Искусство визуализации в бизнесе (Нейтан Яу) — купить в МИФе

Выбрать другой способ оплаты. В корзине нет книг. Доставим утром 14 февраля на почту. Подарить новую валентинку или купить книгу себе.

Подарить новый подарок или купить книгу себе. Покупайте и читайте книгу. Аудиокнига доступна в форматах: Купить CD в Лабиринте.

Для кого эта книга Для руководителей проектов, аналитиков, консультантов, маркетологов. Лучший способ делиться идеями, удерживать внимание и доносить смысл. Научит решать проблемы и презентовать идеи по-новому. Рецензия Макса Горбачевского infographer. Нас интересует только ваше честное мнение о книге.

Искусство визуализации в бизнесе. Как представить сложную информацию простыми образами Нейтан Яу Nathan Yau. Книги по бизнесу маркетингу саморазвитию творчеству комиксы для детей научно-популярные расширяющие кругозор о здоровом образе жизни. Для кого эта книга Для руководителей проектов, аналитиков, консультантов, маркетологов.

Словом, для тех, кто работает с большим количеством информации, кому важно эффективно ее обрабатывать, качественно визуализировать, ну и конечно - рассказывать истории с помощью своих таблиц, диаграмм и графиков. Почему мы решили издать эту книгу Потому что в ней вы найдете десятки идей и способов креативно и наглядно рассказать свою историю с помощью данных.

Такое подспорье должно быть в арсенале каждого, кто считает информацию своим насущным хлебом. Фишка книги Книга построена на практических примерах: Ее можно читать последовательно или выборочно, по отдельным темам. Особенно эффективно делать это перед открытым компьютером, чтобы тут же осваивать описанные приемы. Электронный вариант книг носит исключительно ознакомительный характер, для привлечения внимания пользователей к самой книге.

Об авторе, о техническом редакторе, благодарности Введение 1. Как рассказать историю с помощью данных Больше чем числа Что искать Дизайн Закругляясь 2. Как обращаться с данными Сбор данных Форматирование данных Закругляясь 3.

Выбор инструментов для визуализации данных Готовые решения для визуализации Программирование Иллюстрирование Маппинг Изучите свои возможности Закругляясь Визуализация паттернов во времени Что искать во времени Дискретные моменты времени Непрерывные данные Закругляясь Визуализация пропорций Что искать в пропорциях Части целого Пропорции во времени Закругляясь 6.

Как выявить отличия Что искать Сравнение по нескольким переменным Сокращение размерности Роиск выбросов Закругляясь 8. Визуализация пространственных отношений Что искать Отдельные местоположения Регионы Во времени и пространстве Закругляясь 9. Прицельный дизайн Подготовьте себя Подготовьте ваших читателей Визуальные подсказки Стоящая визуализация Закругляясь.

Сайт не распространяет и не хранит электронные версии произведений, а лишь предоставляет доступ к создаваемомупользователями каталогу ссылок на торрент-файлы , которыесодержат только списки хеш-сумм. Показывать по клику Показывать по наведению. Примеры страниц Оглавление Об авторе, о техническом редакторе, благодарности Введение 1.

Цена. Тип книги. Нейтан Яу. Искусство визуализации в бизнесе. Как представить сложную информацию простыми образами. стр. Как, готовясь к совещанию, встрече или выступлению, лаконично и доходчиво описать свои идеи? Как запихнуть 10 таблиц, 20 диаграмм и еще 2 отчета в 15 слайдов презентации? Ответ: нужно — Манн, Иванов и Фербер, Подробнее. Рецензия на книгу «Искусство визуализации в бизнесе — Как представить сложную информацию простыми образами» Нейтана Яу для издательства Манн, Иванов и Фербер. Nathan Yau запустил свой сайт Flowing Data в году, в самом начале повышенной волны интереса к инфографике и визуализации данных. Это один из самых полезных и вдумчивых ресурсов по теме — вместо очередной коллекции примеров с упором на количество и периодическими обзорными статьями, Нейтан пишет практические статьи о создании различных типов графики, рассказывающей о фактах и трендах. Да еще и открыл собственную платформу для персона. «Искусство визуализации в бизнесе», Нейтан Яу. Как, готовясь к совещанию, встрече или выступлению, лаконично и доходчиво описать свои идеи? Как запихнуть 10 таблиц, 20 диаграмм и еще 2 отчета в 15 слайдов презентации?  Осваивайте приемы визуализации — и вы научитесь работать с информацией, станете излагать свои идеи наглядно и уверенно. Автор объясняет, где можно находить данные, как их форматировать, перерабатывать и готовить для визуализации, что искать в имеющихся цифрах и графиках, какими программами при этом пользоваться. Он описывает приемы визуализации, способы структурирования информации по типу данных и по типу историй. 8439.ru МБ.

