Как понять причину изменения метрики? Что делает Pinterest🔎
✂️Slice and Dice
Детализация метрики по разным сегментам (например, страна или тип устройства). Pinterest организует метрики в виде дерева, где каждый узел представляет собой отдельный сегмент – так можно понять, какой их них повлиял на общую динамику.
🔄 General Similarity
Поиск метрик, которые изменились схожим образом за тот же период — в том же направлении (положительная связь) или в противоположном (отрицательная связь).
🎛️ Experiment Effects
Анализ влияния экспериментов на изменения метрик.
А также используют все методы сразу. Первый и второй можно делать через дэшборды:
- Кросс-фильтрация и последующая детализация графиков
- Расположение графиков динамики друг под другом (спарклайны и/или small multiples подход)
✂️Slice and Dice
Детализация метрики по разным сегментам (например, страна или тип устройства). Pinterest организует метрики в виде дерева, где каждый узел представляет собой отдельный сегмент – так можно понять, какой их них повлиял на общую динамику.
🔄 General Similarity
Поиск метрик, которые изменились схожим образом за тот же период — в том же направлении (положительная связь) или в противоположном (отрицательная связь).
🎛️ Experiment Effects
Анализ влияния экспериментов на изменения метрик.
А также используют все методы сразу. Первый и второй можно делать через дэшборды:
- Кросс-фильтрация и последующая детализация графиков
- Расположение графиков динамики друг под другом (спарклайны и/или small multiples подход)
❤48
To be loved ❤️
Красивый проект от Patricio Ferrari, где он показал, как в течение недели проявлял и получал любовь. Хорошо напоминает, что есть много приятного в мелочах.
А еще очень интересно посравнивать, как «любовь» проявляется с его стороны и что он воспринимал, как проявление любви к нему.
ps фамилия у него, конечно, топ
Красивый проект от Patricio Ferrari, где он показал, как в течение недели проявлял и получал любовь. Хорошо напоминает, что есть много приятного в мелочах.
А еще очень интересно посравнивать, как «любовь» проявляется с его стороны и что он воспринимал, как проявление любви к нему.
ps фамилия у него, конечно, топ
❤102
Как подойти к дизайну визуализации?🪜
Вчера в рассылке писала про модель Тамары Мунзнер, которая предлагает учитывать разные уровни вложенности в процессе визуализации. Идея в том, что ошибка на предыдущем уровне ломает все на следующем, поэтому важно идти по ступенькам:
👩💻1. Понимание домена – кто целевая аудитория и что они делают?
Самое опасное тут – неправильно понять конечные цели пользователей. Решать можно через качественный сбор требований:
- Dashbaord Canvas Ромы Бунина
- Про пользовательские интервью от Nielsen Group
- Jobs to be Done
🔎2. Задача и данные – какие данные мы показываем и зачем люди на них смотрят?
Из опасностей – выбор не тех данных и трансформация к ним, непревильно подобранные аналитические вопросы к данным
- Lean Anlaytics
- Как измерять?
- Дата команды и пониманием метрик бизнеса
- Одинаковые данные, разные вопросы
📊3. Визуальное представление – как это визуализировано?
Важен правильный выбор визуализаций.
- Как выбрать график?
- Эффективность базовых графиков
- Когнитивные искажения
🛠4. Валидация алгоритма – можем ли мы это сделать?
Проверка, что с визуализаций реально взаимодействовать и она технически реализуема.
- Про перфоманс дэшбордов в Tableau и перфоманс тестирование
Вчера в рассылке писала про модель Тамары Мунзнер, которая предлагает учитывать разные уровни вложенности в процессе визуализации. Идея в том, что ошибка на предыдущем уровне ломает все на следующем, поэтому важно идти по ступенькам:
👩💻1. Понимание домена – кто целевая аудитория и что они делают?
