{
    "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1",
    "title": "Таня Мисютина, заметки с тегом: алгоритм Δλ",
    "home_page_url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/algoritm-\/",
    "feed_url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/algoritm-\/json\/",
    "icon": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/user\/userpic@2x.jpg",
    "author": {
        "name": "Таня Мисютина: mail@infotanka.ru",
        "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/",
        "avatar": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/user\/userpic@2x.jpg"
    },
    "items": [
        {
            "id": "300",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/algoritm-vizualizacii-na-festivale-404\/",
            "title": "Алгоритм визуализации на Фестивале 404",
            "content_html": "<p>25-го сентября представила свой алгоритм визуализации сложных данных <a href=\"https:\/\/2021.404fest.ru\/\">на Фестивале 404.<\/a><\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/404_day1-1435@2x.jpg\" width=\"900\" height=\"536\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\">Моё обычное лицо во время выступления (◕‿◕)<\/div>\n<\/div>\n<p>Моя большая радость, что в часовой доклад удалось упаковать большую часть теории, которую я преподаю <a href=\"https:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\">на учебном курсе «Визуализация данных»<\/a>. Видео-запись выступления доступна на ютубе:<\/p>\n<iframe width=\"900\" height=\"506\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/sdwTyKvq7SY\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<p><br><br \/>\nВ алгоритме важна не только последовательность шагов, но и то, как следующий шаг связан с предыдущим, как один вытекает из другого, а также метаморфозы, происходящие внутри шагов — и всё это отражено в презентации. Важно: переключайте слайды стрелками справа и слева от содержания, а не встроенными контролами фигмы (внизу), тогда будут видны анимации, которые играют здесь ключевую роль.<\/p>\n<iframe style=\"border: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.1);\" width=\"900\" height=\"600\" src=\"https:\/\/www.figma.com\/embed?embed_host=share&url=https%3A%2F%2Fwww.figma.com%2Fproto%2FKTEr9rIEXziwZ14HxN1fk7%2F%D0%92%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%3Fpage-id%3D4459%253A1978%26node-id%3D4459%253A6392%26viewport%3D241%252C48%252C0.03%26scaling%3Dscale-down%26starting-point-node-id%3D4459%253A6392\" allowfullscreen><\/iframe>\n<p>Фестиваль 404 — ван лав ♥️<\/p>\n",
            "date_published": "2021-09-25T16:03:20+03:00",
            "date_modified": "2021-11-30T12:52:23+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/404_day1-1435@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Sat, 25 Sep 2021 16:03:20 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "300",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/404_day1-1435@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "288",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/vizualizaciya-dannyh-v-shkole-dizaynerov\/",
            "title": "Визуализация данных в Школе дизайнеров",
            "content_html": "<p>Визуализация данных стала одним из предметов бюрошной <a href=\"http:\/\/bureau.ru\/school\/28aug2017\/\">Школы дизайнеров<\/a>. Для меня и для лаборатории — это большой шаг.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/school-new@2x.png\" width=\"900\" height=\"184\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>То, что Артём поверил в наш подход и доверил вести занятия в школе — неожиданное и важное подтверждение того, что мы на правильном пути. Я беспокоюсь, что визуализация окажется очень сложным и не слишком нужным большинству дизайнеров предметом, но надеюсь, что будет хотя бы интересно. А для тех ребят, кто интересуется визуализацией и периодически спрашивает нас об онлайн-курсах, — это прекрасная возможность познакомиться с актуальной теорией и алгоритмом Δλ, а заодно получить другие <i>бес<\/i>ценные знания.<\/p>\n<p>Набор в школу открыт до 24 июля, старт занятий — 28 августа. На выполнение вступительного задания осталось всего 6 дней, поэтому не откладывайте. После 24 июля тоже можно попробовать, но не факт, что будут места.<\/p>\n<p>Добавлю пару слов о школе, как работодатель. Из девяти лаборантов, которые сейчас работают со мной, двое прошли обучение в школе. Наташа (разработчик) — одну ступень, Ваня (дизайнер) — все три. Это не сделало их монстрами, мы многому доучиваем ребят не только по части программирования и визуализации, но и по тем предметам, которые были в программе школы. Зато, совпадение или нет, при выборе кандидатов на финишной прямой школа в обоих случаях сыграла роль. Наташа опередила более опытного разработчика без школьного образования, а Ваня — дизайнера с двумя ступенями за плечами. И я ни разу не пожалела о своём выборе. Для меня школа — это не столько знания и навыки, сколько отличительный знак бойца и единомышленника. Тех качеств, которые сложно проверить тестовым заданием.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-07-19T15:04:06+03:00",
            "date_modified": "2020-03-03T19:41:03+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/school-new@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 19 Jul 2017 15:04:06 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/vizualizaciya-dannyh-v-shkole-dizaynerov\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/school-new@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "287",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/algoritm-novaya-podacha-uchebny-kurs-i-bdsl\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: новая подача, учебный курс и БДСЛ",
            "content_html": "<p>Весь прошлый год я работала <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/algoritm-\/\">над алгоритмом визуализации данных<\/a>. Я сознательно избегала упрощения и стремилась к универсальности. Мне хотелось, чтобы алгоритм принимал на вход данные любой сложности и позволял получить максимально подходящую для них визуализацию, выраженную стандартными или нестандартными форматами. Но как любой гибкий и мощный инструмент, алгоритм оказался сложен для понимания и изучения. Даже после моего объяснения на курсе, некоторые участники не смогли применить его для решения своих, зачастую достаточно простых, задач. Да и развивать алгоритм было чем дальше, тем сложнее. Короче, перемудрила :-)<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/algo-complexity@2x.png\" width=\"700\" height=\"700\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В хорошем интерфейсе простые, часто используемые функции находятся на виду, а для выполнения более узкой задачи нужно углубиться в систему. Обычные пользователи с лёгкостью решают обычные задачи, не спотыкаясь о ненужный им функционал, а продвинутые находят все необходимые функции и наслаждаются широкими возможностями приложения.<\/p>\n<p>В этом году я буду развивать алгоритм по схеме «хорошего интерфейса». База останется прежней, я верю, что сформулированные мной принципы полезны для работы с любыми данными. Более того, в лабораторных проектах я часто вижу, как отсутствие такой базы мешает прекрасным специалистам на стороне заказчика, которые годами работают с данными, распутать клубок и увидеть простое решение.<\/p>\n<p>Изменится подача: я попробую раскрыть алгоритм от простого к сложному. Я уделю много внимания базовым форматам, разберу их с точки зрения алгоритма и покажу, как обогатить их данными и срезами. Это будет фундамент для решения большинства задач — польза всем. Оттолкнувшись от привычных форматов, мы с участниками курса вместе дойдём до «визуальных атомов» и «каркасов», и обсудим, как можно произвольно комбинировать их для решения более сложных и нестандартных задач. Это будет вход вглубь алгоритма, в очень важную (но далеко не всем нужную) его часть. На практике каждый участник сам решит, хочет ли он применить знания об алгоритме на стандартных форматах или копнуть вглубь. В работе с инструментами мы пошли тем же путём: мы знакомим ребят с Табло и d3.js, а на практике участники сами выбирают, что им ближе — быстрый результат или неограниченные возможности.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/dlcourse@2x.png\" width=\"700\" height=\"350\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Курс пройдёт в Москве 17, 18 и 19 июня. А 22 июля я проведу четырёхчасовой мастер-класс по визуализации <a href=\"http:\/\/bdsl.ru\">в Байкальском дизайнерском спецлагере<\/a>. Там будет меньше времени и меньше практики, чем на нашем курсе, зато будут другие классные лекторы, посиделки у костра и Байкал! По традиции читателям блога — скидка 5 тыс. руб. на курс (при записи в поле «Имя и фамилия» сделайте пометку «из блога Тани»). Насчёт скидки на БДСЛ ничего не знаю, просто передавайте Маше от меня привет :-)<\/p>\n<p>До встречи этим летом!<\/p>\n",