«Искусство визуализации в бизнесе»: Нейтан Яу — Infographer

Но если ему попадётся большой набор цифр, который тяжело проворачивается в MS Excel — то сразу становится понятно, что без этой книги не обойтись. Вспомните про тренды Big Data , и вы поймёте что я не шучу. Так кому же нужна эта книга? Прежде всего книга будет интересна тем, чья работа — это одновременно и аналитика объемов данных, и представление информации.

Таких появляется всё больше и больше. Как читать эту книгу? С карандашом в руках. Но не для того, чтобы делать пометки на страницах, хотя в книге много полезного.

А прежде всего для того, чтобы пошагово проходить с автором примеры. Наше агентство Infographer придерживается того же принципа, вторичности оформления по отношению к данным и аналитике. В этой главе есть над чем поразмышлять — несмотря на отсутствие готовых рецептов, она показывает насколько важно оформление для создания общего тона и четкости коммуникации.

Визуализации, создаваемые при помощи этой книги, применимы везде, и даже гораздо больше в журналистике данных, чем в бизнес-аналитике. Июн 27, Максим Горбачевский. Критика - 25 июня Критика 28 июня Максим Горбачевский Основатель и руководитель агентства Infographer.

Сайт Фейсбук Instagram Твиттер Pinterest. Дайте волю Экселю Не торопитесь делать работу сразу с самого утра. После открытия экселевские файлы должны подышать. Николас Фелтон о персональных данных в эпоху Big Data Австралийское агентство Portable Studios задало Николасу Фелтону, информационному дизайнеру, одному из создателей Хроники Facebook, неслько Я делаю основу графического объекта в R, а затем редактирую его и совершенствую в каком-нибудь приложении для подготовки макетов документов, например, в Adobe Illustrator.

Любая графика, построенная на статистических данных, которая выглядит как сделанная на заказ или появляется в том или ином крупном издании, скорее всего, на одном из этапов прошла обработку в Adobe Illustrator. Эта программа — отраслевой стандарт.

Каждый графический объект, который печатается на страницах New York Times, был или создан, или отредактирован в Illustrator. Inkscape — это бесплатная альтернатива Adobe Illustrator. Также доступно обучающие руководства по Inkscape. В последние годы объемы географических данных значительно возросли, а вместе с ними увеличилось и количество способов, которыми можно пользоваться для создания карт.

Услуги мобильного позиционирования находятся на подъеме, все больше становятся массивы данных с привязанными к ним широтой и долготой. Помимо прочего, карты — невероятно интуитивный способ визуализации данных. Карты Google, Yahoo и Microsoft — самое простое онлайновое решение. Чем лучше вы умеете писать коды, тем большего вы сможете добиться с помощью API для создания карт. Столбчатые диаграммы — один из самых популярных типов диаграмм рис.

Всегда начинайте ось значений с нуля, иначе соотношение величин на вашей диаграмме будет отображаться некорректно. Пример диаграммы для визуализации темпоральных временн ы х данных, и работа с ними в R более подробно рассмотрена в отдельной заметке — Создание столбчатой диаграммы в R. В заметке также рассмотрены основы работы в Adobe Illustrator. Штабельные столбчатые диаграммы помимо временн о й динамики позволяют анализировать подкатегории рис.

В R для построения такой диаграммы используется функция barplot , первым аргументом которой должна быть матрица в обычной столбчатой диаграмме используется та же функция, но аргументом выступает один или два столбца.

Иногда лучше использовать не столбцы, а точки. Они занимают меньше места и, поскольку нет брусков, более удачно создают ощущение непрерывного потока, переходящего от одной позиции к другой рис. Несложную диаграмму можно сразу построить в Adobe Illustrator. Для начала в панели Инструменты выберите Вертикальные полосы. Кликните правой кнопкой мыши на треугольнике в правом нижнем углу пиктограммы и выберите Линейная диаграмма рис. Вернитесь обратно в Illustrator. Используя инструмент Линейная диаграмма , в новом файле щелкните мышью и перетащите курсор по диагонали, очертив прямоугольную область, примерно равную по размеру тому графику, который вы хотите получить в конечном итоге.

Вставьте в нее данные из буфера памяти рис. Вы построили линейный график по умолчанию рис. Теперь доработайте его, и получите небольшой дизайнерский шедевр рис. Один из недостатков стандартного линейного графика состоит в том, что он внушает мысль о стабильном движении от точки А к точке В.

