Lmst

Show HN: Web Apps for Python Devs with Auto-Generated UI
https://davia.ai/
#ycombinator #build_custom_tools #build_tools_from_data #build_custom_SaaS_tools #interactive_dashboards #admin_panels #data_visualization #python_backend #deploy_tools_fast #create_web_apps #automate_workflows #data_driven_apps #data_app_builder #business_tools #internal_tools #tool_builder #dashboard_builder #no_code #low_code

LATCH – Methods of Organization | Design 4

Link

LATCH – Methods of Organization
https://design4blog.parsons.edu/latch-methods-of-organization/

📌 Summary:
本文介紹了 Richard Saul Wurman 提出的 LATCH 理論，為資訊組織的五種基本方法：Location（地點）、Alphabet（字母）、Time（時間）、Category（分類）和 Hierarchy（層級）。作者透過具體例子說明這些組織法如何幫助設計師和使用者有效整理龐雜資訊，提升理解與溝通效率。文章指出，面對無限的資訊量，有限且恰當的組織方式是關鍵。每種方法有其適用場景，例如地理資訊適合用地點分類，事件時間軸則適用時間軸排序，字母排序雖然強制但適用於名錄或辭典，分類方法利於視覺區隔與價值判斷，而層級則能突出資訊重要性。文中以狗品種為例，展示如何用不同 LATCH 方式重新編排資訊，並強調從多角度分析資訊可激發更深層理解。最後，提醒設計者應靈活運用 LATCH，藉由視覺化和敘事結合，提升數據詮釋和溝通效益。

🎯 Key Points:
→ ★ Location（地點）
→ 適用於地理分佈明確的資訊，如地圖、旅遊指南、人體部位或系統組件。
→ ★ Alphabet（字母）
→ 適合資料集龐大且需快速查找者，如字典、班級名單，但有時候組織較為被動且不自然。
→ ★ Time（時間）
→ 適用於有確定時間序列的事件，便利比較與推理，如故事情節、歷史事件排序。
→ ★ Category（分類）
→ 利用顏色及空間分佈區別不同羣組，強調相似重要性，常用於商品、活動、動物品種歸類。
→ ★ Hierarchy（層級）
→ 根據資訊的重要性或尺度以大小、金額等標準排序，協助讀者快速掌握重點。
→ ★ 實例分析
→ 利用美國犬舍協會的分類展示狗品種，依不同 LATCH 方法安排，如字母順序、品種組別（運動犬組、玩具犬組），顯示同一資料有多種詮釋角度。
→ ★ 設計應用
→ 結合視覺化與敘事技巧，促使使用者從多角度分析資訊，提升資料深度解讀與溝通表達效果。

🔖 Keywords:
#LATCH #Information_Organization #Design_Methods #Data_Visualization #Richard_Saul_Wurman

Why have my heating costs skyrocketed???

https://vegantheoryclub.org/post/1461290

Apache ECharts
https://echarts.apache.org/en/index.html
#ycombinator #echarts #apache #charts #data_visualization #charting_library #visualization #data_viz #canvas #svg #plot #graph

Make Data Visualization Great Again (или как мы создавали свой инструмент визуализации данных)

Всем привет! Меня зовут Олег Косарев. Я – ведущий инженер-программист. В группе компаний «Цифра» занимаюсь развитием и поддержкой продукта «Диспетчер». Моя основная специализация – Frontend-разработка. В данной статье я хочу поделиться с вами нашим опытом по созданию MVP (Minimum Viable Product, «минимально жизнеспособный продукт») редактора аналитических панелей .

https://habr.com/ru/companies/zyfra/articles/896302/

#data_visualization #frontend #javascript #react #npm #charts #scrum #retrospective #вебразработа

Boxplot, он же ящик с усами

Представьте, что вам нужно быстро сравнить распределения зарплат сотрудников разных отделов или оценить разброс результатов эксперимента. В таких ситуациях отличным выбором будет boxplot, он же “ящик с усами” – эффективный инструмент для выявления ключевых характеристик распределения, позволяющий быстро оценить медиану, разброс данных и обнаружить выбросы. В этой статье мы подробно разберем, что такое boxplot и почему его называют “ящиком с усами”.

https://habr.com/ru/articles/879840/

#python #анализ_данных #data_analysis #визуализация_данных #data_visualization #boxplot #ящик_с_усами #machine_learning #машинное_обучение #статистика

Nokia Design Archive
https://nokiadesignarchive.aalto.fi
#ycombinator #nokia_design_archive #nokia #design_culture #industrial_design #technology #data #visualization #visualisation #data_visualization #data_visualisation #information #information_visualization #information_visualisation #dataviz #datavis #infoviz #infovis #collaboration #data_art

Data Analyst/Scientist

Traffyk.ai

Join a fast-growing AI startup as a Data Analyst/Scientist, bridging academic expertise with industry impact.

