Візуалізація даних

Статті Євгенії Дроздової та Юлії Дукач (посилання в коментарях)

Як це зобразити? Dataviz vol. 2 — дуже практична інструкція зі створення графіків У другому випуску Dataviz — практичний огляд безплатних інструментів для створення інфографіки й базові поради щодо того, як обрати графік.

Всі ж бачили картинку: це ви прочитаєте спочатку, потім це, а потім це і потім оце? Це -- теорія про те, як виділяти текст. А ось картинка з практики.

Це приклад з каналу Андрія Шевчука https://t.me/TakTceClear:

гельмінти навколо нас.
80% із них – діти.

🤡класична помилка в дизайні – робити контрастним все те, що вважається головним.

💅ідеальний світ: люди читають спочатку заголовки, потім підзаголовки, а потім основний текст.

😟реальний світ: люди спочатку читають все, що схоже на заголовки, а потім все інше.

Теорія кольору

The Woman Who Theorized Color: An Introduction to Mary Gartside’s New Theory of Colours (1808) 'I shall only say that those ladies who study the rules of the art, secure a never-ceasing source of pleasure to themselves, which is always at their own command.... while those who pursue the practical part alone, can make no progress whenever their teacher or copy is withdrawn.' The history of col...

1991 Open Data Incubator
🏎 Справжній дата-драйв.
В розпалі новий сезон Формули-1 🏁 Пропонуємо поєднати вболівання за улюблені команди з розгляданням датавізів по темі. А там є з чим працювати, адже даних в гонках не менше, ніж крутих автівок.
⚙️ Урок історії: з самого початку до наших часів ➡️ bit.ly/3GTYRn9
⚙️ Безпека на дорозі: багато про аварії та способи їх запобігання ➡️ tabsoft.co/3bO8Pbm
⚙️ Найвеличніші: інтерактивний датавіз про найвідоміших гонщиків ➡️ bit.ly/3o21w5S
3, 2, 1! Поїхали залипати!

Якби я вибирала вибіркову дисципліну, я би звертала увагу на:

1🔶️ Структуру дисципліни, що саме мене навчать 👇

🔹️Дисципліна Візуалізація даних починається з теми про презентації 👩‍🏫, ми дізнаємось на які деталі треба звертати увагу, щоб безперешкодно донести своє повідомлення.
🔹️Далі говоримо про кольори і шрифти, у яких випадках які використовувати.
🔹️Ціла тема про когнітивні упередження, як вони спотворюють нам дійсність і захищають мозок від величезної кількості інформації навколо
🔹️І графічки ж! Які коли використовувати, як не схибити і не обманути з ними. І щоб не обманули вас ☺

Я постійно вчуся разом з вами: слухаю лекції практиків, постійно оновлюю презентації.

2🔶️ Які види робіт треба здавати, щоб закрити залік🔸️

Викладач тут застосовує індивідуальний підхід:
🔹️хочете, робите тільки тести
🔹️треба більше балів -- практикуєтесь у створенні і представленні презентацій (такий навик однозначно пригодиться) або вчитесь дурити Excel, щоб побудувати гантельки і інші цікаві діаграми
🔹️любите складніші завдання -- ось вам мова програмування R і бібліотека ggplot2

3🔶️Що кажуть студенти, які вже прослухали дисципліну: чи важко скласти залік, чи нема проблем в кінці семестру, чи лекції справді цікаві тощо

🔷️Відгуки студентів всіх років анонімно збираю і ділюся на сторінках в Instagram та Facebook. Пишуть що лекції цікаві 😎

4🔶️Доступні лекції викладача, щоб подивитись, як він/вона вчить

🔷️Створюю контент на Ютуб (назва каналу Аналітика live). Зараз там є відео про функції Excel, і в планах є ще багато різного, в тому числі про візуалізацію ❤

#продажімоє .maliuta
Фото: Олена Кулеба

А що вам важливо, коли ви вибираєте ДВВС?

В рамках програми Open Data Mastermind ми говорили про те, як важливо коректно споживати дані в сьогоднішньому середовищі, переповненому інформацією.

😎 Сьогодні скажемо про візуалізацію даних.
Що це, чи потрібна вона вам і як нею користуватись, щоб сприяти кращому сприйняттю інформації користувачем?

1▪Візуальне є дуже ефективним інструментом що дозволяє охоплювати великі обсяги інформації, наче стискаючи її, роблячи компактною. Якщо ви плануєте розповісти про великий об'єм інформації одним меседжем — спробуйте візуалізувати її

2▪Важливою рисою візуалізованих даних є їхня переконливість, тому треба уникати викривлення інформації в процесі візуалізації. Зокрема, в хорошій візуалізації наочність загальної картини не заважає сприйняттю деталей, тож ви можете бути певні, що людина отримає правдиву інформацію зі всіма деталями та нюансами.

3▪Головне, що вирізняє візуалізацію як інфопродукт — чітке повідомлення. Якщо в даних нема нічого такого, що хотілося би в них показати сприймачеві, жодна візуалізація не зможе зробити їх цікавими. Тож добре подумайте, коли будете обирати такий чесний інструмент

4▪Правильно оберіть методі візуалізації!
Слід пам’ятати, що увага людини, опрацьовуючи патерни, завжди розділяє патерн на дві сутності — фігуру і тло. Коли ви довго дивитесь на деталі патерна, можливий розпад його на субпатерни. Тож простежте, щоб глядач не заплутався і міг опертись на коректну форму, яку ви вибрали для передачі даних

5▪Експериментуйте!
Це тільки на перший погляд, може здатись, що візуалізація даних — складний процес. Насправді це ваш простір для творчості та прийняття цікавих рішень. Пробуйте і помиляйтесь, шукайте найкращий шлях і не обмежуйте себе у способах та варіантах. Так ви зможете здобути лояльність вашого користувача!

Програма реалізується USAID/UK aid проєктом TAPAS Project/Прозорість та підзвітність у держуправлінні та послугах з Міністерство цифрової трансформації України
Партнер проєкту – 1991 Open Data Incubator.

The Economist шукає дата-журналістів з навичками R, і подивіться як красиво оформлена вакансія

The Economist is hiring full-time and trainee data journalists Come join The Economist’s quantitative-journalism department

У 74-х студентів Львівський Національний Університет Франка щойно закінчився семестр з дисципліною Візуалізація даних.

8 лекцій
8 семінарів
8 лабораторних в R
8 лабораторних в електронних таблицях.

Додаю відгуки студентів (виділення і візуальне оформлення мої)