Бенчмарки дата-команд 🔎

На сайте databenchmarks можно посранивать размеры дата-команд, распределение ролей, примерные зарплаты и стек.

Например, в Revolut очень много аналитиков и относительно мало ML инженеров, а в Nordea (это банк) больше 15% дата команды отвечают за дата говернанс. В Tinder мало BI-щиков, но много ML. А вот по технологиям PowerBI популярнее Tableau, а среди дата-каталогов лидирует Collibra и Alation.

На каждую тематику разные выборки, но относительно крупные и компании известные.

Цвета кадров из 1 сезона Severance

Угадайте сцену на предпоследней строчке)) Досмотрела на днях второй сезон – интересное, хоть и чутка затянутое местами.

Tableau конференция 2025

Dev on Stage обещают
🎨 Более простой импорт палитр цветов, еще и с AI погенерить можно
🔘 Закругленные углы в дэшах)) После этого, думаю, перестанут делать так много подложек в фигме с кругляшами
🗑 Корзина, в которую будут попадать удаленные дэши и тд! Теперь можно будет их восстанавливать
🔎 Улучшенный лог активностей пользователей – наконец-то можно будет посмотреть, что люди фильтруют

Из видосов пока смотрела только How to Do Cool Stuff in Tableau от близнецов Flerlage, она же есть у них в текстовом формате

Если понедельник не понедельнится, советую песню Thunderstruck до завтрака – день заиграет новыми красками ⚡️

3D датавиз про NBA 🏀

Очень интересный вариант показать данные трехмерно. График показывает каждый момент, когда команда 🟦вела или 🟥проигрывала в течение сезона.

Одни и те же данные с разных сторон можно посмотреть как барчарт, линейный график или хитмап. Необычный, но интересный вариант на потыкать.

Почему BI-проекты проваливаются. 10 основных ошибок и как их избежать? 🚀

24 апреля буду на конференции KARPOV.CONF 2025 рассказывать про ошибки в BI, которые ловила сама или часто встречала, а также пыталась решить (местами успешно).

📍Конференция бесплатная, регистрация по ссылке

Программа и спикеры просто ах!🤌 Приходите послушать, первый раз буду не про графики 🙃

Какая классная переделка графика про сосиски 🌭

Был изначально просто скаттерплот. Неплохой, но и не лучший))

Что сделал автор:
- поменял оси местами, теперь идет «от меньшего к большему»
- разбил график на несколько, чтобы рассказать историю про каждый тип, но сверху оставил общий виз
- аннотации и работа с текстом

ps фон разбил прям на две части, но композиция подразумевалась единая

Хочу поделиться классным прогрессом перевёрсток студентки курса "гибкий график" 🚀

Виктория работает в Power BI, и мы часто упираемся в ограничения инструмента с тз сложных визуализаций. Один из графиков ака таблиц переделывали долго, шаг за шагом — снизу финальная версия после ~8 итераций. В процессе открыли новые фишки PBI, я даже сама полезла туда рисовать графики (камбэк в инструмент спустя лет 8).

Отдельно хочу похвалить Вику за то, что хотела довести визуал до ума, несмотря на все сложности. В итоге — кастомное решение:
– объединение нескольких графиков в единую таблицу
– подписи и легенды как отдельные текстовые поля

На курсе все делают домашки в разных инструментах, и по ходу вместе находим "элегантные костыли" и фичи. В следующий раз расскажу, как мы мучали Looker Studio 🙃

ps курс можно купить от компании — если группа от 5 человек, можем организовать запуск с дедлайнами

Сортировка в графиках📈

🔤 Алфавитный порядок
– Часто используется по умолчанию
– Полезен, если пользователь знает, что ищет
– Не помогает восприятию паттернов

🔢 Числовое значение
– У каждой категории одно число (сумма, среднее и т.д.)
Например, сортировка в барчарте по убыванию

📈 Агрегированное значение
– У категории несколько срезов (например, хитмапы)
Можно сортировать по среднему, макс/мин — например, строки хитмапа по среднему значению в периоде

🧩 Паттерн
– Сортировка по форме тренда/структуре
– Подходит для множества графиков или матриц
Например, отсортировать линии по тренду, а строки/столбцы матрицы — по визуальному паттерну.

