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!

Database от Stanford — всё понятно

Я никогда не понимал, зачем в офисном пакете Microsoft Office приложение Access...

Летом увидел где-то ссылку на онлайн-курс Artificial Intelligence, организуемый Стэнфордским университетом. И я на всякий случай зарегистрировался. И сразу зарегистрировался аналогичный курс по базам данных. В итоге на Artificial Intelligence времени не хватило, а базами данных я так увлёкся, что выполнил почти все упражнения и сдал экзамены. Так же как 340 соотечественников...

Я понял, что это как раз то, чего мне не хватало в Excel. И тут же применил для анализа 344 Мегабайт данных о транзакциях (в Access же). Это круто!

Ещё один побочный эффект: логика Tableau Public сразу стала понятной.

Видеолекции на английском, но он такой простой, что через некоторое время можно не включать субтитры. И всё построено на примерах. Точнее на одном примере, который используется в большинстве тем. Теперь мне стало понятно, почему Стэнфорд — это Стэнфорд.

Ответы на некоторые задания необходимо дать в форме текстовых запросов (чаще всего на языке SQL). И вот тут спрятан СамыйПриятныйМомент. Когда ты вводишь ответ, жмёшь кнопку проверки, и система в ответ на несколько строк твоего текста (о котором несколько дней назад ты вообще ничего не знал) пишет "Correct". Радости твоей нет предела!
И так два месяца )

Спасибо Jennifer Widom!

Кстати, в следующем году открывается ещё несколько интересных бесплатных курсов: pgm-class.org (внизу страницы весь список).