13826
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса
Вадим Славгородский принес вам хорошие smart-подходы и фреймворки из крупных компаний и адаптировал под любые небольшие проекты, чтобы каждый маркетолог, дата-аналитик или проджект мог работать удобно.
Реклама, текст заказчика.
erid 2VtzqvincJh, Славгородский Вадим Александрович
Автор придерживается data driven подхода и системной работы, поэтому будет другом для тех, кто работает с продуктом, аналитикой, рекламой и дата-журналистикой.
1 канал вместо папки каналов с маркетинг-жвачкой. Публикации не частые, но калорийные.
Фреймворки и шаблоны для работы с небольшими проектами:
→ 15 вопросов на планерку с маркетологом
→ Формула идеального коммерческого предложения
→ PMF – методология, которая сделает ваш продукт нужным
→ Почему нельзя покупать стратегии у подрядчиков
→ Исследование в ВУЗах: 7 видов образования, и какие 3 будут продаваться хорошо в 2024
→ Техника безопасности: как посчитать прогноз любой рекламы перед началом
→ Паспорт проекта – шаблон для удобной работы с подрядчиками
Вы могли его встретить на образовательных программах в ВШЭ, РУСАЛ, РОСТЕХ и VK.
Подписаться на "Славгородский!"
Такой милейший санкей украшает стены нового блока офиса Яндекса на Садовнической 🥰
Коллегам, которые делали это — респект. Хочу жить в офисе, украшенном подобными работами 😅
Страшные и впечатляющие карточки о домашнем насилии. Их выпускает проект «Считается», который ведёт статистику на эту тему в Казахстане. Есть ещё их видео, где картинки анимированы.
На самом же сайте цифры оформлены достаточно строго:
https://schitaetsya.kz/about
Здесь также стоит оговориться, что в проекте есть проблемы с виузализацией: например, на первой карточке долька пайчарта явно показывает больше, чем 51%, а на третьей карточке ось баров начинается не с 0, а с 5.
Красивущий и очень необычный график The Ecomonist о том, как изменились электоральные предпочтения британцев.
Необычен он сразу двумя показателями:
🔴Формой. Этот график называется Scatter Ternary Plot и помогает понять, какой из трёх показателей у определённой точки в большей степени выражен. Например, можно сравнить, какой предмет на ЕГЭ лучше сдал 11 класс школы 1544: математику, русский или английский.
🔴Динамикой. Здесь не просто показаны статичные точки, а соединены два временных интервала. Так мы можем понять, что люди, голосовавшие за «иные партии», скорее всего будут больше голосовать за партию Labour, как и голосовавшие за консервативную партию. А вот избиратели партии Labour немножко подвинулись в сторону «иных»
Эффективно? Сомнительно.
Эффектно? Точно да! И мысль основная считывается.
https://www.economist.com/britain/2024/02/28/a-changing-british-electorate-is-propelling-labour-towards-victory
Уже подъехало уточнение!
«Важные истории» пересчитали аномальные голоса с корректировкой: без результатов по Москве. В этом регионе результаты публиковались «в кучу». ЦИК объединил тех, кто голосовал на участках и электронно. Это искажало общую картину.
Поэтому более точная оценка по аномальных голосов за Путина по методу Сергея Шпилькина — почти 22 млн.
Но и у этого метода существуют ограничения. Реальная картина, скорее всего, куда более впечатляющая.
В канале опубликованы и другие интересные находки из данных. Например, как отразился «Полдень против Путина» на явке избирателей.
Вместо тысячи слов скину скриншот из карты, которую делал в 2018 году для «Новой газеты»: можно было провести мышкой и открыть лицо кандидата, победившего в регионе (ну вы поняли, что там)
Карта уже «погибла» из-за переездов сайта, к сожалению — поэтому ссылки на интерактив не будет
Есть что-то очень притягательное в этом графике, который называется тримап Вороного. Такое название он получил в честь математика, который придумал, как разбивать плоскость на множество элементов.
На этой картинке показано, как менялась капитализация 225 крупнейших японских компаний.
Что тут получилось хорошо:
• Показать, как изменилась доля компаний, входящих в общемировой топ-50
• Показать структуру экономики Японии
• Выделить ключевые компании в разные годы
Что получилось плохо:
• Дать понять, как изменилась структура японской экономики. Пайчарты, тримапы и диаграмма Вороного — это чаще всего плохие графики для сравнения значений.
Посмотрите на него и на другие графики в материале Bloomberg про взлёт японских активов:
https://www.bloomberg.com/graphics/2024-japan-nikkei-225-records-historic-high/
Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
Иван Бегтин сегодня анонсировал новую платформу для поиска данных — Dateno.