Сортировка помогает сразу увидеть важные паттерны и усиливает восприятие. Не забывайте ее применять в зависимости от того, какой порядок хотите показать.

Пазл из карты 🧩

Вводите любую локацию и соберется мини-пазл. Можно задать стиль и размер (чем больше, тем сложнее) и пособирать квадратики.

Совет по документации и комментированию кода

💡Explain why, not what

❌ -- исключаем клиентов без user id
✅ -- У клиентов без user_id не может быть платежей, в этой таблице нужны только платные

Третий день переношу источники из таблошного custom SQL в dbt. Чувствую себя немножко дата-инженером 🛠

Всем аналитикам и BI-разработчикам — если ещё не сталкивались с dbt, очоч рекомендую посмотреть. Важный кусочек того самого modern data stack.

📍dbt — буковка T в ETL. Условно, что делает dbt: создаёт модели, которые можно материализовать как таблицы. Вместо того чтобы пихать custom SQL внутрь дэша, вы можете его сделать нормальной таблицей, разбить на несколько частей, ещё и тестами обвесить, и посмотреть зависимости таблиц друг от друга.

У нас сейчас dbt Cloud — он платный, но при этом супер понятный. Бесплатно можно поднять самостоятельно dbt core.
- бесплатный курс по dbt cloud fundamentals, я прошла его и еще несколько с их сайта, хватило для базы и получается самостоятельно все админить, но там еще есть куда копать и улучшать
- если готовы разворачивать самостоятельно, Дима недавно проводил вебинар по dbt core
- большой гайд по dbt
- еще есть чатик в телеге @dbt_users и коммьюнити в слаке

🏒Овечкин: 895 шайб и откуда они летели
У нас в закрытом чатике выпускников курса последние два дня много обсуждают, как и кто показал рекорд Овечкина в виде инфографики. Стас скинул вот такой видосик из инсты, где показывали каждую шайбу и откуда она была забита. Идея очень классная — но реализация полный отстой: такие крутые данные, а увидеть картинку целиком нельзя. Как мне кажется, оно ещё и сделано не на реальных данных. По крайней мере, последняя шайба точно не из этой позиции.

В итоге я взял Танину идею, которую она сделала в Табло, и дополнил данными координат. Мне прям нравится, как получилось!

Использовал Gemini для сборки данных и работы с API, а Cursor — чтобы это всё накодить. Вообще, для вот такого рода проектов это какая-то чума. Я за пару вечеров собрал эту штуку — и она работает! Чудный новый мир.

Потыкать самому — https://revealthedata.com/examples/ovechkin/
#пример

Дата-портрет в стиле Баухаус 🧡

Jacqui Moore сделала интерактивный дэш, позволяющий сгенерировать свой дата-портрет на основании нескольких вопросов. Попробовать можно по ссылке.

ps такое прикольно делать целой командой, каждый делает себе портрет, а дальше на стенку в офис 💫

Первые буквы городов России

Вдохновилась постом и решила собрать похожее в Таблошке (map layers + шеймп файлик границ регионов).

Шпаргалка по игре в "города"))

Data Visualization & Communication ✨

Веб-сайт курса Data Visualization & Communication, который в зимнем семестре вела Sam Shanny-Csik вместе с коллегами, на мой взгляд, один из самых лучших курсов не только по визуализации данных, но и среди многих других аналогичных курсов по Data Science.

Курс нацелен на создание эффективных визуализаций, начиная от вопросов, какие типы визуализации наиболее подходят для ваших данных, до создания графиков в {ggplot2} и его расширениях.

👉 Те, кто готовит свои собственные курсы, обратите внимание - здесь все на высоте: проработанность материала, список ресурсов, задания, оформление, очень подробный и качественно сделанный материал.

Государственные расходы Канады

Саша Бараков прислал прикольный виз. Мне кажется, очень прикольно интерактивно реализовано. Мелкие категории скрыты за скроллом, но все так отзывчиво работает, что по кликам быстро подтягивается и показывается. Хочется прям смотреть и исследовать.

