Знаете кто такой Эдвард Тафти? А Виллард Коуп Бринтон? Уверен, что про первого слышали практически все, а про второго единицы. Современные датавиз авторы упоминают Бринтона (даже Тафти), но упоминания какие-то невнятные. Не соотвествующие масштабу. Я решил поправить вселенскую несправедливость и рассказать про книжки этого пионера в области визуализации.

Итак Вилард Коуп Бринтон американский инженер-консультант. Автор двух книг:
— Graphic methods for presenting facts, 1914
— Graphic Presentations, 1939

Отдельно можно отметить пропасть времени между двумя книжками. 25 лет! Четверть века! Поколение! Даже обложкам видно, что книжки из разных эпох. И между прочим, только через 3 года после второй книги родится Тафти и ещё лет через 40 издаст свою первую книжку 🙃

В двух словах — книжки потрясающие. С одной стороны это концентрированная история по предмету. Например, приводится диаграмма Ганта и комментарий, что такую диаграмму любит использовать некий Mr. Gantt. А с другой они обе изобилуют актуальными тезисами. Удивительно, но еще до появления ЭВМ люди признавали, что данных много и их обработка может быть эффективнее. И считали визуализацию одним из путей к этой эффективности.

Поражает и глубина проработки отдельных моментов. Например, часть про декомпозицию обычного линейного графика. И наполнение книжки. Не просто примеры визуализаций и советы. Но и про ремесленную часть производства графиков без компьютеров. Про восприятие цвета, с предельно наглядным примером. Про оптические иллюзии восприятия изображений. Сами примеры графиков и диаграмм в большинстве случаев выглядят предельно современно, но словно нарочно стилизованы под старину.

Еще можно отметить, что Бринтон толерантен к любым типам визуализаций. Понимая и разъясняя все минусы Chartjunk он все равно признает, что иногда они могут пригодиться.

Это пост про датавиз и еще ничего не сказано про пайчарты 🙃 К ним он тоже относится нормально, с некоторыми оговорками, но без негатива.

P.S. Надя Андрианова подсказала про перевод первой книги.
#книга

👨‍🏫Датавиз, школьники и мемы
Недавно помогал с олимпиадой для школьников. Я провёл лекции про то, зачем нужная визуализация и показал как собрать дашборд и подойти к выбору графиков. Это было огонь, ребята были очень заинтересованы, задавали хорошие вопросы, шутили и делали мемы.

Одним из заданий олимпиады было придумать концепт игры на основе анализа данных по продажам. Многие концпты меня зацепили. Были и необычные идеи механик игр, и игры, затрагивающие социальные темы, смысл жизни, поиски себя и т.п. Прям глубоко и очень круто!

Выше видео ребят рассказывающих об участии и пара мемов, сделанная участниками. В мемах есть отсылки к заданиям олимпиады, поэтому не всё будет понятно.

А вот ссылки на лекции, что я провёл:
— Визуализация данных: какая она бывает
— Собираем вместе дашборд в DataLens

Уверен, что будет интересно не только школьникам. Особенно первая лекция, получилась удачная и если только погружаетесь в датавиз — рекомендую! Ну или покажите братьям, сёстрам и детям =)

А еще это было моё самое больше выступление в жизни — 1400 слушателей в прямом эфире 🤯 Просто невероятно, было волнительно.

P.S. Спасибо всем участникам олимпиады и удачи с выбором профессии. И отдельное спасибо потрясающей команде организаторов! Рома, Саша 👋
#выступление

Алгоритм Δλ
Вчера мы больше поговорили про аналитику, чем напрямую про дашборды. Но ещё и подняли интересный вопрос про доверие к дашбордам из-за сложной структуры данных, ошибок на этапе их сбора и логических ошибок в момент анализа. Эти вещи отлично решает алгоритм визуализации данных Тани Мисютиной (ну кроме этапа подготовки данных 🤪, хотя и с этим помогает)

Алгоритм предлагает:
— идти от физической реальности, а не от табличек с данными
— находить визуальное отображение, наиболее подходящее природе данных
— показывать агрегации как в тотале и по срезам, так и доходя до самой низкой грануляции данных (транзакции, действия, клики и т.п.)
— делать удобный интерфейс без фильтров, а использовать принцип активной фильтрации.

Подробнее можно посмотреть в её выступлении на конференции или в наешм недавнем вебинаре, где мы подробно разбирали алгоритм на базе одного практического примера.

А вот какие работы получались у нас в Лаборатории данных, используя алгоритм:
— Анализ рынка облигаций (рассказ про проект)
— Дашборд для завода
— Визуализация московского марафона
— И ещё много других на datalaboratory.ru.

P.S. Лаборатория данных ищет новые проекты, если вам нужно сделать сложный аналитический инструмент — пишите Тане. А ещё подписывайтесь на канала Лаборатории, например, сейчас там новая рубрика, где Таня разбирает визуализации данных.
#ссылка