Это сайт, на котором можно найти открытые данные и статистику со всего мира по поисковому запросу. На нём уже проиндексировано 10 миллионов датасетов (из них — 219 тысяч по России), а к концу года это количество планируют расширить до 30 миллионов. Можно указать тематику, язык источника, формат данных. А работает это уже лучше, чем тот же Google Dataset Search.
Портал пока находится в стадии беты, но уже работает:
https://dateno.io/
Большой труд Тинькофф Журнала о работе дизайнеров, основанный на опросе читателей.
Внутри можно узнать:
* Дизайнеров какого возраста больше всего
* Как часто они переезжают, чтобы сменить работу
* Какое они получили образование
* Как их зарплата зависит от позиции, места жительства и сферы
* Трудятся ли дизайнеры в офисе или на удалёнке
* Что их беспокоит
* Многие ли ищут себе новую работу
... и многое другое
Кроме того, материал очень хорошо сделан инфографически, есть много классных приёмов и фишек, на которые стоит обратить внимание. При том, что это строгий материал, и может показаться, что тут некуда разгуляться, выглядит он очень симпатично:
https://journal.tinkoff.ru/zarplata-design-2024/
Коллеги из канала The Economist Access тоже пишут про дата-журналистику — они публикуют переводы материалов The Economist, Washington Post, NYT и других крупных изданий. Вот например, перевод материала про индекс демократии, про который я писал несколько дней назад. Особенно удобно, что статьи в канале можно читать без пейволла.
Советую подписаться:
/channel/theeconomistaccess
Сделали с коллегами большой проект про изменение климата в России
Долгое время я и сам смотрел на такие статьи у ведущих иностранных медиа и не мог взять в толк — почему все так носятся с этим потеплением на 2°C? Оказалось, что всего несколько градусов разницы не только могут вызывать катаклизмы по всему миру в будущем, но и уже оказывают видимое влияние на нашу страну в масштабе десятилетий.
К примеру, с середины прошлого века в Ростове-на-Дону число дней с температурой ниже нуля сократилось почти в два раза: в 1950-х годах их доля составляла 25%, в 2020-х — 13%.
Аномально холодных дней — таких, для которых температура ниже, чем на 5°C, чем в 1950-1979 годах*, во всех миллионерах в 1950-х было столько же, сколько аномально жарких. А сейчас их ~ в 5 раз меньше! Это значит, что особо холодные дни в любое время года (например, 5°C в июне или -30°C в январе) всё ещё могут наступить, но вероятность этого сильно ниже, чем раньше.
А ещё я в шоке от того, сколько проблем возникает при работе с климатическими данными. И посылаю восхищение командам Bloomberg, FT, NYT и другим, которые с ними работали — с виду казалось, что там всё должно быть очень просто 😄
Подробнее обо всём этом читайте в проекте:
https://yandex.ru/company/researches/2024/weather-change
*1950-1979 годы — это период, который мы во всём проекте использовали для сравнения. 30 лет — это стандарт у метеорологов, а 1950 выбран как точка, с которой у нас есть наиболее полные данные по России.
У «Важных историй» вместе с аналитиками из Vertical 52 и журналистами немецкого издания Tagesspiegel вышло красивое, но страшное, исследование масштабов разрушения украинских городов — Мариуполя, Северодонецка и Бахмута.
Оценить это удалось с помощью спутниковых снимков и модели на основе машинного обучения, которую впервые применили для документирования разрушений в секторе Газа.
К сожалению, из-за некоторых особенностей повреждений зданий и разрешения снимков, тут нельзя говорить об абсолютной точности, но последствия военных действий показаны очень наглядно.
https://storage.googleapis.com/istories/stories/2024/02/22/sledi-voini-iz-kosmosa/index.html
Продуктовые аналитики, встречаемся в Москве на митапе от Тинькофф!
Спикеры из Тинькофф, Авито.tech и Циан расскажут:
— как команда аналитиков в Авито.Работа оценивает актуальность объявлений и тем самым влияет на выручку;
— как с помощью непересекающихся экспериментов и псевдо-тестов ЦИАН оценивает событийные метрики;
— о решении, которое помогает Тинькофф экономить время аналитиков, а компании оставаться data-driven.
📍Москва, Tinkoff Space или в онлайн-формате
⏰ 27 февраля, 19:00
Не забудьте зарегистрироваться и позвать коллег с собой.
erid: 2VtzqvJgzwS
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
Нужна ваша помощь
Пару недель назад я проводил открытый вебинар. Помогите нам получить обратную связь по нему у эксперта, проголосуйте за «Как выбрать график и рассказать с его помощью историю?»:
/channel/easybillions/158
Для победы нам нужно минимум 300 голосов, важна помощь каждого из вас
P.S. меня тоже отталкивает название канала, но там явно другая аудитория 🤪
Компания Garage Eight делает интересный конкурс для аналитиков. Сам он оформлен в виде детективного расследования, а победителям обещают призы — колонку JBL Go, Яндекс Станцию Миди и годовую премиум-подписку на LeetCode.