Первые буквы самых населенных городов в США

Понравилось сочетание small multiples с распределением. Слово "Largest" можно было бы написать только у первой карты)

Много KPI-карточек через один виз 💫

Виталий Ковалев (когда мы еще работали вместе и строили дэшики в Таблеау в команде Ромы Бунина) собрал очень крутой дэш, переиспользовав одну визуализацию несколько раз. На одном из #TUG он подробно его показал — вот преза, очень советую посмотреть.

Мне хотелось попробовать этот подход, и в итоге получился такой дэш. Я создала одну KPI-карточку, затем передала названия метрик через параметр и заэмбедила их ссылками. Вторая часть эксперимента для меня заключалась в том, что я впервые вынесла блок приростов вбок от основной цифры. Это позволило сравнивать приросты независимо, выстраивая их в ровную линию, при этом целостность карточки не нарушается благодаря общему фону.

ps на дэше будут скроллы с тулбаром, так как это Tableau Public, на сервере/клауде все будет работать норм

Виды птиц по их статусам: слева красные – вымершие или находящиеся под угрозой исчезновения, синие - те, кто не находится под угрозой, и серые - по которым недостаточно данных.

Сделано в формате мурмурации – явления скоординированного полёта огромных стай птиц.

Красивый проект про гранты Швейцарского национального научного фонда. Хороший пример с пузырьками, прям красота.

Телефонные коды стран 📞

Про домашки в курсе 👩‍🎓

Любой навык можно натренировать – с датавизом то же самое. В какой-то момент начала сомневаться – а не слишком ли много домашек на курсе? Больше 20, там еще и дэши переверстатывать, нагрузка не маленькая. Но посерединке курса начала получать вот такие сообщения и поняла, что нет, все же не зря их так много.

На одном проекте набить руку сложно, а уже к 10му "плохому" графику и после итерации совместных обсуждений получается отвечать самостоятельно на свои же вопросы и замечать ошибки. Очень горжусь прогрессом ребят 🧡

приходите тренироваться вместе💫

Think Clearly от Kiko Llaneras

Впервые в жизни мне прислали книгу "как блогеру"! Не думала, что будет так приятно)) Вдвойне рада, что книга оказалась действительно хорошей!

Читается легко, но при этом содержит важные мысли о том, как мы воспринимаем мир через данные. Автор — дата-журналист, так что в первую очередь советовала бы дата-людям. Если вам нравятся книги Гладвелла и Канемана, эта тоже должна зайти. Люблю время от времени читать такое как напоминалки о сложности дата-мира.

💡Выписывала для себя
- "almost everything is more complicated than it appears"
- "statistics can't capture every detail, but you'll see much less without them"
- "we take (bad) samples from our experiences"
- "you should not disregard correlations"
- "your brain is an incredible machine for drawing conclusions, but it moves too fast"
- "don't invent patterns"
- "we invent narratives for everything"

Необычный способ визуализации ретеншена от Andy Kriebel

Линии могут начинаться от даты первого заказа или факта первого заказа (общей нулевой точки), раскрашены по прибыльности. В целом, на небольшом объеме данных может интересно работать.

Ты когда-нибудь замечал, как директор смотрит на твой график и говорит: «А можно попроще?»

Мы знаем, как это бывает! Поэтому собрали для тебя топ материалов по BI-аналитике, которые помогут не только визуализировать данные, но и объяснить их даже котику. Ну или директору 🤭

📕Сохраняй карточки с подборкой лучших книг: от подготовки данных до дашбордов, крутой визуализации, сторителлинга, секретах управления компанией и бизнес-аналитиками. Кстати, на «Оконные функции в T-SQL» дарим скидку 15 и 25% (оставили в комментариях!)

📎Ну и парочка SQL тренажеров⁠(must-have навык для любого аналитика!):

• Интерактивный тренажер на создание SQL-запросов от Stepik
• Короткий тренажер с интересными сценариями от Stepik
• Всесторонний курс, который навсегда изменит твое отношение к SQL от SQL Academy
• Упражнения от sql-ex для тех, кто хочет стать мастером запросов
• Здачи по Python, SQL, программированию и Data Science от IT Resume
• Master Coding for Data Science от StrataScratch (напоминает leetCode, есть бесплатная версия)