Иногда все так и обстоит, как в примере выше. Но в других случаях после длительного времени пребывания в неизменном состоянии вдруг происходит скачок. Так ведут себя тарифы, ставки и т. Для такого типа данных существует ступенчатый график рис. Временные ряды самым естественным образом группируются по… времени. Данные о пропорциях также группируются, но по категориям, подкатегориям и совокупностям. В случае с пропорциями обычно ищут три параметра: Для демонстрации минимума и максимума вам не нужна диаграмма.

Самое интересное — это распределение пропорций. Как соотносится группа людей, сделавшая тот или иной выбор, с остальными? Как распределяются калории между жирами, белками и углеводами — поровну, или одна из этих групп доминирует? Части целого — это самый простой вид пропорций, а круговые диаграммы — старый испытанный вариант их представления рис.

Вы можете создать круговую диаграмму сразу же в Illustrator, а можете начать с R с помощью функции pie подробнее см. Базовые графические возможности R: У круговой диаграммы есть младшая кузина: Создание кольцевой диаграммы с помощью программы Protovis рассмотрено в отдельной заметке. Protovis — бесплатный инструмент для визуализации с открытым исходным кодом. Protovis — это JavaScript-библиотека, позволяющая использовать возможности современных браузеров для работы с масштабируемой векторной графикой.

Поскольку графические объекты генерируются динамически, это дает возможность делать их анимированными и интерактивными. А потому Protovis — отличный выбор для создания онлайн-графики. В году Бен Шнайдерман из Университета Мэриленда придумал тримап. Этот способ визуализации основан на областях, при котором размер каждого прямоугольника выражает собой количественный показатель. Внешние прямоугольники представляют родительские категории, а прямоугольники внутри родительских категорий — это своего рода подкатегории.

Вы можете использовать тримап для визуализации прямых пропорций, но, чтобы опробовать технологию в полном объеме, ее лучше применять с иерархическими или, точнее, с древовидно структурированными данными рис.

В R тримап можно построить с помощью функции map. Дополнение от 30 ноября г. В версии Excel появилась диаграмма дерево , она же тримап. Новые диаграммы в Excel Иногда приходится работать с пропорциями во времени. Такой тип диаграмм можно рассматривать как серию штабельных столбчатых диаграмм, столбцы которых соединены во времени рис.

В Illustrator для этих целей используется Диаграмма с областями аналог есть и в Excel. Один из недостатков использования штабельных диаграмм с областями состоит в том, что они становятся нечитабельными и бесполезными, если у вас много категорий и много точек данных. В случае с разбивкой на возрастные группы диаграмма работает, так как категорий всего пять. Но если добавлять их еще и еще, ярусы в конце концов начнут выглядеть как узенькие полоски.

Ситуация усложняется и тогда, когда у вас есть одна категория с относительно небольшой долей в общей сумме — она легко может затеряться между более внушительными категориями. Однако если сделать штабельную диаграмму с областями интерактивной, это проблема становится решаемой. Интерактивные штабельные диаграммы с областями сделал популярными Мартин Ваттенберг с его NameVoyager. Данный инструмент используется для визуализации выбора имен для новорожденных во времени.

Когда вы вводите имя в окошко поиска, диаграмма автоматически обновляется. Один из недостатков штабельных диаграмм с областями состоит в том, что в них тяжело разглядеть тенденции в той или иной отдельной группе, потому что местоположение каждой точки зависит от точек, которые ниже нее.

А потому иногда бывает лучше представить пропорции как простые временные ряды рис. Корреляция — наверное, это первое, о чем вы подумали, когда услышали про поиск зависимостей в данных. Второе — скорее всего, это причинно-следственная связь. Корреляцию легко выявить и отобразить графически.

У ученых на доказательство причинно-следственной связи порой уходят годы. В качестве примера рассмотрим уровень преступности в США по штатам за год в пересчете на человек. Всего мы рассмотрим семь типов преступлений, а начнем с пары: Чтобы рассказать полную историю, вы должны понимать данные.

Чем больше вы о них будете знать, тем лучше получится история, которую сможете поведать. Вот почему, чтобы получить все возможные парные сравнения, полезно воспользоваться матрицей диаграмм рассеяния рис. Матрица диаграмм рассеяния для сопоставления уровней различных типов преступности; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке.

Преимущество пузырьковой диаграммы состоит в том, что они дают возможность сравнивать три переменные одновременно рис. Одна переменная располагается на оси Х, другая — на оси Y, а выражением третьей служит размер площади пузырьков именно площади, а не диаметра; подробнее см.

