Forwarded from Reveal the Data
Если почему-то нельзя разнести данные на два графика (хотя, если честно, не могу особо придумать такого кейса). То тогда используйте очень понятное кодирование: заносите цвет прямо в заголовок графика, делайте цветные оси и используйте UTF символы для отображения баров или линий.
Ещё почитать про двойные оси можно тут:
— Статья в блоге Datawrapper
— Статья «Проблемы двойных осей»
— Статья «Почему важен дизайн двойных осей» (LinkedIn, нужен vpn)
— Статья «Как оформлять двойные оси»
#наблюдение #ссылка
Ещё почитать про двойные оси можно тут:
— Статья в блоге Datawrapper
— Статья «Проблемы двойных осей»
— Статья «Почему важен дизайн двойных осей» (LinkedIn, нужен vpn)
— Статья «Как оформлять двойные оси»
#наблюдение #ссылка
Forwarded from Reveal the Data
На неделе в одном личном чатике всплыла интересная картинка — график из Тинькофф Инвестиций. Смотря на него, кажется, что прибыль Теслы (черные бары) не изменилась в течение 6 кварталов, но на самом деле это не так. Если «пощелкать» по столбикам видно, что прибыль выросла в 70 раз ❗️ с 16 млн в Q1 2020 до 1142 млн в Q2 2021.
Пошёл проверять у себя. На Андроиде график выглядит лучше (второй скрин). Видна разница между 20 и 21 годом, но внутри 20-ого все столбики тоже одинаковые. На третьем скрине как график должен выглядеть на самом деле на Андроиде (5 кварталов).
Приложение нарушает один из главных принципов визуализации — визуализация не должна искажать данные и врать. Видимо из-за технических особенностей небольшие столбики «округляются», что приводит к серьёзной ошибке. Будьте внимательны, проверяйте свои графики!
Ошибку принёс Максим Годзи, спасибо ему за пример и внимательность! Максим — крутой аналитик, посмотрите его интервью у Карпова или почитайте про его технологию Retentioneering.
#наблюдение
Пошёл проверять у себя. На Андроиде график выглядит лучше (второй скрин). Видна разница между 20 и 21 годом, но внутри 20-ого все столбики тоже одинаковые. На третьем скрине как график должен выглядеть на самом деле на Андроиде (5 кварталов).
Приложение нарушает один из главных принципов визуализации — визуализация не должна искажать данные и врать. Видимо из-за технических особенностей небольшие столбики «округляются», что приводит к серьёзной ошибке. Будьте внимательны, проверяйте свои графики!
Ошибку принёс Максим Годзи, спасибо ему за пример и внимательность! Максим — крутой аналитик, посмотрите его интервью у Карпова или почитайте про его технологию Retentioneering.
#наблюдение
Forwarded from Reveal the Data
😐 Подгорания пост
Недавно в LinkedIn наткнулся на пост, про то, что хватит делать дашборды, они не приносят аналитической пользы.
Меня всегда удивляет это заблуждение, что дашборды вообще как-то напрямую связанны с аналитикой. Люди часто думают, что делая дашборд они создают возможность для анализа, но это не так. Дашборд ≠ Аналитика.
Дашборды — это удобный инструмент для быстрого восприятия данных, но вот анализировать эти данные на дашборде сложно. Обычно максимум, что вы можете получить от дашборда — это увидеть, что какая-то метрика упала, и отследить в какой определенно части бизнеса это произошло. Если сравнивать с современными методами анализа — это довольно поверхностные выводы.
Поэтому, если вы создаете дашборд, будьте готовы к тому, что он не принесет вам инсайты. Создавайте дашборды для оперативных задач — понимать, всё ли окей идёт в бизнесе. А для поиска точек роста бизнеса используйте отдельные аналитические проекты.
Я не согласен с автором, который говорит, что аналитика приносит больше ценности, чем дашборды. Они просто служат разным целям. Проблема возникает тогда, когда аналитические команды считают, что создание дашбордов само по себе будет генерировать новые идеи для развития бизнеса.
П.С. Я пишу и в LinkedIn, и часть контента там пересекается с каналом, а часть нет. Например этот пост не планировал писать в канал, но его английская версия набрала аж целых24К (уже 65К) просмотров, что меня сильно удивило. Поэтому решил опубликовать и здесь. Присоединяйтес в LinkedIn, если вдруг такое интересно.
#наблюдение #ссылка
Недавно в LinkedIn наткнулся на пост, про то, что хватит делать дашборды, они не приносят аналитической пользы.
Меня всегда удивляет это заблуждение, что дашборды вообще как-то напрямую связанны с аналитикой. Люди часто думают, что делая дашборд они создают возможность для анализа, но это не так. Дашборд ≠ Аналитика.