            "date_published": "2017-06-05T12:09:31+03:00",
            "date_modified": "2020-03-03T19:44:11+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/algo-complexity@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Mon, 05 Jun 2017 12:09:31 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/algoritm-novaya-podacha-uchebny-kurs-i-bdsl\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/algo-complexity@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/dlcourse@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "278",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-how-to-choose-frame\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: реальность данных и каркас визуализации",
            "content_html": "<p>На качественной визуализации оба экранных измерения работают, образуя один или несколько каркасов для массы данных. О типах осей и образованных ими каркасах мы поговорили <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-frame-and-axis\/\">в предыдущей заметке<\/a>. Сегодня обсудим, как выбрать из множества измерений реальности данных те, что станут хорошим каркасом.<\/p>\n<p>У этой задачи две степени сложности. В простом случае выбор каркаса очевиден. Это случай, когда измерений не слишком много, и сразу понятно, какие из них наиболее значимы и станут основой визуализации. В простом случае после того, как мы нашли частицу данных, сформировали массу из этих частиц и выделили эту массу в реальности данных, у нас остаётся этакий «остов», жёсткий статичный <i>ландшафт<\/i>, который и послужит каркасом визуализации. Этот ландшафт может быть плоским, тогда он просто становится каркасом визуализации. Например, мировая карта в истории землетрясений:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/www.flickr.com\/photos\/idvsolutions\/7439877658\/in\/photostream\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/earthquakes@2x.png\" width=\"700\" height=\"422\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Временная ось, вдоль которой раскрываются траты из личного бюджета:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/budget.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/budget-111@2x.png\" width=\"700\" height=\"542\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>История голосования разных штатов — не самый очевидный на первый взгляд формат. На деле, простая комбинация из визуальных атомов — линий-штатов, на каркасе временой оси и оси процентного преимущества победившего кандидата:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/states-history@2x.png\" width=\"700\" height=\"510\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Ландшафт может быть многомерным, тогда нужно придумать, как его свернуть в плоскую картину. Например, схема маршрута и временной слайдер на визуализации Московского марафона:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/moscowmarathon.org\/ru\/moscowmarathon\/2015\/results\/visualization\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/mm-path@2x.png\" width=\"700\" height=\"694\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Схема линии и временные интервалы на диаграмме загруженности Московского метро:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/infotanka.ru\/metro.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/metro@2x.png\" width=\"700\" height=\"395\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Результаты забега на стометровке — время финиша трансформировано в отставание (в метрах) от последнего мирового рекорда:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2012\/08\/05\/sports\/olympics\/the-100-meter-dash-one-race-every-medalist-ever.html?hp\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/medals@2x.png\" width=\"700\" height=\"405\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Если вы без труда выбрали осмысленные оси для обоих экранных измерений и получили интересный результат — ура, вам повезло! Подумайте, чем дополнить основной каркас и какие интересные измерения остались за кадром.<\/p>\n<p>Например, визуализация Московского марафона дополнена интерактивной картой высот (оси— координата на дистанции и высота над уровнем моря) и диаграммой финишей (бегуны вдоль оси времени):<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/moscowmarathon.org\/ru\/moscowmarathon\/2015\/results\/visualization\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/mm-all@2x.png\" width=\"700\" height=\"625\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Траты личного бюджета можно перегруппировать по категориям или по времени суток\/дню недели:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/budget.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/budget-222@2x.png\" width=\"700\" height=\"544\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>В истории землетрясений тоже интересно было бы взглянуть на временную развёртку, чтобы отследить отличившиеся по количеству и силе землетрясений года.<\/p>\n<p>В сложных случаях я комбинирую оси с важными параметрами более-менее случайным образом, формулирую, на какой вопрос отвечает то или иное сочетание осей, выбираю самые удачные сочетания. Интересные картины получаются на стыке предположительно зависимых параметров данных:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.gapminder.org\/tools\/bubbles#_state_time_value=1992\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/gapminder@2x.png\" width=\"700\" height=\"426\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/tanks.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/WoT-graph@2x.png\" width=\"700\" height=\"521\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>И из распределения частиц данных вдоль разных осей:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/charts.animateddata.co.uk\/f1\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/f1@2x.png\" width=\"700\" height=\"382\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2013\/05\/25\/sunday-review\/corporate-taxes.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-rates@2x.png\" width=\"700\" height=\"434\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/flagstories.co\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/flags.png\" width=\"700\" height=\"664\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>При сочетании простых и удачных каркасов между собой получаются по-настоящему мощные визуализации. Например, исходная диаграмма активности и отдыха жителей разных городов:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/jawbone-theory@2x.png\" width=\"700\" height=\"510\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Может быть дополнена сводными данными, усреднёнными по городам и показаными на одном графике:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/sleep-steps@2x.png\" width=\"700\" height=\"546\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>И диаграммой среднестатистических недель по городам:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/average-week_1@2x.png\" width=\"900\" height=\"200\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Объединим эти каркасы с помощью интерактивной связи в одну визуализацию и увидим множество срезов данных как на ладони:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/jawbone.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/jawbone_1@2x.png\" width=\"900\" height=\"540\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Другие примеры комбинированных каркасов. Таймлайн + карта:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/cashflow.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/cashflow@2x.png\" width=\"900\" height=\"450\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Карта + хитмеп:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/resistomap.datalaboratory.ru\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/resistomap@2x.png\" width=\"900\" height=\"633\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Несколько однотипных графиков:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/ticket-prices.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/ticket-prices@2x.png\" width=\"726\" height=\"365\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>И даже последовательности однотипных графиков:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"700\" data-ratio=\"2.1276595744681\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-burden@2x.png\" width=\"700\" height=\"329\" alt=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2012\/11\/30\/us\/tax-burden.html?_r=0\" \/>\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-burden-1@2x.png\" width=\"700\" height=\"329\" alt=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2012\/11\/30\/us\/tax-burden.html?_r=0\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2012\/11\/30\/us\/tax-burden.html?_r=0\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-burden-2@2x.png\" width=\"700\" height=\"420\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Выбор каркаса (или нескольких) — последний, самый трудный шаг, когда от массы данных и списка измерений мы переходим к визуализации в её окончательном виде. Признаюсь, я пока не до конца сформулировала все хитрости и подводные камни этого перехода, и ещё буду о нём писать. Надеюсь, что в этой заметке мне удалось ответить на вопросы Дениса и Ивана. Буду рада новым вопросам читателей.<\/p>\n<p>Чтобы познакомиться с нашим алгоритмом «из первых рук» и научиться его применять, приходите <a href=\"http:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\">на курс по визуализации данных<\/a>, который я проведу в Москве, 8 и 9 октября.<\/p>\n<p style=\"font-size:13px; margin-top:20px;\">Следующая теоретическая заметка выйдет 28 ноября.<\/p>\n",
