Как я использовал свой первый #30DayChartChallenge, чтобы научиться Observable Plot

Как мой первый #30DayChartChallenge помог мне освоить графики в Observable

Если вы занимаетесь обработкой данных, то наверняка знакомы с ощущением бесконечного списка инструментов, которые вы хотели бы выучить, надеясь, что сможете это сделать в ближайшем будущем. Для меня одним из таких инструментов был Observable Plot, библиотека JavaScript для исследовательской визуализации данных. Наконец, в этом году я решил использовать #30DayChartChallenge для погружения в эту удивительную библиотеку. Как участник этого челленджа впервые, я хочу поделиться своим опытом и полученными познаниями, а также дать советы тем, кто задумывается о участии в подобных предстоящих испытаниях.

Что такое #30DayChartChallenge

#30DayChartChallenge – это ежегодное сообществом учреждаемое испытание, которое проходит каждый апрель. Ежедневные указания дают тему для визуализации на каждый день, которая может быть интерпретирована создателем визуализации данных. Нет ограничений по источнику данных или использованному инструменту для создания этих визуализаций. Это увлекательное событие для энтузиастов данных, дизайнеров и начинающих художников визуализации данных.

Почему я участвовал(а) в #30DayChartChallenge.

Мое решение участвовать в этом испытании определилось несколькими факторами:

• Изучение библиотеки Observable Plot: Это была моя основная цель. Я хотел(а) расширить свой навык и исследовать новые инструменты для создания интерактивной визуализации данных, погрузившись во все преимущества JS-основанной библиотеки Observable Plot. Вы можете найти код и источники данных для всех моих визуализаций, включая те, на которые ссылаюсь здесь, в моей коллекции #30DayChartChallenge.
• Улучшение навыков визуализации данных: Я стремился(ась) повысить свою способность превращать необработанные данные в привлекательные и информативные диаграммы и графики.
• Поддержка творчества: Это испытание дало уникальную возможность экспериментировать с различными техниками визуализации данных и идеями, заставляя меня мыслить нестандартно. Это был действительно интересный способ проявить креативность в рассказах.
• Построение связей: Сообщество #30DayChartChallenge состоит из людей, увлеченных данными и с различными фонами, что обеспечивает отличную платформу для общения и обмена идеями.

Советы из моего первого опыта #30DayChartChallenge в изучении нового инструмента

1. Планирование – ваш верный союзник:

С указаниями, доступными задолго до начала месяца, выделите время для идей, поиска источников данных и набросков грубых дизайнов заранее. Планирование заранее позволяет сосредоточиться на процессе визуализации и обучении, не чувствуя себя каждый день перед лицом огромной нагрузки. Некоторые из моих любимых источников данных, которые я смело просматривал, были взяты с сайтов Our World in Data и Kaggle.

• Овладение NLP Глубокое кодирование на Python для моделей глубокого обучения
• Топологическая сортировка основной алгоритм для управления зависимостями
• Джеффри Хинтон, крестный отец искусственного интеллекта, опасается за судьбу человечества

Вот визуализация, созданная мною с использованием набора данных о торнадо в США с сайта Kaggle для задания “Опасности” на 7-й день.

2. Искусство повторного использования данных:

Искать новые данные, которые будут вдохновлять вас каждый день в течение 30 дней подряд, может очень быстро истощить. Повторно используйте данные, чтобы попробовать новый способ рассказать одну и ту же историю.

На первом графике ниже изображены данные с Дня 6 с пометкой “День дат: OWID”. Я использовал данные о Кумулятивных изменениях землепользования для шести стран за столетний период времени. В День 28 пометка была “Тенденция”, и я подумал, что эти данные также идеально подходят для этого. Так что вместо новой истории я сосредоточился на том, как рассказать историю с помощью анимации, чтобы я мог узнать что-то новое с использованием тех же данных, а также сэкономить время на поиске данных.

3. Ясность цели.

Определите свои цели для участия в этой задаче. Для меня главным фокусом было изучение библиотеки Observable Plot. Эта ясность помогала мне быть преданным и мотивированным на протяжении всего процесса. Иногда это означало, что мне приходилось довольствоваться достаточно хорошим графиком, который занимал больше времени, хотя у меня уже были другие инструменты, с которыми я чувствовал себя комфортно, например ggplot2, с помощью которого я мог создать более красивые графики за меньшее время.

Вот график, который я создал для задачи “Склоны” в День 5, используя данные о продолжительности жизни зоологических животных. Создание этого простого графика с линиями и точками заняло у меня слишком много времени, потому что я изучал новый инструмент, но я считаю, что оно того стоило, когда я справился с ним.

4. Стремление к росту, а не к совершенству!

Это сложное задание, потому что каждый из нас хотел бы увериться, что каждый день мы представляем в мир наилучшую возможную визуализацию. Принятие процесса обучения и понимание того, что не каждая визуализация будет идеальной, было ключом к тому, чтобы не выгореть от задачи. Сосредоточьтесь на улучшении своих навыков и понимании концепций визуализации данных.

Вот пример из Дня 13, где задача была “Поп-культура”. После долгого рабочего дня, когда я приступил к задаче, я хотел научиться создавать радиальный график, чтобы увидеть, как распределение категорий рекламы на Superbowl менялось со временем. Я предполагал создать его для всех категорий, и начал с 4, которые меня больше всего интересовали. Хотя это не был окончательный план и было трудно остановиться на этом, я решил закончить на 4 категориях, чтобы не истощиться и иметь энергию для визуализации следующего дня.

5. Празднуйте путешествие!

Празднуйте свои достижения, какими бы маленькими они ни были. Признавайте свой прогресс и рост, и, что самое главное, не попадайте в ловушку сравнивать свою работу с работой других, а используйте ее для вдохновения. Помните, что эта задача – это личный рост и обучение. Первые несколько графиков, которые я сделал, были далеки от потрясающих визуализаций, которые я видел у других, но напоминание себе о том, что я буду плохим, прежде чем стану лучше, было важным в те первые дни.

Нормально, если вы не можете закончить все тридцать дней, участие в этом может быть изнурительным, но важным, поэтому когда у вас есть возможность участвовать, этого достаточно, и вы должны праздновать каждый раз, когда вы появляетесь.

Вот график, который я сделал просто для развлечения на прошлой неделе, используя данные о Бигфуте, потому что кто не любит Бигфута, и в конце концов, я так сильно напрягался, что мне нужно было немного веселиться, чтобы продолжать!

Вперед и вверх!

Участие в #30DayChartChallenge стало для меня трансформационным опытом. Я развил свои навыки визуализации данных, освоил новую библиотеку и научился удивительным создателям. Теперь мой репозиторий с кодом и источниками данных служит моим личным шпаргалкой по Observable Plot, на которую я часто ссылаюсь. Недавно я поделился своим опытом изучения Observable Plot с помощью #30DayChartChallenge в панельной дискуссии с двумя талантливыми художниками по визуализации данных, Таней Шапиро и Эллисон Хорст.

Я надеюсь, что эту статью вы вдохновила принять участие в своем первом #30DayChartChallenge и, возможно, использовать его для изучения нового инструмента. Также скоро состоится #30DayMapChallenge в ноябре, и ежедневные задания на этот год уже доступны здесь. Пора начинать планировать для праздничного сезона.

Вы найдете код и данные для воспроизведения всех визуализаций в этой статье в моей Observable-коллекции.

Пожалуйста, найдите меня на Linkedin.