Пузырьковая диаграмма, демонстрирующая уровень преступности в США; аналогична рис. В х годах, когда компьютеры не были так широко распространены, графики и диаграммы чертились в основном от руки. Часть советов знаменитого статистика Джона Тьюки, которые он давал в своей книге Анализ результатов наблюдений.

Мир, касались использования ручек и карандашей для достижения плотности линий и оттенков. Все, что вам нужно сделать, — это написать числа в определенном порядке, и в результате вы получите общее представление о распределении. Данный метод пользовался особой популярностью в х годах когда применение статистических графиков для анализа данных только набирало обороты , потому что включить такой график в документ было легко, даже если текст набирался на печатной машинке подробнее см.

Как упорядочить массив данных. Однако данный метод считается уже устаревшим, так что лучше, наверное, будет воспользоваться гистограммой рис. В версии Excel появилась частотная гистограмма, позволяющая строить такие диаграммы в несколько щелчков. Хотя ось значений непрерывная, распределение все равно разбивается на дискретное число столбцов. Каждый столбец представляет собой некую совокупность объектов, в случае с предыдущим примером — совокупность стран.

Общая площадь под кривой равняется единице, а вертикальная ось представляет вероятность или пропорцию данного значения в этой самой совокупности. Очень часто бывает полезно сравнивать несколько распределений. Это может быть динамика во времени, или по регионам. В Excel для этих целей могут использоваться спарклайны подробнее см. Small multiples впервые использовал Эдвард Тафти для описания множества небольших по размеру, однотипных по структуре, но многовариантных в плане данных диаграмм или графиков, которые легко сравнивать.

Как и большинство терминов Тафти, small multiples тяжело поддается переводу. На русском встречаются различные варианты: Вот вам две истории, рассказанные с помощью миниграфиков рис. Эта глава посвящена тому, как обособлять группы в рамках совокупности, причем делать это по большому числу критериев, а также как выявлять выбросы, применяя здравый смысл. Один из самых прямолинейных способов визуализации таблицы данных — показать ее одновременно всю.

Но при этом вместо чисел в качестве индикатора значений вы можете использовать цвета. Такое представление называется тепловой картой. Тепловая карта, демонстрирующая средние показатели за игру 50 лучших игроков НБА сезона гг. Более темный цвет соответствует лучшим показателям.

Игроки отсортированы по колонке Очки. Для наглядного представления многомерных данных хорошо подходят диаграммы-радары, также известные как паутинные, или лепестковые, диаграммы а еще их иногда называют диаграммами-звездами; рис. Центр — это минимальное значение каждой из переменных, а конец оси — ее максимум. На одной диаграмме можно представить несколько элементов.

Однако в спешке легко напортачить и сделать графику бесполезной, иными словами, плохо рассказать историю. В R для создания таких диаграмм используется функция stars. В этом типе графики вы размещаете множество осей параллельно друг другу рис. Верхушка каждой оси представляет максимальное значение переменной, а ее нижняя точка — минимальное.

Для каждого элемента слева направо вычерчивается линия, которая двигается вверх и вниз в зависимости от значений конкретного элемента. Следующий метод выделения групп — кластерный анализ, и его разновидность — многомерное шкалирование подробнее см. Представьте себе, что вы находитесь в пустой комнате и что помимо вас в ней есть еще два человека. Ваша задача — определить, где именно им следует располагаться согласно их росту.

Чем более они похожи по этому показателю, тем ближе должны стоять, и, соответственно, чем существенней разница в их росте, тем дальше они должны оказаться друг от друга. Но представьте, что у вас не двое, а 50 человек и вам необходимо их расставить по местам в комнате на основе, скажем, пяти критериев.

Вот для этого и существует многомерное шкалирование. Если на основании данных о прохождении теста см. Помимо того, как группируются отдельные элементы данных, вас должно интересовать и то, как они не группируются. Иными словами, хорошо бы изучить выбросы. Иногда они могут оказаться самой интересной частью вашей истории, в других случаях — просто досадными опечатками. Карты — это форма визуализации, которая обладает дополнительным преимуществом: В Сети самый распространенный способ определить на карте некую точку — это воспользоваться Google или Bing Maps.

Через их API вы получаете интерактивную карту, которую можете изменять в масштабе и прокручивать с помощью всего нескольких строк JavaScript. Поскольку исходные данные, как правило, включают перечень адресов, вам придется обратиться к геокодированию для извлечения широты и долготы точек.