            "date_published": "2016-09-26T12:57:07+03:00",
            "date_modified": "2020-03-03T19:45:37+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/earthquakes@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Mon, 26 Sep 2016 12:57:07 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-how-to-choose-frame\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.css",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.js"
                ],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/earthquakes@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/budget-111@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/states-history@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/mm-path@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/metro@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/medals@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/mm-all@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/budget-222@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/gapminder@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/WoT-graph@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/f1@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-rates@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/flags.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/jawbone-theory@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/sleep-steps@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/average-week_1@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/jawbone_1@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/cashflow@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/resistomap@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/ticket-prices@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-burden@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-burden-1@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tax-burden-2@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "276",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-frame-and-axis\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: каркас визуализации и виды осей",
            "content_html": "<p>Интерактивная визуализация живёт в двух измерениях плоскости экрана. Именно эти два измерения придают массе данных «жёсткость», систематизируют визуальные атомы и служат каркасом визуализации. От того, как использованы эти два измерения, зависит насколько интересной, информативной и полезной получится визуализация.<\/p>\n<p>На хорошей визуализации каждому измерению соответсвует ось, которая выражает значимый параметр данных. В этой заметке поговорим о видах осей.<\/p>\n<p><b>Непрерывная ось<\/b><br \/>\nНа такой оси значения параметра откладываются вдоль одного из экранных измерений. При этом каждой точке на оси соответсвует своё значение параметра, а двум разным значениям параметра (даже близким) соответствуют разные точки на оси. Непрерывная ось подходит только для отображения количественных параметров.<\/p>\n<p>С непрерывными осями мы знакомимся в школе, когда строим параболы:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/parabola@2x.png\" width=\"300\" height=\"250\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Вообще, под графиком обычно понимают именно такой каркас — из двух непрерывных осей. Зачастую график показывает зависимость одной величины от другой, в таком случае по сложившейся традиции независимая величина откладывается по горизонтали, а <i>предположительно<\/i> зависимая — по вертикали:<br \/>\n<a href=\"http:\/\/www.bloomberg.com\/news\/articles\/2013-02-07\/the-rise-of-long-term-joblessness#r=nav-img\"><img src=\"\/pictures\/bloomberg.png\" width=700><\/a><\/p>\n<p>График из двух непрерывных осей с точками-объектами:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/WoT-graph@2x.png\" width=\"700\" height=\"521\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Иногда на осях отмечают средние значения, и график делится на осмысленные квадранты («дорогие результативные игроки», «дешёвые результативные» и т. д.):<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2013\/08\/02\/sports\/baseball\/bang-for-your-buck.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/yankees-qa@2x.png\" width=\"700\" height=\"492\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Также на графике можно провести лучи, они покажут соотношение параметров, отложенных по осям, которое само по себе может оказаться значимым параметром (в данном случае, конкуренция в отрасли):<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/hh-01@2x.png\" width=\"700\" height=\"440\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Для наглядного отображения параметра с большим разбросом значений используют ось с логарифмической шкалой:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tufte-animals.png\" width=\"741\" height=\"481\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p><b>Оси пространства и времени<\/b><br \/>\nВажный частный случай непрерывных осей — оси пространства и времени, например, географическая координата или линия времени.<\/p>\n<p>Карта, вид футбольного поля или баскетбольной площадки, схема производства — примеры комбинации двух пространственных осей.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/flows.transport.opendata.ch\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/swiss-train@2x.png\" width=\"700\" height=\"456\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2012\/06\/11\/sports\/basketball\/nba-shot-analysis.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/basket@2x.png\" width=\"700\" height=\"321\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/regular.png\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/regular-new.png\" width=\"700\" height=\"310\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Основой визуализации бывает одна непрерывная пространственная ось, например, погружение вглубь океана, в недра Земли или подъем в высоту:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/imgs.xkcd.com\/comics\/height.png\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/height-xkcd@2x.png\" width=\"294\" height=\"1315\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Ещё один пример логарифмической оси<\/div>\n<\/div>\n<p>Графики с временной осью — первые абстрактные графики, которые положили начало визуализации данных:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/William_Playfair\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/Playfair@2x.png\" width=\"700\" height=\"513\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>И с успехом применяются до сих пор:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2015\/11\/17\/health\/wiredwell-food-diary-super-tracker.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/loose-it@2x.png\" width=\"700\" height=\"455\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Ещё один способ показать временное измерение — дополнить пространственную картину слайдером:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2013\/09\/25\/sports\/americas-cup-course.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/us-cup@2x.png\" width=\"700\" height=\"363\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>В исключительных случаях пространство и время получается совместить на плоской карте или вдоль одной оси:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minardmap-big@2x.png\" width=\"900\" height=\"417\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\">Карта наступления Наполеона на Москву в 1812 году<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/artgorbunov.ru\/projects\/amundsen-and-scott\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/scott-amundsen@2x.png\" width=\"900\" height=\"340\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Диаграмма экспедиций Амундсена и Скотта<\/div>\n<\/div>\n<p><b>Интервальная ось<\/b><br \/>\nИнтервальная ось разделена на отрезки (равные или неравные), которым ставится в соответствие значение параметра по определённым правилам. Интервальная ось подходит как для качественных, так и для количественных параметров.