Visualize this!

Мне нравятся методы работы издательства Манн, Иванов и Фербер. Выпуская специализированную книгу, они рассылают её экспертам в отрасли на рецензию. Мне досталась "Искусство визуализации в бизнесе. Как представить сложную информацию простыми образами" Нейтана Яу. И я согласился, поскольку читал ее в оригинале и мне было интересно посмотреть перевод. 

Я, правда, не понял, почему оригинальное название "Visualize this" перевели как "Исскуство визуализации в бизнесе". Книга будет интересна не только бизнесу, но и журналистам, и блоггерам, и наверно даже дизайнерам-фрилансерам.

Эту книгу можно разделить на две части. Половина этой книги устареет через пару лет, поскольку описывает существующие программные инструменты для визуализации данных и рассказывает, как с ними работать. А программы сейчас меняются очень быстро. Я вообще считаю, что инструкции к программам не должны печататься на бумаге, а должны быть либо встроены в сами программы, либо работать поверх этих программ. Берегите лес :-)

Печатать же можно более общие знания, принципы и примеры, которые останутся актуальными ещё долго. И вторая часть книги как раз и содержит полезную информацию об отношениях в данных и базовых способах и принципах их визуализаций. Знание этих принципов не сделает вас сразу профессионалами, но позволит вам не делать плохую работу. 

Ещё в книге очень много интересных примеров. Многие из них Нейтан Яу публиковал у себя в блоге, и они почти всегда рождали у меня свои идеи для визуализации.

Мне определенно было интересно освежить  свои знания о некоторых принципах и снова вдохновиться отличными примерами. Но самая большая польза от книги лично для меня была в другом.  Она сподвигла меня начать программировать. И помог мне в этом как раз "недостаток" книги — описание инструмента — как получить данные с определенного сайта с помощью языка программирования Python.

У меня была задача преобразовать 100 тысяч адресов в Санкт-Петербурге в геокоординаты для визуализации на карте. В книге был другой пример, но меня поразила простота, с которой несколько строк кода решают похожую задачу. В результате я потратил пару часов на установку Питона и на адаптацию примера из книги под свои цели. И получил огромное удовольствие, наблюдая как моя программа постепенно решает мою задачу. 100 тысяч адресов моя программа обрабатывала полчаса. Говорят, что именно столько длится оргазм у свиней :-)

Мне кажется, что это лучший способ использовать книгу: взять свою текущую задачу по визуализации данных или придумать её (просмотр примеров даст вам много идей) и читать те места книги, которые относятся к этой задаче. И постепенно её решать, получая удовольствие. Чтобы начать как раз хватит получаса ;-)

Мои книги по инфографике

Перед очередным расставанием сфотографировал большую часть моих книг по инфографике, визуализации данных и презентациям. И добавил ссылки на Озон и Амазон.

Получилась интерактивная фотография:

 

Модульная сетка для PowerPoint

Модульная сетка используется почти всеми дизайнерами. Все дизайнерские программы имеют встроенные инструменты для работы с модульной сеткой. Существуют различные шаблоны модульной сетки для разных областей.

Корреляция между уровнем ВВП и количеством самозанятого населения

При поиске данных о занятости населения по странам, обнаружил интересную корреляцию.

Чем меньше в стране независимых работников (чем больше людей работают "на дядю"), тем больше ВВП страны на душу населения.

DBpedia+Tableau или Как показать на карте все авиакатастрофы

В последнее время я часто использую Tableau Public, чтобы покопаться в данных и показать какие-нибудь идеи. Возможности этого инструмента огромны (но тем не менее ограничены ;-).

С некоторых пор я заметил, что мне нужны данные, которые в принципе существуют, но в неструктурированном или полуструктурированном виде. И очень часть в Википедии.

Я спросил в группе LinkedIn Information Access and Search Professionals, как подступиться к Википедии. И Dupont Gérard из Франции посоветовал чудесный инструмент: DBpedia.org.

DBpedia представляет данные Википедии в структурированном виде и позволяет запрашивать их различными методами. Я использовал язык запросов SPARQL. Для не очень сложных запросов достаточно изучения примеров и какого-нибудь хорошего коротенького руководства.

Составляем SPARQL-запрос, немного редактируем полученную таблицу в Excel и визуализируем в Tableau Public.

Вот, например, интерактивная (чуть-чуть) карта всех* авиакатастроф, для которых в Википедии указаны координаты, с количеством жертв и типом самолёта. От вопроса до картинки — меньше часа**!

Гайдлайн по визуализации статистики от ООН

Наткнулся на весьма полезный документ от ООН с рекомендациями по визуализации статистических данных. Рекомендации даны в довольно сжатом виде, но самое главное — с объяснениями, почему надо делать так:

• Общие рекомендаций про аудиторию, коммуникации и истории.
• Про структуру и язык текстов.
• Советы по выбору основных способов визуального представления и их использованию.
• Про использование анимации, видео и интерактивных визуализаций.

И всё это с примерами, хорошими и плохими.
Вот пример про недостатки круговых диаграмм. Не смотря на правую картинку, попробуйте расположить сектора круговой диаграммы в порядке возрастания

Всего 50 страниц неплотного текста с картинками.

В документа чувствуются идеи Фью и Тафти, что приятно. Если вы читали их книги, то ничего нового скорее всего не узнаете, но что-то полезное обязательно вспомните. :-)

Кстати, это вторая часть документа, который называется "Making  Data  Meaningful". Есть ещё первая, про то, как рассказывать истории с помощью статистики. И совсем новая третья часть, про то, как доносить свои идеи в современном медиапространстве.

У этого документов один недостаток (и то не для всех) — он на английском.
Первые две части, оказывается (спасибо, leonich!), есть на русском: 1 и 2

Small multiples

Британская Daily Mail недавно опубликовала статью голландских морских пехотинцах. Самое интересное в статье — их фотографии до, во время и после их службы в Афганистане.



Такой вид визуализации Эдвард Тафти назвал small multiples — серия повторяющихся картинок, отличающихся некоторыми деталями.

Сергей Сурганов в своём переводе Тафти назвал такой способ параллельным изложением. Очень интересный и сильный способ визуализации информации.

via

С Новым Годом!

Вот что Google говорит о том, как часто в его базе данных книг встречается это поздравление, а также упоминание Снегурочки и Деда Мороза:

Пусть в новом году ваши данные станут ещё интереснее!