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 2007 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 персональной информики, также на заре интереса к теме. Так что практических знаний у него уйма, что выразилось в двух книгах и докторской диссертации.
Первую и самую известную из двух книг, Visualize This, издательство Манн, Иванов и Фербер перевело на русский язык как «Искусство визуализации в бизнесе — Как представить сложную информацию простыми образами». И это одно из лучших практических пособий для тех, кто работает с данными статистики и их визуальным представлением. Помимо удобной и наглядной категоризации возможных способов представления информации в зависимости от задачи (для сравнения, поиска отличий и зависимостей, показа изменений и пространственных отношений), автор уделяет много времени всем остальным аспектам создания инфографики — сбору и проверке исходных данных, работе с конкретными инструментами и языками программирования, оформлению полученных графиков и диаграмм.
Критической частью процесса является поиск данных для визуализации, их подготовка к использованию, фильтрация ошибок и выбросов, способных исказить выводы. И, что самое главное — выбор истории, о которой эти данные будут рассказывать. Nathan Yau в деталях описывает ход этой работы и предлагает готовые исходники для создания собственной графики, которые можно скачать с его сайта.
Второй этап — это создание самой инфографики. Нейтан по шагам разбирает работу с основными языками программирования и скриптования (Python, Processing, HTML+JavaScript, SVG, ActionScript), специализированным ПО (R, Tableau), онлайн-сервисами (картографические) и графическими пакетами (Adobe Illustrator). Он показывает простейшие примеры кода, которые позволят получить базовые результаты. Их достаточно для того чтобы визуализировать что-то простое вроде диаграммы рассеивания или картограммы и начать копать глубже. И в этом сила книги — она совмещает теорию с практикой, помогая пройти весь путь от поиска идеи до готовой картинки.
P.S. Несколько лет назад я активно интересовался темой и собрал разбитые по категориям примеры инфографики. Хотя версия Nathan Yau куда более целостная и лучше структурированная.