<\/p>\n<p>Хитмеп — классический пример комбинации двух интервальных осей. Например, количество случаев заболевания по штатам и годам, показанных на соответствующем каркасе:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/graphics.wsj.com\/infectious-diseases-and-vaccines\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/vaccines-2@2x.png\" width=\"700\" height=\"589\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Название штата — чисто качественный параметр, каждому штату соответствует один шаг по вертикали. Год — непрерывное временное измерение, редуцированное до годовых интервалов. Каждому году соответствует один шаг по горизонтали.<\/p>\n<p>Интервальные оси с мелким шагом (дни года по горизонтали, часы суток по вертикали) дают очень подробную, почти «непрерывную» картину:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/jawbone.com\/blog\/jawbone-up-data-by-city\/#moscow\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/jawbone-theory@2x.png\" width=\"700\" height=\"510\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Две интервальные оси не обязаны превращаться в хитмеп:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2012\/01\/24\/us\/politics\/0124-words.html?_r=0\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/words@2x.png\" width=\"350\" height=\"839\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Интервальная ось может комбинироваться с непрерывной. Например, на этой визуализации наследия Пикассо по горизонтали отложены годовые интервалы, а по вертикали — непрерывная ось количества работ:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/picasso.png\" width=\"700\" height=\"980\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Другой пример комбинации интервальной и непрерывной осей — диаграмма найма «Хантфлоу». По горизонтали отложены этапы собеседования (качественный параметр), по вертикали — количество кандидатов на этапе:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/huntflow.datalaboratory.ru\/main\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/huntflow@2x.png\" width=\"700\" height=\"332\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p><b>Слоистая ось<\/b><br \/>\nВ одно экранное измерение можно уложить сразу несколько осей (непрерывных и интервальных). Чаще всего этот приём работает с таймланами, когда на одну временную ось накладываются слои с данными, текстами и графикой:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/infograms.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/events@2x.png\" width=\"701\" height=\"547\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/visual.ly\/apoteosis-waka-waka\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/wakawaka@2x.png\" width=\"733\" height=\"622\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p><b>Вырожденная ось<\/b><br \/>\nИногда визуализации требуется ось, к которой не привязан конкретный параметр, либо на которой показано всего два значения. Чаще всего такое случается, когда визуализация иллюстрирует связи — чтобы проявить связь, необходимо пространство между объектами.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/nbremer.github.io\/urbanization\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/urban-asia@2x.png\" width=\"700\" height=\"543\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>В комиксе <a href=\"https:\/\/imgs.xkcd.com\/comics\/height.png\">о высоте Вселенной<\/a> горизонтальное измерение также вырожденное.<\/p>\n<p>Данные формата «было-стало» чаще всего требуют вырожденной оси:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/baton.png\" width=\"545\" height=\"392\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Но она не обязательно «съедает» экранное измерение:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2015\/02\/23\/business\/economy\/the-changing-nature-of-middle-class-jobs.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/change-job@2x.png\" width=\"700\" height=\"382\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Вырожденная ось допустима, если проявляет важные особенности данных и таким образом «окупает» потерю целого экранного измерения. Но использовать её стоит только в крайнем случае. К сожалению, в эффектных популярных форматах инфографики часто вырождена одна или даже обе экранных оси.<\/p>\n<p><b>Равномерная сетка<\/b><br \/>\nЕщё один способ использовать пространство экрана — заполненить его последовательными блоками по сетке. Объекты внутри сетки упорядочены линейно, например, по алфавиту:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/mbostock.github.io\/protovis\/ex\/minnesota-full.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/employment@2x.png\" width=\"700\" height=\"345\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>По размеру города:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/weather-records.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/weather@2x.png\" width=\"700\" height=\"541\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Или по номеру билета:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/pdd.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/pdd@2x.png\" width=\"700\" height=\"330\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Сетка подстраивается под размер экрана и не имеет ярко выраженной горизонтальной и вертикальной направляющих.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/spiral-line@2x.png\" width=\"700\" height=\"60\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В большинстве случаев каркас визуализации складывается из перечисленных выше осей. Редким исключением являются трёхмерные визуализации, ещё более редким — <a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2015\/03\/19\/upshot\/3d-yield-curve-economic-growth.html\">удачные их примеры<\/a>. Встречаются также комбинированные визуализации, например, в которых график совмещён с хитмепом или картой. О комбинированных каркасах мы поговорим отдельно.<\/p>\n<p>В следующий заметке я расскажу, как выбрать из множества измерений реальности данных те, что станут хорошим каркасом и отвечу на вопросы Дениса и Ивана.<\/p>\n<p>Чтобы познакомиться с нашим алгоритмом «из первых рук» и научиться его применять, приходите <a href=\"http:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\">на курс по визуализации данных<\/a>, который я проведу в Москве, 8 и 9 октября.<\/p>\n<p style=\"font-size:13px; margin-top:20px;\">Следующая теоретическая заметка выйдет 26 сентября.<\/p>\n",
            "date_published": "2016-09-19T13:30:06+03:00",
            "date_modified": "2020-03-03T19:45:46+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/parabola@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Mon, 19 Sep 2016 13:30:06 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-frame-and-axis\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/parabola@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/WoT-graph@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/yankees-qa@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/hh-01@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/tufte-animals.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/swiss-train@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/basket@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/regular-new.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/height-xkcd@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/Playfair@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/loose-it@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/us-cup@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minardmap-big@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/scott-amundsen@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/vaccines-2@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/jawbone-theory@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/words@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/picasso.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/huntflow@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/events@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/wakawaka@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/urban-asia@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/baton.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/change-job@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/employment@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/weather@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/pdd@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/spiral-line@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "279",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: итоги",