👉Как использовать UTF символы и эмодзи в дэшах

1. Легенды
■ для столбиков, ● для точек, | для отсечек (в буллет чартах), – для линий и -- пунктирных линий
Отлично комбинируется с легендой в тексте

2. Показать данные
▲▼ ↑↓ – рост/падение метрик
●○ – закрашенный vs незакрашенный для данных типа закрыто / открыто
★⚠ – отметить что-то важное

3. Для фильтров
🗓 – для фильтра по датам
🔎 – поисковый фильтр (где можно вводить текст)

4. Объяснялки
ⓘ – подсветить блок доп инфы
💡– важная/полезная информация
👆– кликабельный график (обычно пишу в тултипе)
🔗 – гиперссылка

5. Метафоры
Любые эмодзики, подходящие под данные, чтобы их было проще воспринимать. Тут главное не переборщить))
💻 – можно использовать для пометки удаленных сотрудников или онлайн заказов

Как включить символы и эмодзи на маке

Городленная (Cityverse)

Марко Эрнандез (Marco Hernandez), графический редактор Нью-Йорк Таймз придумал вот такой вариант визуализции застройки и землепользования городов в виде планет, или как он их называет микро-вселенные.

Площадь вселенных около 80 км, на картинках помимо высотности застройки и водных объектов могут встретиться парки, скверы и прочие зеленые зоны соответствующим цветом.

На мой взгляд интересный и залипательный вариант визуализации, отдающий антиутопическим вайбом, особенно, когда смотришь на высокоплотные города. После таких картинок нет особо желания в них находиться. В общем, простор для воздействия на зрителя довольно широкий, что очень круто!

❓А как вам такой вариант визуализации?

P.S. По технологии алгоритм построения примерно следующий:
1. Берутся данные о застройке GHSL и о землепользовании Sentinel и формируются растры в QGIS.
2. Затем они загружаются в Cinema 4D, где и формируются как раз планеты.
3. Надписи оформляются в Adobe Illustrator (либо в другом векторном редакторе).

Увидеть больше картинок можете на сайте блога Марко

Ключевые элементы карты 🗺

Вроде мелочи, но мне так нравится, что блок под легенду прям отдельный и большой. В картах это сильно важно.

Прилеты vs Вылеты из аэропорта Хитроу ✈️

Кругляшочки в прилетах, видимо, пока кружат и ждут посадку, чтобы выстраивались в линию при заходе.

Похожий проект про полеты в США

🔑 Управление ожиданиями в BI проектах

Длиннопост написала тут, но перечислю основные идеи

🎯 1. Четко проговорите цели.
Что должно быть успешным результатом и зачем это все делается.

🔍 2. Обговорите скоуп проекта.
Ограничения по данным, релистичные сроки, полезно описать, что в скоуп не входит.
И не обещайте раньше времени. Любое "возможно/может быть" от вас воспринимается как "да". Тут лучше пойти поресерчить и вернуться с ответом.

👥 3. Подключайте заказчиков к коммуникациям.
Мы обычно очень переживаем, когда не знаем, что там происходит. Базовые синки раз в неделю, общий чатик и промежуточные результаты помогут снизить тревожность заказчиков.

🛠️ 4. Приоритизируйте.
Начните с MVP, определите, что критично, а что нет. На доп правки объясните, как это изменит сроки и трудозатраты проекта.

💡 5. Проверяйте используемость и обучайте.
Научите пользоваться дэшами, время от времени опрашивайте и проверяйте используемость.

ps покажите эту картинку своему заказчику, может, проникнется)))

Насколько большая Африка 🌍

Африка на самом деле сильно больше, чем она выглядит на большинстве карт. Всему виной проекции. Когда летали в ЮАР прям прочувствовали размеры, думалось "да чего там лететь, ну часа 4-5", и летишь в итоге 14))

- как создавались карты мира
- сравнить размеры стран относительно друг друга
- про положение стран и континентов

🔎 За какими дэшами следят в Amazon?

С Димой (@rockyourdata) написали статью про Amazon Weekly Business Review. Идея в том, чтобы смотреть несколько основных метрик сразу на одном листе понедельно, помесячно, а также MTD, QTD, YTD (период от начала месяца/квартала/года до текущей даты).