Самое опасное тут – неправильно понять конечные цели пользователей. Решать можно через качественный сбор требований:
- Dashbaord Canvas Ромы Бунина
- Про пользовательские интервью от Nielsen Group
- Jobs to be Done
🔎2. Задача и данные – какие данные мы показываем и зачем люди на них смотрят?
Из опасностей – выбор не тех данных и трансформация к ним, непревильно подобранные аналитические вопросы к данным
- Lean Anlaytics
- Как измерять?
- Дата команды и пониманием метрик бизнеса
- Одинаковые данные, разные вопросы
📊3. Визуальное представление – как это визуализировано?
Важен правильный выбор визуализаций.
- Как выбрать график?
- Эффективность базовых графиков
- Когнитивные искажения
🛠4. Валидация алгоритма – можем ли мы это сделать?
Проверка, что с визуализаций реально взаимодействовать и она технически реализуема.
- Про перфоманс дэшбордов в Tableau и перфоманс тестирование
Substack
Nested Model for Visualization
Understanding Tamara Munzner’s Nested Model for Visualization Design and Validation
3❤60
👆Способы взаимодействия с дэшбордами
Последние две главы курса идут чисто про дэшики. Какие бывают типы, как располагать элементы и как улучшить их UX.
Делюсь кусочком про способы взаимодействия с дэшбордами. Внутри уже детально говорим про каждый из них: какая у каждого задача, как их располагать и как подбирать. Казалось бы, что фильтры – штука простая и во многих BI-системах появляется по дефолту, но даже тип фильтра влияет на то, как пользователи буду взаимодействовать с дэшом.
Последние две главы курса идут чисто про дэшики. Какие бывают типы, как располагать элементы и как улучшить их UX.
Делюсь кусочком про способы взаимодействия с дэшбордами. Внутри уже детально говорим про каждый из них: какая у каждого задача, как их располагать и как подбирать. Казалось бы, что фильтры – штука простая и во многих BI-системах появляется по дефолту, но даже тип фильтра влияет на то, как пользователи буду взаимодействовать с дэшом.
1❤41
Вероятность появления слов в аудио, сгенерированных AI в сравнении с реальными песнями 🎧
Слева – слова, которые использует AI, справа – более "человеческие". Сильно скошено в рэп-музыку, но все равно интересно.
Слева – слова, которые использует AI, справа – более "человеческие". Сильно скошено в рэп-музыку, но все равно интересно.
❤46
The Infographic History of the World
Невероятной красоты проект от Valentina D'Efilippo. Наткнулась на пост, где она рассказывает, как кто-то переделал часть визов в формате барчартов. Проще ли стало сравнивать? – Да. Интереснее ли такое смотреть? – Нет. Задача ее проекта завлечь, заинтересовать, да и книжку продать. Так что смотрим на красивый и оправданный джанкчарт на стыке дата-арта 💫
Невероятной красоты проект от Valentina D'Efilippo. Наткнулась на пост, где она рассказывает, как кто-то переделал часть визов в формате барчартов. Проще ли стало сравнивать? – Да. Интереснее ли такое смотреть? – Нет. Задача ее проекта завлечь, заинтересовать, да и книжку продать. Так что смотрим на красивый и оправданный джанкчарт на стыке дата-арта 💫
❤56
Контекстные легенды в Tableau 🛠
Хорошее от Kevin Wee с примерами. Понравился вариант с точечками (2й скрин), когда при клике точка закрашивается. Хорошее напоминание о кросс-фильтрации между графиками.
Хорошее от Kevin Wee с примерами. Понравился вариант с точечками (2й скрин), когда при клике точка закрашивается. Хорошее напоминание о кросс-фильтрации между графиками.
❤46
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Все книги мира на одной картинке 📚
100 миллионов книг, сгруппированные по ISBN – уникальным номерам книжных изданий. Одно произведение может повторять у нескольких издательств.
100 миллионов книг, сгруппированные по ISBN – уникальным номерам книжных изданий. Одно произведение может повторять у нескольких издательств.
❤65
❤118
❤27