Дашборды — это удобный инструмент для быстрого восприятия данных, но вот анализировать эти данные на дашборде сложно. Обычно максимум, что вы можете получить от дашборда — это увидеть, что какая-то метрика упала, и отследить в какой определенно части бизнеса это произошло. Если сравнивать с современными методами анализа — это довольно поверхностные выводы.
Поэтому, если вы создаете дашборд, будьте готовы к тому, что он не принесет вам инсайты. Создавайте дашборды для оперативных задач — понимать, всё ли окей идёт в бизнесе. А для поиска точек роста бизнеса используйте отдельные аналитические проекты.
Я не согласен с автором, который говорит, что аналитика приносит больше ценности, чем дашборды. Они просто служат разным целям. Проблема возникает тогда, когда аналитические команды считают, что создание дашбордов само по себе будет генерировать новые идеи для развития бизнеса.
П.С. Я пишу и в LinkedIn, и часть контента там пересекается с каналом, а часть нет. Например этот пост не планировал писать в канал, но его английская версия набрала аж целых
#наблюдение #ссылка
❤50👍28🔥6😁1
Forwarded from Reveal the Data
Датавиз из реальной жизни — продолжаю фоткать и собирать примеры визуализации данных, которые можно найти оторвавшись от монитора. Еще похожее по тегу #наблюдение
1️⃣ Вытоптанность травы на поле Уимблдона показывает как изменился стиль игры за десятилетия. Подробнее в статье. Спасибо Жене Козлову за пример!
2️⃣ Сообщение в слаке нашей компании о том, что в офисе на одном из этажей повысился уровень CO₂ из-за ремонта. Оцените уровень дата грамотности офис менеджеров — они следят за этим в Графане! Просто one love уровень заботы и данных! ❤️
3️⃣ Нашёл в музее NEMO карту распространения холеры в Амстердаме в 1886 году. Получается не только Джон Сноу додумался это визуализировать. Спорный приём: сегменты пай-чарта — это недели с первой по двенадцатую, начиная с «12 часов». Поэтому на карте каждый пай-чарт показывает время вспышек в разные недели в каждом районе, непонятно только зачем тогда цвет.
4️⃣ Диаграмма связей учеников и учителей голландских художников, можно увидеть кто на кого повлиял и какие были кластеры. Нашёл в музее Франса Хасла в Хаарлеме.
5️⃣, 6️⃣ Описание вкусов коктейлей с помощью графиков в местных барах. В первом случае скорее дата-арт, во втором прям прикольный и понятный график для выбора.
7️⃣ Уличная листовка с маркировкой вредности различных транспортных средств 🕊
8️⃣ Обучение второклассников основам графиков. Поделился Руслан Салахиев, спасибо!
9️⃣ График температуры прожарки стейка от блютуз градусника (чего только не бывает 🙈). Зеленая линия температура снаружи, красная — внутри. Поделился Игорь Яшков.
🔟 Результаты анализов крови моего пса, наконец-то визуально показаны референсные пределы! А ещё и кластеры, только я не понял кластеры чего 🙈
#наблюдение
1️⃣ Вытоптанность травы на поле Уимблдона показывает как изменился стиль игры за десятилетия. Подробнее в статье. Спасибо Жене Козлову за пример!
2️⃣ Сообщение в слаке нашей компании о том, что в офисе на одном из этажей повысился уровень CO₂ из-за ремонта. Оцените уровень дата грамотности офис менеджеров — они следят за этим в Графане! Просто one love уровень заботы и данных! ❤️
3️⃣ Нашёл в музее NEMO карту распространения холеры в Амстердаме в 1886 году. Получается не только Джон Сноу додумался это визуализировать. Спорный приём: сегменты пай-чарта — это недели с первой по двенадцатую, начиная с «12 часов». Поэтому на карте каждый пай-чарт показывает время вспышек в разные недели в каждом районе, непонятно только зачем тогда цвет.
4️⃣ Диаграмма связей учеников и учителей голландских художников, можно увидеть кто на кого повлиял и какие были кластеры. Нашёл в музее Франса Хасла в Хаарлеме.
5️⃣, 6️⃣ Описание вкусов коктейлей с помощью графиков в местных барах. В первом случае скорее дата-арт, во втором прям прикольный и понятный график для выбора.
7️⃣ Уличная листовка с маркировкой вредности различных транспортных средств 🕊
8️⃣ Обучение второклассников основам графиков. Поделился Руслан Салахиев, спасибо!
9️⃣ График температуры прожарки стейка от блютуз градусника (чего только не бывает 🙈). Зеленая линия температура снаружи, красная — внутри. Поделился Игорь Яшков.
🔟 Результаты анализов крови моего пса, наконец-то визуально показаны референсные пределы! А ещё и кластеры, только я не понял кластеры чего 🙈
#наблюдение
👍18❤8