            "content_html": "<p>ф<\/p>\n",
            "date_published": "2016-09-14T16:06:15+03:00",
            "date_modified": "2016-09-14T16:06:15+03:00",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 14 Sep 2016 16:06:15 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": []
            }
        },
        {
            "id": "277",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: интерфейсная обёртка",
            "content_html": "<p>Чтобы познакомиться с нашим алгоритмом «из первых рук» и научиться его применять, приходите <a href=\"http:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\">на курс по визуализации данных<\/a>, который я проведу в Москве, 8 и 9 октября.<\/p>\n",
            "date_published": "2016-09-14T14:54:52+03:00",
            "date_modified": "2016-09-14T16:05:30+03:00",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 14 Sep 2016 14:54:52 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": []
            }
        },
        {
            "id": "274",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/algoritm-otvety-na-voprosy\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: ответы на вопросы",
            "content_html": "<p>Вопросы из зала разделю на три группы: об элементарных частицах, о каркасе и общие вопросы по алгоритму.<\/p>\n<p><b>Элементарные частицы и визуальные атомы<\/b><br \/>\nСпрашивает Юлия Торгашова:<\/p>\n<div style=\"background-color: #fff6c7; padding: 15px; padding-left: 35px; width:700px; margin-bottom:20px;\"><p>Я ломаюсь на элементарных частицах. Не могу экстраполировать на разные виды «частиц». Например, вот визуализация бюджета города, что в ней «элементарная частица» — деньги? учреждения? мероприятия? Про визуальные атомы при этом понятно.<\/p>\n<\/div><p>Чтобы найти элементарную частицу нужно понимать, что искать. Элементарная частица данных — сущность достаточно крупная, чтобы обладать характерными свойствами данных, и при этом достаточно мелкая, чтобы все данные можно было разобрать на частицы и собрать заново, в том же или ином порядке.<\/p>\n<p>Поиск элементарной частицы начинайте снизу вверх: ищите разные потенциальные частицы и примеряйте их к данным. «Деньги?» — хорошее начало, единица измерения бюджета, рубль, но слишком универсальная. Подойдёт, если не найдём чего-то более характерного для городского бюджет. «Мероприятия» не подходят, потому что не все бюджетные траты связаны с мероприятиями, есть и другие расходы, а элементарная частица должна описать всю массу данных. «Учреждения?» — с одной стороны, да, все бюджетные деньги можно разбить на отчисления тому или иному бюджетному учреждению. С другой стороны, это уже слишком крупная единица, ведь внутри учреждения может быть несколько транзакций, в том числе периодических. Если мы возьмём учреждение в качестве элементарной частицы, то будем оперировать только общим бюджетом этого учреждение и потеряем временной срез, а также возможный срез по целевому назначению средств.<\/p>\n<p>В моих рассуждениях уже несколько раз промелькнула элементарная частица — <i>отчисление<\/i>, однократное перечисление бюджетных средств в определённом размере (те самые рубли) в определённую организацию на определённые цели (например, на мероприятия), привязанное ко времени. Отчисления бывают периодические и нерегулярные, цель может состоять из нескольких уровней иерархии: на мероприятие → на организацию концерта → гонорар исполнителя. Из отчислений состоит вся расходная статья городского бюджета, при этом отчисления можно складывать между собой, сравнивать, отслеживать динамику. Если нужно визуализировать приход бюджета, используйте частицу-близнеца — <i>поступление<\/i>. Из поступлений можно составить картину формирования городского бюджета так же, как из отчислений — картину его использования.<\/p>\n<p>Попробуйте начать с низов (с единиц измерения), примеряйте на роль частицы данных всё более крупные сущности и рассуждайте, почему та или иная сущность подходит или не подходит. В рассуждениях непременно проявятся новые сущности и намёки на частицу данных. Для найденной частицы обязательно выберите подходящее слово или термин, так легче в дальнейшем думать о ней и решать задачу. Юля, пожалуйста, напишите, стало ли понятнее, и какие остались вопросы.<\/p>\n<p>Спрашивает Иван Печищев:<\/p>\n<div style=\"background-color: #fff6c7; padding: 15px; padding-left: 35px; width:700px; margin-bottom:20px;\"><p>Как соотносятся визуальная частица и частица данных? Может ли у одной частицы данных несколько воплощений в визуальных частицах? Скорее всего, да. Как они соотносятся?<\/p>\n<p>В публикациях вы подробно описали визуальную сторону (пиксель, прямоугольник и т. д.). Но какой логикой я из числа (количества, расстояния и пр.) дойду до визуальной частицы? Может, элементарные частицы ввести в таблицу? Как таблица Менделеева? Чтобы было видно их отличия и схожесть. Читаешь в отдельности — понятно, сравниваешь — много похожего.<\/p>\n<\/div><p>Визуальный атом — это воплощение частицы данных на экране. Одна частица данных может выражаться разными атомами. Например, путь кандидата на диаграмме «Хантфлоу» показан линией:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/huntflow-1@2x.png\" width=\"700\" height=\"318\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Мы могли бы дополнить диаграмму возрастным распределением, на котором кандидаты показаны точками:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/huntflow-2@2x.png\" width=\"700\" height=\"130\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>При этом цвет частицы мы сохраняем, и разные визуальные атомы представляют одну и ту же частицу с разных точек зрения. Идея о таблице визуальных частиц — отличная, спасибо! Подумаю, как её реализовать.<\/p>\n<p>Спрашивает Антон:<\/p>\n<div style=\"background-color: #fff6c7; padding: 15px; padding-left: 35px; width:700px; margin-bottom:20px;\"><p>Я сломался после столбиковых диаграмм. Там начинается какой-то ад. Диаграмму с детскими садами вообще не понял — кажется, она прямо противоречит написанному. Либо я тупой, либо эти атомы лучше использовать с большой осторожностью :—)<\/p>\n<\/div><div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/doo@2x.png\" width=\"700\" height=\"294\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В статье речь не о формате «столбиковая диаграмма», а о прямоугольнике, как способе представления данных. У прямоугольника два линейных измерения + площадь, их производная + цвет. Прямоугольники состоят из пикселей.<\/p>\n<p>На диаграмме садиков, пиксель — это ребёнок. Группируем детей (пиксели) по возрастам, получаются прямоугольные области разного размера. Чем больше детей в возрастной группе, тем больше площадь прямоугольника. Если сделать все прямоугольники одной высоты, то их ширина отразит разницу в размерах возрастных групп. Представьте детей на площадке, пусть они станут рядом с ровесниками. Получится подобие вот такой диаграммы:<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/blog.deming.org\/wp-content\/uploads\/2014\/04\/joiner-people-pictures.jpg\" width=700><\/p>\n<p style=\"margin-top: 16px;\">Пока за кадром остался ещё один параметр (ради которого и затевается визуализация) — доступность садиков для каждого возраста. Если мы соберём всех детей в большой прямоугольник и разделим его на слои по возрастам (чем больше детей в возрастной группе, тем толще слой), то внутри каждого слоя можно будет провести границу между детьми, попавшими и не попавшими в сад. Внутри каждого слоя появится прямоугольник попавших в сад детей, высота которого пропорциональна размеру возрастной группы, а ширина — доступности садиков для этой группы, буквально, доле попавших в сад детей.<\/p>\n<p>Закрашенные столбики на диаграмме — и есть прямоугольники, попавших в сад детей разных возрастов. Можно сравнить не только доступность садов для разных групп (ширину), но и количество детей попавших\/не попавших в сад (площадь). Цветовое кодирование дублирует доступность, привлекая внимание к проблемам — крупным ярким пятнам.<\/p>\n<p><b>Ландшафт и каркас<\/b><br \/>\nСпрашивает Денис Балуев:<\/p>\n<div style=\"background-color: #fff6c7; padding: 15px; padding-left: 35px; width:700px; margin-bottom:20px;\"><p>Мне, как давнему читателю, понятны почти все пункты. Кроме седьмого. Перестаю понимать отличия ландшафта от каркаса. Возможно, здесь помогли бы примеры.