Отзывы о книге Data Points. Visualization That Means Something

Первая, наверно, книжка про визуализации, которая мне искренне понравилась. Не уверена, что слово «визуализация» есть в русском, и почему-то при его написании я подумала о всяких методиках достижения своих мечт, а не визуализации данных, о чем написана эта книжка (и чем, собственно, я занимаюсь и учу других делать). За неимением лучшего слова, впрочем, буду пользоваться этим.

Я недавно работала с ребятами, которые утверждали, что вокруг каждого графика должна быть рамка. На мой удивленный вопрос они ответили, что их так учили в университете, а значит, так оно и есть. В предыдущей прочитанной мною на эту тему книгу утверждалось, что все графики должны быть максимально понятными. Один из моих бывших начальников утверждал, что еде не место в визуализациях (pie and doughnut charts). Все эти утверждения объединяет одно – уверенность, что так должно быть и это единственно верно.

Чем для меня выгодно отличается эта книга – автор настаивает, что в визуализации данных есть best practice, но нет правил. Да, если у тебя есть временная последовательность, то скорее всего, тебе нужна линейная диаграмма. Но не всегда! Да, графики должны в идеале быть понятными для интерпретации людям, которые не погружались в эти самые данные, но иногда бывают ситуации, когда данные просто действительно сложные или сам вопрос требует построения визуализаций, на разбор которых уйдет пара минут.


В книге много примеров визуализаций как искусства, как разбора чего-то сложного, но и просто примеров, как от выбора визуализаций можно получить разные ответы.

Последнюю главу, рассказывающую о методиках и инструментах, можно в общем-то довольно спокойно пропустить, в 2023 году многие инструменты и методики устарели - хотя R и Python будут еще жить довольно долго.