#обзор #референсы #r #ggplot2 #economist #stacked_bar_chart #bar_chart #bubble_chart Журнал The Economist проанализировал военную статистику за два века [1]. Медиазона перевели статью на русский, изменив исходные графики [2]. Тот случай, когда оригинал выглядит намного лучше. Скроллтеллинг из начала статьи тоже "потерялся" при переводе. Дефолтные графики, код на R и данные доступны на github [3].

#погода работает, надо бы сделать анимированный вариант прямо в datawrapper (да, там есть такая возможность), так как накопились данные с сентября https://www.datawrapper.de/_/Lugge/

#tableau #dataviz #timespent #area_chart #обзор #референсы
Визуализация от Eleonora Nazander в Tableau Public подчеркивает довольно тревожную закономерность: мы проводим больше времени в одиночестве, чем со значимыми другими, и это с возрастом только усиливается. Этот феномен журналисты и исследователи называют «эпидемией одиночества». Мораль: время это единственный ценный и невосполнимый ресурс, не тратьте время понапрасну. Если есть такая возможность — позвоните родителям или значимым другим. Человек — это не остров.

#week_07 #bump_chart #R #экология Для статьи Наташи Моториной "Почему экообразование не решает проблем Урала" (доступ через VPN) подготовил график динамики уровня загрязнения воздуха по городам. Свердловская область занимает 83-е место в Национальном экологическом рейтинге, составленном «Зеленым патрулем». Чуть выше нее, на 80-м месте, Челябинская область. Эти регионы входят в пятерку мест России с худшим экологическим индексом. Похожие баллы в рейтинге у Забайкальского и Красноярского края. Замыкает список Омская область. Эта история про Челябинск и Екатеринбург, которые традиционно находятся в списке городов с самыми высокими выбросами в атмосферу загрязняющих веществ. А также про студентов-экологов, большое число которых каждый год выпускается из вузов этих городов.
Код графика на R.

#книги #визуализация_данных Пришла книжка Тамары Манцнер "Визуализация данных. Полный и исчерпывающий курс для начинающих". Книга ориентирована на дизайнеров-визуализаторов, как начинающих, так и опытных, но не предназначена для конечных пользователей визуализации, хотя и они могут найти здесь полезные материалы. Эта книга для тех, кто нацелен на решение проблем, и для тех, кто предпочитает технический подход. Большое внимание уделяется широкому обобщению основ визуализации в виде принципов и проектных решений для создания схемы проектирования и анализа методов, а не алгоритмов для иллюстрации этих методов. Полистать книгу можно тут.

10 бесплатных курсов по языку программирования R

Автор: Алексей Шаполов

Небольшая подборка полезных и при этом бесплатных онлайн курсов по языку R.

#статьи_по_R

​​#визуализация_данных #курсы #обучение #дата_грамотность #BI_инструменты
Напоминаю о том, что 26 января 2023 и потом 13 февраля 2023 стартуют очередные потоки курса "Визуализация данных и введение в BI-инструменты", в разработке которого я принимал участие! Поэтому очень рекомендую — будет интересно и полезно!
Умение понимать данные, анализировать их, извлекать смыслы и представлять их, в том числе визуально, оценивать и критически осмысливать качество анализа и выводы, визуализировать данные – всё это становится важным навыком не только специалистов в сфере информации и технологий, но рядовых сотрудников организаций. Ускоряется технологический процесс, растут объемы генерируемых данных, а сотрудники организаций оказываются перед необходимостью работы с данными. Лавина данных во многом уже определяет рабочие процессы организаций и меняет содержание деятельности их сотрудников, даже тех, кто никогда не работал с данными, не составлял отчёты и не занимался анализом и визуализацией данных на профессиональной основе.
За 3 месяца обучения вы погрузитесь не только в теорию и освоите фундаментальные принципы визуализации данных, но через увлекательные истории и решение реальных задач приобретете практические навыки. Узнаете, как работает индустрия, как общаться с заказчиком и собирать требования на проект по визуализации данных. Ваше путешествие в рамках курса начнется с самых азов визуализации данных до дата-сторителлинга и создания интерактивных дашбордов. Сможете сориентироваться и поработать в DataLens, DataWrapper и Tableau на бизнес-ориентированных кейсах. Вы научитесь создавать понятные и убедительные визуализации для отчётов, презентаций, дашбордов.
Мы предусмотрели вступительный (опциональный) блок по дата-грамотности для тех, кто совсем не умеет работать с данными. Также сейчас уже можно пройти бесплатную вводную часть курса.
Мы ждём начинающих аналитиков, тех, кто меняет профессию и сдвигается в BI, продуктовых и BI-аналитиков, HR-менеджеров, руководителей бизнес-подразделений, офисных работников и всех, кто делает презентации, учёных и исследователей, предпринимателей, студентов.
Только для подписчиков моего канала от меня действует промокод на скидку в 10%: DATAVISPA10.

|> Когда хотят поговорить про визуализацию | R part

Все равно, что про погоду говорить...
Лучше иметь ссылки сразу под рукой.

- ggplot2 is a system for declaratively creating graphics, based on The Grammar of Graphics.
- A List of ggplot2 extensions.
- htmlwidgets for R - gallery.
- The R Graph Gallery. A collection of charts made with the R programming language.
- esquisse addin allows you to interactively explore your data by visualizing it with the ggplot2 package.
- Apache ECharts. An Open Source JavaScript Visualization Library
- Observable Plot.
- Plotly Open Source Graphing Libraries. Interactive charts and maps for Python, R, Julia, Javascript, ggplot2, F#, MATLAB®, and Dash.

#R

Карта звездного неба с учетом местоположения и даты с помощью R. Нашел небольшой туториал о том, как в R сделать карту звездного неба (планисферу) на определенную дату и местоположение. Есть даже отдельный пакет для этого. Шикарно! #starmap #R #ggplot2

Реестр иностранных агентов в CSV

По мотивам поста Ивана Бегтина. Минюст публикует единый реестр иностранных агентов в виде PDF файла (на момент написания поста 18 страниц и 559 записей). При этом сам реестр, судя по метаданным, ведется в MS Excel 2013, но сохраняется в формате PDF. Написал на R скрипт для скачивания PDF файл с сайта Минюста и извлечения данных с помощью пакета

tabulizer

. Результат сохраняется в csv и google-таблицы. Скрипт выполняется по расписанию на моем сервере. Автоматическое обновление – каждую пятницу в 20.00 МСК. В google-таблицах размещается исходная таблица реестра, а также дополнительные поля:
• Физлицо (1 – да, 0 – нет)
• Возраст ФЛ на дату обновления данных
• Возраст ФЛ на дату включения
• Возраст ФЛ на дату исключения
• Дней в реестре
• Исключен (1 – да, 0 – нет)
• Год включения
• Год исключения

#opendata #dataset #R