<\/p>\n<\/div><p>Спрашивает Иван Печищев:<\/p>\n<div style=\"background-color: #fff6c7; padding: 15px; padding-left: 35px; width:700px; margin-bottom:20px;\"><p>Очень интересен процесс «схлопывания ландшафта». Тут тоже может быть разная логика и методы. Скажем, есть технический чертёж, а есть живопись или детский рисунок.<\/p>\n<\/div><p>Тему ландшафта реальности данных и каркаса визуализации я раскрою в следующей заметке, там же отвечу на вопросы.<\/p>\n<p><b>Общие вопросы по алгоритму<\/b><br \/>\nКомментирует Михаил Калыгин (привожу только вопросы):<\/p>\n<div style=\"background-color: #fff6c7; padding: 15px; padding-left: 35px; width:700px; margin-bottom:20px;\"><p>У алгоритма есть жестко заданный выход — определенного вида ответы на интересующие нас вопросы по задаче, решение задачи. В зависимости от подхода к решению вход алгоритма может быть разным. С чего здесь начинать? Какие данные нам нужны для ответа? Как определять формат этих данных? Что делать, если данных нет?<\/p>\n<p>Не затронут важный шаг алгоритма — предобработка данных. Так или иначе, мы не можем работать напрямую с реальностью данных. Мы можем теоретически описать эту реальность данных. Мы можем также описать элементарные частицы. Но на практике мы имеем лишь срезы реальности, гиперплоскости, грязные данные (те же таблицы). Какие из этих грязных данных нас интересуют и могут помочь нам в ответе на вопросы задачи? Как их нужно преобразовать, чтобы нам было удобно с ними работать? Какие упрощения и допущения мы можем себе позволить в рамках этой конкретной задачи? Нужно как-то грязные данные сделать чистыми и связать с элементарными частицами и визуальными атомами. Как?<\/p>\n<\/div><p>В моём понимании цель алгоритма: визуализировать конкретный набор данных с максимально пользой для зрителя. Первичный сбор данных остаётся за кадром, у нас на входе всегда есть данные. Если нет данных, то и задачи по визуализации данных нет.<\/p>\n<p>Данные, с которых мы начинаем работу, — это всего лишь отправная точка. После знакомства с ними, мы представляем породившую их реальность, где данных гораздо больше. В реальности данных, без оглядки на первоначальный набор мы выбираем данные, из которых могли бы сделать максимально полную и полезную для зрителя визуализацию.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-process-1-qa@2x.png\" width=\"700\" height=\"250\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Каким будет этот набор данных для «идеальной» визуализации — зависит от сценария использования и смекалки инфодизайнера. На этом шаге лучше взять больше, чем что-то упустить. В большинстве задач уже на этом шаге вырисовывается если не вид, то основная идея визуализации.<\/p>\n<p>Следующий шаг — сравнить «идеальный» набор данных с тем, что мы имеем и понять, какие из первичных данных нам понадобятся, какие — нет, и какие необходимо добыть.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-process-2@2x.png\" width=\"700\" height=\"400\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>«Добыть» может означать найти, собрать или вычислить на основе имеющихся данных. Скорее всего доступными окажутся далеко не все данные «идеального» набора.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-process-3@2x.png\" width=\"700\" height=\"302\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Эти данные мы и будем визуализировать. Таким образом на визуализации окажется максимально полезный из всех доступных слепок с реальности данных, а не разрозненный набор параметров.<\/p>\n<p>Поясню на своём любимом примере — визуализации Московского марафона. На входе у нас финишные протоколы: имя, пол и возраст участника, номер, время финиша. В реальности данных толпа бегунов, каждый со своей скоростью преодолевает марафонскую дистанцию по улицам Москвы под палящим солнцем или в дождь. Мы хотим показать процесс, как бегут люди, идеальным будет набор данных с положением каждого бегуна, его скоростью, пульсом на всём протяжении забега, изменением высоты трассы и поминутно меняющейся погодой. Подробных данных о бегунах у нас нет и в ближайшее время не будет. Есть время финиша и прохождения 3-4 промежуточных точек на дистанции. По этим точкам можно аппроксимировать положение бегунов, пишем формулы, получаем координаты и скорость бегунов в каждый момент времени. Мы допускаем такую аппроксимацию, так как на больших отрезках марафонской дистанции движение плюс-минус равномерное, то есть порядок бегунов на трассе, за редким исключением, будет рассчитан правильно. Высоту подтягиваем с картографического сервиса, погоду и ветер берём из открытых источников. Собрав все эти данные воедино, начинаем колдовать над визуализацией.<\/p>\n<p>Выходит, что ответ на большинство вопросов — здравый смысл. «Какие из этих грязных данных нас интересуют и могут помочь нам в ответе на вопросы задачи?» — те, что будут полезны для зрителя и помогут ему ответить на его вопросы. «Как их нужно преобразовать, чтобы нам было удобно с ними работать?» — так, чтобы было удобно работать. «Какие упрощения и допущения мы можем себе позволить в рамках этой конкретной задачи?» — те допущения, которые не нарушают общей картины и допустимы для решения этой задачи. «Как грязные данные сделать чистыми и связать с элементарными частицами и визуальными атомами?» — преобразовать, так чтобы было удобно работать, и визуализировать наиболее близкими по смыслу визуальными средствами. На последний вопрос как раз и отвечает алгоритм.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/spiral-line@2x.png\" width=\"700\" height=\"60\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Как и обещала, три самых вдумчивых комментатора: Иван Печищев, Юлия Торгашова и Михаил Калыгин — получают скидку 5 тыс. руб. <a href=\"http:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\">на осенний курс по визуализации данных<\/a>. Огромное спасибо всем, кто отозвался!<\/p>\n<p style=\"font-size:13px; margin-top:20px;\">Следующая теоретическая заметка выйдет 19 сентября.<\/p>\n",
            "date_published": "2016-09-13T16:51:13+03:00",
            "date_modified": "2020-03-03T19:46:02+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/huntflow-1@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Tue, 13 Sep 2016 16:51:13 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/algoritm-otvety-na-voprosy\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/huntflow-1@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/huntflow-2@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/doo@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-process-1-qa@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-process-2@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-process-3@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/spiral-line@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "273",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/help-needed\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: помощь зала",
            "content_html": "<p>Алгоритм визуализации, который я описываю, рождается на ходу. Я начала писать теоретические заметки в феврале, не подозревая, куда этот процесс меня приведёт. С тех пор появилось 8 заметок, и каждая из них меняла мой взгляд на описанные ранее вещи. Пришло время сделать паузу, выстроить мысли в последовательную историю, обозначить <i>белые пятна<\/i> и прислушаться к читателям.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-mass-qa@2x.png\" width=\"700\" height=\"700\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Итак, вот как я вижу процесс создания визуализации от начала до конца.<\/p>\n<ol start=\"1\">\n<li>Таблицы и базы ≠ данные. Таблицы однообразны. Данные каждой задачи уникальны и живут в собственной реальности данных. Эту реальность нужно вообразить: <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/data-reality\/\">1<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/realnost-dannyh-primery\/\">2<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/realnost-dannyh-i-postanovka-zadachi\/\">3<\/a>.<\/li>\n<li>Данные состоят <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-data-atom\/\">из элементарных частиц<\/a>, в одном наборе данных бывают частицы одного или нескольких видов. Каждая частица характеризуется набором свойств. Важно представлять, каков «физический смысл» этих свойств в реальности данных и как они связаны между собой.<\/li>\n<li>На экране частицы данных выражены визуальными атомами (<a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-1\/\">1<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-2\/\">2<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-3\/\">3<\/a>), у каждого атома свой набор измерений и свойств. Визуальные атомы подбираются таким образом, чтобы полно и наглядно раскрывать свойства частицы данных. Чем ближе визуальное воплощение к физическому смыслу атрибута, тем лучше.