Дима проработал в Амазоне больше 5 лет и для меня эта схема с WBR была новая. Очень интересно посмотреть, как крупные компании следят за метриками. Ну а я подробно расписала, как собрать такой мини-wbr дэшборд в Tableau (прям шаг за шагом супер детально и доступно для скачивания).

🌋 Вулканическая активность в Японии

Извержение вулкана — это не только потрясающее зрелище, но и серьезная угроза. В Японии насчитывается более 100 действующих вулканов, а за самыми опасными из них ведется круглосуточное наблюдение. 🌎🔥

Мы собрали данные о вулканической активности и отобразили их на карте! 📍

Создавать карты просто с EverGIS! Попробуйте сами 👉 evergis.ru

#EverGIS #JapanVolcanoes #StaySafe #MappingTheWorld

✈️ самолеты, вертолеты и воздушные шарики 🎈

Наткнулась на интересный проект Алексея Миловидова, где можно посмотреть перелеты по типам воздушных средств. Можно найти много интересностей, например, на 2й картинке "вертолеты в Лондоне, которые летят вдоль реки" или "самолеты, облетающие кружочек-вулкан на Канарских островах".

Детали проекта, база – Clickhouse, внутри данные ADSB, а нарисована при помощи Leaflet.

Пользова повторов

Понравилась статья Игоря Штанга про пользу повторов. Правила дизайна говорят нам о том, чтобы всякие повторы выносить за скобки. Например, не дублировать значение процента (%) в каждой строчке, а указать в заголовке.

И все же некоторые повторы полезны, особенно для таблиц с несколькими метриками.

Избавляясь от повторов, проверяйте, не стал ли ваш текст и дизайн менее понятным.

Про нейминг дэшбордов от Aurélien Vautier📝

Простая формула:
- На чем фокус дэшборда?
- О чем он в целом?
- Для чего он был сделан?
- Как мы решаем задачу?

Мне последнее время оч нравится названия с чатгпт придумывать, можно ему как раз такую схему и дать.

Лучшее с Табло Паблик 2024
Собрал работы с Табло Паблик, которые запомнились мне больше всего в прошлом году. Получилось четырые категории: инфографика, карты, дашборды и технические трюки. Если знаете ещё крутые работы — кидайте в комментарии.

Отдельно хочу подсветить наших Табло гуру и джедаев: Настя Кузнецова, Саша Варламов, Лиза Горяйнова, Маша Мазюк, Аня Просветова. Вы просто огонь, очень классные работы!

Для затравки несколько картинок выше, а полная подборка с ссылками:
👉 в блоге 👈

Предыдущие: 2023 | 2022 | 2021 | 2020
#подборка

Пример физикализации данных в статье немецкого издания.

На англ кривовато перевел переводчик 🫠

Готовые темы для графиков в matplotlib от Joseph Barbier 🎨

Результаты исследования New HR про рынок аналитики 💙

https://t.me/newhr/711

Где Tableau, а где Power BI?

Первая картинка PBI 🙃Имхо, выдает в основном карта. Еще одно доказательство, что инструмент не так важен.

ссылка на tableau и pbi

Все книги мира на одной картинке 📚

100 миллионов книг, сгруппированные по ISBN – уникальным номерам книжных изданий. Одно произведение может повторять у нескольких издательств.

Контекстные легенды в Tableau 🛠

Хорошее от Kevin Wee с примерами. Понравился вариант с точечками (2й скрин), когда при клике точка закрашивается. Хорошее напоминание о кросс-фильтрации между графиками.

The Infographic History of the World

Невероятной красоты проект от Valentina D'Efilippo. Наткнулась на пост, где она рассказывает, как кто-то переделал часть визов в формате барчартов. Проще ли стало сравнивать? – Да. Интереснее ли такое смотреть? – Нет. Задача ее проекта завлечь, заинтересовать, да и книжку продать. Так что смотрим на красивый и оправданный джанкчарт на стыке дата-арта 💫

Вероятность появления слов в аудио, сгенерированных AI в сравнении с реальными песнями 🎧

Слева – слова, которые использует AI, справа – более "человеческие". Сильно скошено в рэп-музыку, но все равно интересно.