Если вам необходимо геокодировать несколько адресов, проще всего зайти на соответствующий сайт и ввести адреса вручную. Однако, если вам необходимо геокодировать множество пространственных точек, тогда вам лучше сделать это программными средствами, например, с помощью пакета Geopy языка Python. Хотя функционал R в области маппинга довольно ограничен, тем не менее он существенно облегчает процесс размещения точек на карте.

Почти всю работу за вас выполнит пакет maps. В реальной жизни данные обычно содержат не только координаты неких местоположений. Как правило, к ним привязана и еще какая-нибудь величина, такая как объем продаж компании или население города. В этом случае вы можете наложить на карту пузырьковую диаграмму рис. Однако чаще данные соответствуют не точкам, а регионам или странам.

А самый распространенный способ нанесения на карту региональных данных — это картограмма. В ней регионы окрашиваются в различные цвета на базе неких количественных показателей и в соответствии с разработанной вами цветовой шкалой рис.

Если вы добавите еще одно измерение данных, вы сможете рассмотреть изменения одновременно и во времени, и в пространстве. В главе 4 вы визуализировали время с помощью линий и графиков, но, когда к подобного рода данным добавляется еще и местоположение, может оказаться, что карты — это более интуитивно понятный способ представить паттерны и изменения.

Так бывает легче разглядеть кластеры или группы регионов, которые находятся близко друг к другу в физическом плане. Для этих целей отлично подойдут маленькие панели рис. Один из наиболее очевидных способов визуализации изменений во времени и пространстве — это анимация данных.

Вместо того чтобы показывать отдельные карты для различных срезов времени, вы можете продемонстрировать изменения в динамике на одной-единственной интерактивной карте. Несколько лет назад я разработал карту, показывающую распространение магазинов сети Walmart на территории Соединенных Штатов подробнее см.

Как я создал Wal-Mart. Когда вы занимаетесь самостоятельным изучением данных, вам не нужно думать о сторителлинге. В конце концов, вы и есть автор истории. Однако в тот момент, когда вы решите использовать эти данные, чтобы донести некую информацию до других голой диаграммы окажется уже недостаточно.

Для начала, чтобы рассказать хорошую историю с данными, вам необходимо знать их источник. Именно этот начальный процесс сбора данных и делает графику New York Times настолько качественной. Сбор и приведение данных в порядок — процедура намного более трудоемкая, нежели собственно создание графики. Ваша работа в качестве дизайнера инфографики состоит в донесении того, что вы знаете, до вашей аудитории, которая, скорее всего, данных не знает, а потому, если не получит каких-нибудь объяснений или установок, может и не разглядеть в графике то, что видите вы.

Вам не нужно писать целые эссе, чтобы сопровождать ими каждую вашу работу, но заголовок и кое-какие пояснения во вводном абзаце всегда бывают полезны. Не принимайте по умолчанию, что ваши читатели в курсе всего или что они и сами разберутся в вашей графике. Такого не будет, особенно в Сети, где все привыкли, чуть что, сразу щелкать по следующей ссылке и переходить далее. В главе 1 вы увидели, как работает кодировка. По сути, у вас есть данные, и вы кодируете их с помощью геометрии, цвета или анимации.

А затем читатели декодируют эти фигуры, цвета и движения, представляя себе их снова в виде чисел. Это и есть основа визуализации. Кодирование означает перевод на визуальный язык.

Декодирование помогает взглянуть на данные под другим углом и разглядеть паттерны, которые вы бы не заметили, если б смотрели на таблицу. На примерах, приведенных выше, вы могли убедиться, что хороший дизайн работает не только на эстетику. Он делает графику более понятной и способен менять отношение читателей к данным или к истории, которую вы пытаетесь им рассказать. Графики, создаваемые в R или Excel с настройками по умолчанию, смотрятся сыровато и похожи на штамповку.

В инфографике выбор цвета играет важную роль. Цвет способен вызывать или не вызывать эмоции, он помогает доносить информацию. И это ваша ответственность — выбрать цвета, которые правильно передадут ваше послание. Цвета должны соответствовать истории, которую вы пытаетесь рассказать. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel. Как с помощью диаграммы приукрасить действительность?

Нейтан Яу объясняет, где можно найти нужны вам данные, как их форматировать, переработать и подготовить к правильной визуализации, а также. Яу Н. Я88 Искусство визуализации в бизнесе. Как представить сложную информацию простыми образами /. Нейтан Яу; пер. с англ. Светланы Кировой. 27 июн. г. - Совсем недавно в горячо любимом нами издательстве «Манн, Иванов и Фербер» вышла книга «Визуализации в бизнесе» Нейтана Яу.

Найдено :

Случайные запросы