<\/li>\n<li>Множество элементарных частиц образует <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-main-idea\/\">массу данных<\/a>: сыпучую, пластичную, меняющуюся. Массой данных можно управлять: взглянуть на неё с разных сторон, разделить на подмножества так и эдак, сравнивать эти подмножества между собой. Подмножества состоят из тех же частиц данных, что и целое, ими можно так же управлять.<\/li>\n<li>На экране масса данных выражена визуальной массой. Бывает, что в визуальной массе различимы отдельные атомы, в других случая они усредняются и складываются. <i>О визуальном сложении и усреднении я ещё напишу.<\/i><\/li>\n<li>Помимо массы данных, в реальности данных есть набор измерений, ландшафт, в котором живут данные.<\/li>\n<li>На экране ландшафт схлопывается в одно-два-три измерения и становится <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-main-idea\/\">каркасом визуализации<\/a>. Гибкая визуальная масса легко «облепляет» жёсткий каркас, раскрываясь под определённым углом. Сложный ландшафт потребует двух и более каркасов. <i>О видах каркасов ещё напишу.<\/i><\/li>\n<li>Визуализацию дополняют интерфейсом для управления массой данных (например, выборки и поиск) и каркасом (например, настройка осей). <i>Об интерфейсной обёртке визуализации ещё напишу.<\/i><\/li>\n<\/ol>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/spiral-line@2x.png\" width=\"700\" height=\"60\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Я боюсь, что мои рассуждения слишком абстрактны и непонятны даже тем, кто искренне интересуется темой. Я хочу сделать заметки полезнее, но мне сложно взглянуть на результат со стороны, поэтому я прошу помощи читателей. Напишите, что вам непонятно, где вы теряете нить, с чем не согласны. В следующей заметке я разберу все комментарии и отвечу на ваши вопросы. Коллективный разум, отзовись!<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/help-needed-qa@2x.png\" width=\"700\" height=\"467\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\">Иллюстрация <a href=\"http:\/\/www.dholbachie.com\/gallery.html\">Йоко Д’олбачи<\/a><\/div>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:13px; margin-top:20px;\">Следующая теоретическая заметка выйдет 5 сентября.<\/p>\n",
            "date_published": "2016-08-19T10:07:31+03:00",
            "date_modified": "2020-03-03T19:46:04+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-mass-qa@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Fri, 19 Aug 2016 10:07:31 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/help-needed\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/data-mass-qa@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/spiral-line@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/help-needed-qa@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "271",
            "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-3\/",
            "title": "Алгоритм Δλ: визуальные атомы, часть 3",
            "content_html": "<p>Заключительная заметка о визуальных атомах (<a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-1\/\">первая<\/a> и <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-2\/\">вторая<\/a> части). Сегодня поговорим о мини-графиках и картографических атомах.<\/p>\n<p><b>Мини-графики<\/b><br \/>\nИногда смысловой частицей данных, которую мы изучаем и сравниваем, является не единичное значние, а набор или серия значений. На прошедшем в апреле учебном курсе один из студентов визуализировал показания датчиков, контролирующих производственные процессы. Десятки датчиков измеряли различные величины иногда с частотой раз в секунду. В такой ситуации формально квантом информации является отдельное измерение, но осмысленной частицей данных будет «поток», то есть последовательность значений с каждого датчика. Потоки визуализируются мини-графиками, из которых складывается общая картина и которые можно сравнивать между собой. Вот грубая иллюстрация на примере схемы <a href=\"http:\/\/www.regular.ru\/\">Регуляра<\/a> — реальное расположение приборов и визуализация:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/regular.png\" width=\"700\" height=\"689\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\">Вид мини-графика зависит от измеряемой величины, можно отметить минимумы, максимумы и допустимый диапазон<\/div>\n<\/div>\n<p>На визуализации <a href=\"http:\/\/mbostock.github.io\/protovis\/ex\/minnesota-full.html\">занятости жителей Миннесоты<\/a> хорошо видна сезонность в одних отраслях, рост и спад в других:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/mbostock.github.io\/protovis\/ex\/minnesota-full.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/employment@2x.png\" width=\"700\" height=\"345\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Видно появление и исчезновение таинственной отрасли Animal Aquaculture и космической программы — Space Research and Technology, в полной версии на сайте<\/div>\n<\/div>\n<p>Для удобства чтения все графики имеют одинаковую высоту в максимальной точке, соответсвенно разный масштаб. Конкретные значения показаны при наведении.<\/p>\n<p>Частота употребления слов в официальных обращениях американских политиков:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2012\/01\/24\/us\/politics\/0124-words.html?_r=0\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/words@2x.png\" width=\"350\" height=\"839\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Резкие пики сопровождаются пояснениями редакции<\/div>\n<\/div>\n<p>Климат разных городов на визуализации температурных рекордов, сравниваем толщину (разброс температур) и окраску (конкретные значения относительно нуля):<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/weather-records.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/weather@2x.png\" width=\"700\" height=\"541\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Активность у своих и чужих ворот, слабые и сильные стороны команд на визуализации голевых моментов:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/big-chances.datalaboratory.ru\/#\/2014-2015\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/football-big@2x.png\" width=\"700\" height=\"328\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Мини-графики хороши для больших наборов значений со стройной иерархией внутри. Осмелившись показать все значения, не усредняя и не обедняя выборку, вы получите информационно насыщенную, интересную для изучения визуализацию.<\/p>\n<p><b>Географические атомы: точка, объект, область, маршрут<\/b><\/p>\n<p>Визуальные атомы на карте могут быть точечными (точки, круги, объекты), площадными (области) и протяжёнными (линии).<\/p>\n<p>Точки на карте — это места, события и объекты с конкретными координатами. В зависимости от масштаба карты точка может быть квартирой в доме на конкретной улице или целым городом.<\/p>\n<p>Например, квартиры, сдающиеся через «Эйрбнб»:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/insideairbnb.com\/new-york-city\/index.html?neighbourhood=&filterEntireHomes=false&filterHighlyAvailable=false&filterRecentReviews=false&filterMultiListings=false\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/airbnb@2x.png\" width=\"700\" height=\"352\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Уже знакомые нам землетрясения:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/www.flickr.com\/photos\/idvsolutions\/7439877658\/in\/photostream\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/earthquakes@2x.png\" width=\"700\" height=\"422\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>И полезные\/вредные приёмы пищи, слившиеся в облака:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/eatery-1.png\" width=\"700\" height=\"298\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Сложенные стопками смертельные случаи заболевания холерой на знаменитой карте Джона Сноу:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/commons.wikimedia.org\/wiki\/File:Snow-cholera-map-1.jpg\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/Snow-cholera-map-1@2x.png\" width=\"700\" height=\"656\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Дома Москвы, родом из разных эпох:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/msk.mercator.