Анатомия графика matplotlib и ggplot2🫀

👆Способы взаимодействия с дэшбордами

Последние две главы курса идут чисто про дэшики. Какие бывают типы, как располагать элементы и как улучшить их UX.

Делюсь кусочком про способы взаимодействия с дэшбордами. Внутри уже детально говорим про каждый из них: какая у каждого задача, как их располагать и как подбирать. Казалось бы, что фильтры – штука простая и во многих BI-системах появляется по дефолту, но даже тип фильтра влияет на то, как пользователи буду взаимодействовать с дэшом.

Как подойти к дизайну визуализации?🪜

Вчера в рассылке писала про модель Тамары Мунзнер, которая предлагает учитывать разные уровни вложенности в процессе визуализации. Идея в том, что ошибка на предыдущем уровне ломает все на следующем, поэтому важно идти по ступенькам:

👩‍💻1. Понимание домена – кто целевая аудитория и что они делают?
Самое опасное тут – неправильно понять конечные цели пользователей. Решать можно через качественный сбор требований:
- Dashbaord Canvas Ромы Бунина
- Про пользовательские интервью от Nielsen Group
- Jobs to be Done

🔎2. Задача и данные – какие данные мы показываем и зачем люди на них смотрят?
Из опасностей – выбор не тех данных и трансформация к ним, непревильно подобранные аналитические вопросы к данным
- Lean Anlaytics
- Как измерять?
- Дата команды и пониманием метрик бизнеса
- Одинаковые данные, разные вопросы

📊3. Визуальное представление – как это визуализировано?
Важен правильный выбор визуализаций.
- Как выбрать график?
- Эффективность базовых графиков
- Когнитивные искажения

🛠4. Валидация алгоритма – можем ли мы это сделать?
Проверка, что с визуализаций реально взаимодействовать и она технически реализуема.
- Про перфоманс дэшбордов в Tableau и перфоманс тестирование

To be loved ❤️

Красивый проект от Patricio Ferrari, где он показал, как в течение недели проявлял и получал любовь. Хорошо напоминает, что есть много приятного в мелочах.

А еще очень интересно посравнивать, как «любовь» проявляется с его стороны и что он воспринимал, как проявление любви к нему.

ps фамилия у него, конечно, топ

Как понять причину изменения метрики? Что делает Pinterest🔎

✂️Slice and Dice
Детализация метрики по разным сегментам (например, страна или тип устройства). Pinterest организует метрики в виде дерева, где каждый узел представляет собой отдельный сегмент – так можно понять, какой их них повлиял на общую динамику.

🔄 General Similarity
Поиск метрик, которые изменились схожим образом за тот же период — в том же направлении (положительная связь) или в противоположном (отрицательная связь).

🎛️ Experiment Effects
Анализ влияния экспериментов на изменения метрик.

А также используют все методы сразу. Первый и второй можно делать через дэшборды:
- Кросс-фильтрация и последующая детализация графиков
- Расположение графиков динамики друг под другом (спарклайны и/или small multiples подход)

Женя Матеров давненько как-то прислал мне ссылку на проект prettymaps. Наконец-то дошли руки попробовать, и это просто красота! Можно запустить сразу в Google Colab, ввести нужный город и получить готовые картинки.

Залила полные данные 2024 года. Разрыв между Максом и Чеко все еще поражает.

Nicholas Rougeux снова сотворил прекрасное. На этот раз он повторил классическую и очень важную для теории цвета работу "The Natural System of Colours" Мозеса Харриса, в которой автор продемонстрировал, как можно получать цвета путем смешивания трех основных цветов: красного, синего и желтого.

Nicholas еще и переложил это все на темный фон. Очень интересно рассказано про процесс, он пользовался инструментом Rebelle, который и правда похож на настоящие краски.

Похожая работа про номенкулатуру цветов Абраама Вернера.

Деревья решений для компонентов дизайна ⏩

Я по жизни очень люблю всякие if-else – когда шаг за шагом можно дойти до какого-то решения, поэтому мимо этой подборки Виталия Фридмана пройти не могла.

- Элементы управления выбором (на скрине) – в дэшах сработает для выбора типов фильтров и параметров
- Кнопка или ссылка
- Навигация и модальные окна
- Информация об ошибках

+ про выбор кнопок от Lyft