплата для датавизера - 60-70 долларов в час. Сравнили со своей? ;)

☀️ 81% заявили, что предпочитают нарабатывать навыки датавиз прямо во время работы над очередным проектом

☀️ Главная проблема в общении с заказчиками - отсутствие навыков дата-грамотности у них. И - непонимание ценности датавиз вообще. Еще раз - непонимание ценности датавиза. Живите с этим номер два.

Полный отчет только для участников коммьюнити, которые делают взносы.

Надо сделать важную ремарку, что в опросе участвовали совершенно разнородные группы датавизеров - дизайнеры, дата-журналисты, разработчики, аналитики, ученые, менеджеры.

Ещё один удачный пример физикализации данных *. Ранее постил распределение учителей по возрасту.

* Физикализация данных – демонстрация их с помощью объектов реального мира

#физикализация_данных #примеры_визуализаций #разное

🧑‍🎓 DataLens: обучение, курсы, образовательные программы и проекты

Видео:
- DataLens за 2 минуты
- Обзорное демо на 30 минут
- Плейлист на youtube

Курсы и пошаговые инструкции:
- Быстрый старт, пошаговая инструкция
- Бесплатный курс на Яндекс Практикуме
- Книга Александра Гинько
- DataLens Festival (сравнение с Superset/Tableau/PowerBI и основы корпоративной аналитики)
- Пошаговые инструкции по сценариям
- Туториалы по аналитическим функциям: агрегации, оконные функции, Level-of-Detail выражения
- Создание SQL-чартов (если вам нужно больше гибкости модели данных)
- Другие образовательные проекты

via Pavel Dubinin

#DataLens #обучение #полезное

🔋 Опять мониторим разряд аккумулятора

Реанимировал свой старый планшет Irbis TW81, установил R (см. комментарии к посту) и прочие плюшки. Решил повторить график, но уже для планшета на Windows 10. Ресурс аккумулятора 65%, надо бы поставить новый, но и этот уверенно держит 3 - 4 часа.

#stepline_chart #week #R #ggplot2