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/msk-merkator@2x.png\" width=\"700\" height=\"379\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Достопримечательности на карте-путеводителе:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/chengdu@2x.png\" width=\"700\" height=\"660\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Точечные объекты на карте передают информацию своим положением, цветом, размером, а также засчёт подписей и картинок. Если данных для каждого объекта слишком много, располагать их на карте будет не лучшим решением. Карта диктует жёсткую топологию, и экранное пространство используется неэффективно. В таком случае я советую показать данные в виде мини-графиков, а карту использовать как дополнительный справочный элемент:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/weather-records.datalaboratory.ru\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/records-map@2x.png\" width=\"700\" height=\"396\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">При наведении на мини-график город на карте подсвечивается красным.<\/div>\n<\/div>\n<p>Площадные объекты — это области на карте: городские кварталы, районы, округа, страны и другие государственные территориальные единицы, а также геологические и географические регионы. Площадные объекты передают сводную информацию по территории, чаще всего с помощью цветной заливки.<\/p>\n<p>Однотонная показывает один параметр, например, высоту застройки или стоимость земли на Манхэттене:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.coolinfographics.com\/blog\/2013\/2\/26\/manhattan-building-heights-as-land-value.html\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/manhattan-value@2x.png\" width=\"400\" height=\"797\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Двухцветная — близость к полюсам шкалы:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.theguardian.com\/politics\/ng-interactive\/2016\/jun\/23\/eu-referendum-live-results-and-analysis?CMP=twt_b-gdndata\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/brexit@2x.png\" width=\"700\" height=\"495\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Заливка полупрозрачными слоями делает акцент на пересечении накладывающихся друг на друга областей:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/bostonography.com\/2013\/neighborhoods-as-seen-by-the-people\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/boston-neighborhoods@2x.png\" width=\"700\" height=\"800\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Границы районов Бостона, как их видят жители<\/div>\n<\/div>\n<p>На карте затопления Венеции площадная заливка улиц и площадей сочетается с точечной окраской пострадавших от наводнений зданий:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/ngm.nationalgeographic.com\/2009\/08\/venice\/newman-text\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/venice@2x.png\" width=\"700\" height=\"359\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Карта может быть настоящим произведением искусства, с большим количеством цветов и оттенков:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/maptitude1.tumblr.com\/post\/67664142366\/this-beautiful-map-made-in-1960-shows-the-geology\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/geology@2x.png\" width=\"700\" height=\"505\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Геологическая карта Пенсильвании<\/div>\n<\/div>\n<p>На «карте здоровья» части света покрыты паттерном человеческих тканей и клеток, поражаемых самой распространённой там болезнью:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/odranoel.eu\/the-map-of-health\/the-map-of-health-2\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/Odra-noel.png\" width=\"700\" height=\"440\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Северная Америка покрыта жировой тканью, Европа — мозговыми нейронами (слабоумие), Африка — кровяными тельцами (малярия и СПИД), на страдающей от бесплодия Гренландии изображены сперматозоиды<\/div>\n<\/div>\n<p>Вместо заливки иногда используются изолинии, как на этой карте запахов Эдинбурга:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/sensorymaps.com\/portfolio\/smell-map-edinburgh\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/edinburgh-smell@2x.png\" width=\"700\" height=\"481\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>Протяжённые объекты на карте — это путевые сети, маршруты, границы, а также реки и горные цепи. Связанные с ними данные визуализируются линиями и змейками разной толщины, цвета и яркости.<\/p>\n<p>Классическая карта Шарля Минара показывает объёмы экспорта угля Англией:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/cartographia.wordpress.com\/2008\/06\/09\/minards-map-of-british-coal-exports\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/english-coal-exports@2x.png\" width=\"700\" height=\"426\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Поток делится на крупные рукава, потом на более мелкие — в соответствии с морскими путями доставки угля<\/div>\n<\/div>\n<p>Суточное движение швейцарских поездов:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/flows.transport.opendata.ch\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/swiss-train@2x.png\" width=\"700\" height=\"456\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Цветом линии показана скорость поездов, толщиной — их загруженность<\/div>\n<\/div>\n<p>Ветра в Токио в режиме реального времени:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/air.nullschool.net\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/wind-tokyo@2x.png\" width=\"700\" height=\"355\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Чем длиннее линии, тем сильнее дует<\/div>\n<\/div>\n<p>Воздушные пути на разной высоте над городами мира:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/contrailz.com\/11_8_by6m_828g\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/contraliz@2x.png\" width=\"700\" height=\"425\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Высота полёта закодирована цветом<\/div>\n<\/div>\n<p>Поток беженцев из разных стран:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/www.therefugeeproject.org\/#\/2012\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/refugee-project@2x.png\" width=\"700\" height=\"362\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Чем больше поток, тем ярче луч<\/div>\n<\/div>\n<p>Вся пресная вода земного шара, как на ладони:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"http:\/\/nationalgeographic.org\/hires\/world-rivers\/\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/world_of_rivers@2x.png\" width=\"700\" height=\"451\" alt=\"\" \/>\n<\/a><div class=\"e2-text-caption\">Сразу видно, где густо, а где пусто<\/div>\n<\/div>\n<p>При визуалиции геоданных важно учитывать характер данных и выбирать соответсвующие визуальные атомы. Привязывать точечные данные к областям, а сводные параметры по целым регионам или протяжённым объектам отображать точками, на мой взгляд, грубая ошибка.<\/p>\n<p style=\"font-size:13px; margin-top:20px;\">Следующая теоретическая заметка выйдет 8 августа.<\/p>\n",
            "date_published": "2016-07-04T12:24:34+03:00",
            "date_modified": "2020-03-03T19:46:42+03:00",
            "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/regular.png",
            "_date_published_rfc2822": "Mon, 04 Jul 2016 12:24:34 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-3\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/regular.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/employment@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/words@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/weather@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/football-big@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/airbnb@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/earthquakes@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/eatery-1.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/Snow-cholera-map-1@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/msk-merkator@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/chengdu@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/records-map@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/manhattan-value@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/brexit@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/boston-neighborhoods@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/venice@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/geology@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/Odra-noel.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/edinburgh-smell@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/english-coal-exports@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/swiss-train@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/wind-tokyo@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/contraliz@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/refugee-project@2x.png",
                    "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/world_of_rivers@2x.png"
                ]
            }
        }
    ],
    "_e2_version": 3239,
    "_e2_ua_string": "E2 (v3239; Aegea)"
}