Кейс рассчитан на спецов от уровня мидл, но поучаствовать приглашают всех желающих. Для участия до 4 февраля надо заполнить анкету:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeR6f-b1VlLL7_nbINjaEreffuDh6sx1d3gbhql-cSvdaTQDw/viewform?usp=sf_link
Если вам интересна тема анализа геоданных, приходите в пятницу на конференцию Мапакон. Целый день спикеры будут рассказывать о подходах к работе с картами, о работе и о своих проектах.
Конференция будет онлайн, с утра и до вечера. Участие бесплатное, но по предварительной регистрации:
https://cartetika.ru/mapacon_participate
Программа конференции
P.S. Я тоже немного причастен к событию, делаю кое-что, что, надеюсь, оценит сообщество геоаналитиков 👀
Подробное и обстоятельное исследование прошедших выборов выпустил аналитический центр Cedar. Авторы подробно рассмотрели различные методы выявления аномалий в данных и их ограничения — например, рассказали, в каких ситуациях может не работать метод Шпилькина.
К расчётам также приложили код на
гитхабе.
Исходные данные, правда, дают только по запросу на почту. Но я знаю, что для 2024 года их можно скачать, например, тут
Исследование:
https://cedarus.io/research/evolution-of-russian-elections
Ещё одна красивая визуализация процессов, напрямую связанных с нашей жизнью. Сможете угадать, какие данные тут визуализированы?
Судя по тенденции, в одной из следующих «клеточек» облачко просто улетит, и сама клеточка останется пустой 🙈
Источник: https://twitter.com/k_sonin/status/1770446059527164230/photo/1
В Т—Ж придумали новый забавный калькулятор — теперь вы можете посчитать стоимость ваших рабочих зумов.
Вводите количество участников, их среднюю зарплату, и смотрите, как уходят деньги. Красота!
https://journal.tinkoff.ru/nuzhen-sozvon/
Независимые дата-журналисты уже делают первую аналитику результатов выборов по методу математика Сергея Шпилькина и приходят к ожидаемым результатам. Прошедшие «невыборы» стали рекордными по количеству фальсификаций: почти половина голосов за действующего президента могли быть ненастоящими.
Количество голосующих на выборах подчиняется нормальному распределению — основная часть избирателей проголосует на участках со средним значением явки. Например, если средняя явка составила 60%, то основная масса избирателей придёт на участки, где явка будет 50-70%. Участки, где явка будет 30% или 90% будут встречаться значительно реже.
Если распределение голосов не похоже на нормальное — это уже повод насторожиться. Если же при этом на участках с высокой явкой неестественным образом растёт число голосов «за партию власти», это явный признак вбросов.
Так и на этом графике: голоса за Слуцкого, Харитонова и Даванкова в сумме подчиняются нормальному распределению, а Путин неестественно растёт на участках с высокой явкой. Всё это мы уже не раз видели на выборах в России, а теперь встречаем фальсификации рекордных масштабов.
В сервис для визуализации данных Datawrapper завезли несколько новых фишек — историю версий и совместное редактирование графиков (прямо как в гугл-документах). Говорят, опции доступны во всех тарифных планах, даже в бесплатном.
А у вас когда-нибудь была необходимость совместного редактирования графиков?
https://blog.datawrapper.de/introducing-live-collaboration/
Очень красивый материал Bloomberg о том, как война в Украине влияет на сбор урожая и его поставку в другие страны.
Несмотря на боевые действия, Украина по-прежнему является одним из крупнейших поставщиков пшеницы и кукурузы, но с каждым годом вести эту деятельность становится сложнее и сложнее. К примеру, из-за новой волны мобилизации в стране не хватает рабочих рук, чтобы собрать урожай. Также проблемой становится перевозка товаров — не всегда возможно сделать это безопасно.
Читать
Как понять, нужно ли вам делать дата-историю?
У издания The Pudding, славящегося самыми крутыми дата-историями, есть инструкция о том, как понять, можно ли и нужно ли делать историю, основанную на данных.
Если коротко, перед началом работы надо ответить на несколько вопросов:
* Есть ли у вас какой-то новый или уникальный вопрос, на который вы можете дать ответ?
* Можно ли дать ответ на этот вопрос при помощи данных?
* Можете ли вы достать данные, чтобы ответить на этот вопрос?
* Действительно ли результаты анализа получились интересными?
Для каждого этапа у The Pudding есть свои примеры, которые интересно поизучать:
https://pudding.cool/process/pivot-continue-down/
Если вы делаете инфографику — есть шанс проявить себя
Школа Дизайна НИУ ВШЭ организует конкурс, на который можно подать любую свою работу, сделанную в период с января 2021 года.
