Пятничный дайджест материалов #01

Начинаю публиковать пятничные дайджесты – максимально субъективные подборки того, что привлекло моё внимание по теме визуализации данных:

✨ Статья Натальи Киселевой в Найтингейл про наше русское дата-арт сообщество | Источник

🧑‍🎨 Инфографика о жизни и творчестве Ван Гога | Источник

📚 Виталий Балобанов написал отличный обзор про книги Вилларда Бринтона | Источник

🎨 Запись эфира на тему Дата-арт инструментов. Ведущие: Наталья Киселева и Денис Запорожан | Источник

🌩 Отличный пример персонализации визуализации для пользователей -- #ClimateChange story (авторы: Daisy Chung и Julia Han Janicki). Это управляемая пользователем история об изменении климата при разных сценариях выбросов | Источник

💩 Рубрика «Отвратительные графики»: 1 место в еженедельном рейтинге отвратительности занял Tinkoff Data со своей инфографикой «Сколько куличей покупают россияне к Пасхе» | Источник: Отвратительные графики

#дайджест #референсы #примеры_визуализаций #материалы

Невероятно круто https://blog.datawrapper.de/cedric-scherer-30daychartchallenge/

Я не удалял статистику в телеге с июля 2017, а сегодня решил глянуть... #разное

R for the Raspberry Pi 🍓

Этот пост для тех, кто любит мастерить руками и неравнодушен к R. Сайт R for the Raspberry Pi предоставляет актуальные сборки R и инструкции по установке R и библиотек. Отмечу, что для работы с Shiny лучше использовать более мощные версии "малинок".

Где и как можно использовать R на Pi? Например, Юрий Тукачев написал небольшую статью по использованию R на Raspberry PI Zero W для мониторинга погоды, что отображается на замечательном Datawrapper-дэшборде.

А в статье R Waters My Garden описано совершенно чудесное использование Pi и R... для спринклерной системы, которую построил Mark Niemann-Ross на R: она проверяет прогноз погоды, а затем решает, когда поливать сад! (см. также R Meets Hardware).

Большое спасибо Юрию Тукачеву за консультацию при подготовке материала!

📚 Visualize This (2nd ed.)

29 мая 2024 выйдет второе издание книги Visualize This от Nathan Yau (на русском было переведено первое издание и вышло в 2013 под названием "Искусство визуализации в бизнесе").

Во втором издании Visualize This представлены новые инструменты, наборы данных, методы, ресурсы и примеры.

#книги #ВизуализацияДанных

🌼😺 Дата-портреты участников сообщества Data-art: Flowers_n_Numbers

В сообществе Дата-арт: Цветы и Цифры участники заполняют опрос, в котором рассказывают о некоторых своих навыках (рукоделие, рисование, визуализация данных и т.п.). Данные опроса используются для создания дата-портретов (см. проекты участников). Начал делать свою версию дата-портретов. Пока процесс идёт почти так, как задумывалось, но есть что ещё улучшать. Пока экспериментирую с кодировкой ответов.

Под капотом: собственный R-пакет для работы с API Кандинский. В R читаются данные гугл-таблицы, создается промпт (+негативный промпт) для генерации изображения на основе данных и отправляется в нейросеть Кандинский 3.1, а сгенерированное изображение сохраняется. Если пост наберет 20 лайков, то расскажу о процессе подробнее.

Дата-котики спасут мир! 🐈🐾

#R #API #AI #ИИ #ДатаАрт

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке

Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов.

С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем.

Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом.

Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике.

Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков.

Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы.

В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза.

#книги #dataviz #R #ggplot2 #ВизуализацияДанных

Все авторы книжек по R должны быть такими же счастливыми. На фото David Keyes, о книге которого я писал.

Когнитивные искажения в самопрезентациях

Источник

#разное #гистограмма #распределение

Люблю такое: Daphne Draws Data (https://storytellingwithdata.us11.list-manage.com/track/click?u=1935cba500dc540165456f7dd&id=a5ffcf6f06&e=ca90adeb84) delightful and educational children's book that combines the magic of storytelling with the power of data visualization. #книги #dataviz

46!

Год назад сделал приложение на R и Shiny,
Как быстро время летит, словно это было вчера.
Код писал в ночи, сквозь сонные грани,
Искал ошибки, правил строки, искры в глазах.

Проект рос, как весенний цветок, не сразу,
Шаг за шагом, строка за строкой – вперед.
Пусть было трудно, и порой казалось,
Что никогда не найдется верный поворот.

Но вот итог – готовый продукт сияет,
Радует глаз, как солнечный свет в зари.
Год прошел, а я все вспоминаю,
Как сделал я это – приложение на R и Shiny
(С) Чатджипити

#HappyBirthdayToMe #R #ggplot2

Learn R 👨‍🎓👩‍🎓

Небольшой ресурс Learn R, который оформил Jeff Oliver может стать неплохим введением для новичков, которые имеют небольшие базовые знания в области R или программирования в целом.

Каждый из уроков сделан как исследовательский мини-проект и дает представление о манипуляции с данными, работе с Git, тепловыми картами, получению данных с OpenStreetMap, Shiny и т.д., в общем, всего понемногу.