Приближаем сингулярность

Небольшая база по dataviz'у 📊📈📉

Классный репозиторий с наглядными примерами по тому, как правильно визуализировать данные, аналитику.

Впервые про dataviz я узнал в магистратуре на предмете с названием "Математические методы визуализации данных". До первой пары я думал, что это какая то бесполезная фигня и было бы классно забить на это дело 🏃‍♂️

Но в итоге узнал про интересные концепции и приоткрыл для себя целый новый мир dataviz'а. Например:

🔹 Про цвет полезней думать не в базисе RGB, а в базисе тон, насыщенность, яркость.

Отсюда легко понять, что можно сделать цветовую шкалу, в которой варьируется только яркость и она подойдет для данных, которые имеют направленность (можно сравнить на больше / меньше). А если данные категориальные, то нужна цветовая шкала с разными тонами.

🔹 Человек сравнивает площади и объемы сильно хуже, чем линии. Поэтому Pie Chart стоит разворачивать в Stacked Bar Plot (скрин 3)

👁 И вообще, зрительный канал обладает самой большой пропускной способностью (пока brain-computer interface еще не сделали 🚬). Поэтому точно полезно почитать про dataviz и использовать его эффективно, чтобы донести максимум инсайтов для воспринимающего 💡 Как в научных статьях, так и на работе.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥9👍5❤2

www.tgoop.com/building_singularity/84

1.23K viewsJan 30, 2024 at 06:47

Небольшая база по dataviz'у 📊📈📉

Классный репозиторий с наглядными примерами по тому, как правильно визуализировать данные, аналитику.

Впервые про dataviz я узнал в магистратуре на предмете с названием "Математические методы визуализации данных". До первой пары я думал, что это какая то бесполезная фигня и было бы классно забить на это дело 🏃‍♂️

Но в итоге узнал про интересные концепции и приоткрыл для себя целый новый мир dataviz'а. Например:

🔹 Про цвет полезней думать не в базисе RGB, а в базисе тон, насыщенность, яркость.

Отсюда легко понять, что можно сделать цветовую шкалу, в которой варьируется только яркость и она подойдет для данных, которые имеют направленность (можно сравнить на больше / меньше). А если данные категориальные, то нужна цветовая шкала с разными тонами.

🔹 Человек сравнивает площади и объемы сильно хуже, чем линии. Поэтому Pie Chart стоит разворачивать в Stacked Bar Plot (скрин 3)

👁 И вообще, зрительный канал обладает самой большой пропускной способностью (пока brain-computer interface еще не сделали 🚬). Поэтому точно полезно почитать про dataviz и использовать его эффективно, чтобы донести максимум инсайтов для воспринимающего 💡 Как в научных статьях, так и на работе.