Лучших — отметят, наградят и подарят приятные денежные призы.
В жюри — большое количество замечательных и уважаемых людей в сфере инфографики и визуализации данных, в том числе и ваш покорный слуга.
Работы можно подать здесь до 2 апреля:
https://hsedesign.ru/competition/87aeb9175ed941418f2ff96bfb263fcb
P.S. кнопка «участвовать в конкурсе» почему-то не работает, судя по всему — подавать придётся через кнопку «добавить проект».
Стоит найти на странице инструкции:
> Также мы подготовили гайд по работе с платформой, который поможет легко и быстро создать аккаунт и загрузить проект.
Пожалуй, одна из самых известных визуализаций современности — это Warming Stripes. Каждая полоска на этом графике показывает отклонение температур от конца XIX века. Она не даёт четкого представления о природе изменений, но зато быстро доносит сигнал — «становится теплее».
The New York Times рассказывают, что Эд Хокинс не случайно придумал эту идею — он вдохновился детским одеяльцем, которое сшила его коллега! Фактически, Warming Stripes впервые появились именно в физическом виде, а Эд лишь адаптировал визуализацию под цифровой формат.
В свою очередь, коллега Хокинса уже видела нечто подобное — оказывается, есть древняя традиция — делать одеяла (temperature blankets), на которых цветом показана температура разных дней. Ещё в статье упоминаются sky blankets — одеяла, раскрашенные в цвета неба, но мне не удалось найти хороших картинок, которые это юы иллюстрировали.
Почитать историю полностью и посмотреть на фото того самого одеяла:
https://www.nytimes.com/2022/06/17/climate/climate-warming-stripes.html
Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
Продуктовые аналитики, какие планы на выходные?
2 и 3 марта Тинькофф проведет Weekend Offer для специалистов с опытом от 2 лет. Можете пройти собеседование и попасть в команду за пару дней.
Если устроитесь, будете решать сложные финтех-задачи, развивать продукты для миллионов, пользоваться бенефитами и расти.
Оставьте заявку до 28 февраля и участвуйте онлайн.
Реклама
АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679, erid=2VtzqwceDFF
Удивительный график The Economist в новом материале про индекс демократии. Микс Area Chart, где за каждый год показано соотношение режимов разных типов с чем-то вроде Bump Chart, где у каждой страны ещё есть положение в рейтинге. Исследовать это всё крайне интересно. Мне было любопытно узнать, например, что в Уругвае демократия более «совершенная», чем в США, а Индия вообще входит во вторую зону графика.
https://www.economist.com/graphic-detail/2024/02/14/four-lessons-from-the-2023-democracy-index
Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
Русская служба Би-би-си исследовала, как в российских магазинах подорожали продукты с 2019 года. Стоимость их «корзины» в 2019 году была 4,9 тыс. рублей, в 2021 — 5,6 тыс., а в сейчас — 7,4 тыс.
Сильнее всего по сравнению с 2021 годом подорожали бананы, огурцы и кабачки. Яйца только на 12 месте из всех товаров в корзине.
Ещё одна проблема рынка — «шринкфляция». Производители не могут бесконечно повышать цену и начинают снижать количество товара в упаковке. На картинках несколько примеров, как скукоживаются товары в российских магазинах.
https://www.bbc.com/russian/articles/cpvrql4606qo
Смотрел ролик Ходорковского о мифах в экономике России и сначала порадовался, что там было много графиков, многие из которых сделаны неплохо. Пока не дошёл до этого момента.
Кадр (9:01) сопровождался фразой «они <располагаемые денежные доходы россиян> после 2013 года рухнули». И как доказательство — представили обрезанные столбики, где действительно видно, что доходы рухнули. Но только это грубая манипуляция — барчарты ни при каких условиях нельзя строить не от нуля.
А вообще есть люди, которые разбираются в экономике? Действительно ли уменьшение реальных располагаемых денежных доходов на 8% — это прямо-таки «доходы рухнули»?
У меня никогда не было машины, поэтому я особо и не следила за автомобильным рынком в России. Понятное дело, было много новостей о том, что китайские модели теперь доминируют. Но я с удивлением обнаружила, что в топ-10 марок по продажам в 2023 году в России вошли такие, о каких я и не слышала раньше.
За неимением других возможностей россияне стали привыкать к китайским машинам. Очень круто Китай ворвался на российский рынок и, кажется, продолжит наращивать продажи дальше.
Любопытный материал о том, как россияне стали привыкать к китайским машинам за неимением других возможностей: https://storage.googleapis.com/istories/opinions/2024/02/01/kak-kitaitsi-zavoevali-rossiiskii-rinok-avtomobilei/index.html