See the full job description on jobRxiv: https://jobrxiv.org/job/traffyk-ai-27778-data-analyst-scientist/?feed_id=88624

#artificial_intelligence #data_analyses #data_science #data_visualization #machine_learning #ScienceJobs #hiring #research
https://jobrxiv.org/job/traffyk-ai-27778-data-analyst-scientist/?feed_id=88624

Data Analyst/Scientist

Traffyk.ai

Join a fast-growing AI startup as a Data Analyst/Scientist, bridging academic expertise with industry impact.

See the full job description on jobRxiv: https://jobrxiv.org/job/traffyk-ai-27778-data-analyst-scientist/?feed_id=88477

#artificial_intelligence #data_analyses #data_science #data_visualization #machine_learning #ScienceJobs #hiring #research
https://jobrxiv.org/job/traffyk-ai-27778-data-analyst-scientist/?feed_id=88477

Михаил Водолагин, ex-CDO Deeplay: «Люди умудряются выстрелить себе в ногу очень по-разному!»

Что, на ваш взгляд, самое странное может сделать кандидат на собеседовании? Вы когда-нибудь задавали себе вопрос, в чём главное отличие дата инженера от "обычного" аналитика? Знаете, в чём основная разница между опытным сотрудником и тимлидом?Слышали истории о том, как можно с нуля вырастить и поддерживать на плаву полноценный департамент работы с данными? На эти и многие другие вопросы я разговаривал с Михаилом Водолагиным . Он очень долго руководил командами дата саентистов и аналитиков, строил команды с нуля, внедрял аналитические системы. CDO (chief data oficer) для него - уже пройденный этап. Кроме того, Миша обладает уникальной эмпатией , которая позволяет ему видеть проблемы с разных сторон.

https://habr.com/ru/articles/860322/

#интервью #аналитика #data_engineering #data_science #machine_learning #data_visualization #собеседования #cdo #управление_людьми #управление_проектами

Дашбординг: Dash или Shiny

Разбираемся в устройстве Dash и Shiny и почему оба фреймворка отлично подходят для решения единственной задачи - создать функциональный и красивый дашборд

https://habr.com/ru/articles/861564/

#R #Python #dashboard #dash #shiny #shinyapp #shiny_dashoards #plotly #data_visualization #data_visualisation

Data Analyst/Scientist

Traffyk.ai

Join a fast-growing AI startup as a Data Analyst/Scientist, bridging academic expertise with industry impact.

See the full job description on jobRxiv: https://jobrxiv.org/job/traffyk-ai-27778-data-analyst-scientist/?feed_id=87756

#artificial_intelligence #data_analyses #data_science #data_visualization #machine_learning #ScienceJobs #hiring #research
https://jobrxiv.org/job/traffyk-ai-27778-data-analyst-scientist/?feed_id=87756

The Data Visualisation Catalogue: find the right method for your data
https://datavizcatalogue.com/search.html
#ycombinator #data #data_visualization #data_visualisation #dataviz #infographic #information_design

How to Read Deep Learning Paper as a Software Engineer
https://www.youtube.com/watch?v=nL7lAo95D-o
#ycombinator #programming #machine_learning #data_science #optimization #feature_engineering #deep_learning #neural_networks #artificial_intelligence #data_visualization #reading_research_paper #reading_deep_learning_paper #how_to_read_research

I Use Obsidian
https://jasonheppler.org/2024/07/15/how-i-use-obsidian/
#ycombinator #jason_heppler #jason #heppler #design #digital_humanities #digital_history #data_visualization #george_mason_university #virginia #chnm #roy_rosenzweig #center_for_history_and_new_media #nebraska #spatial_history

https://nightingaledvs.com/ive-stopped-using-box-plots-should-you/

Thinking about this argument against box plots:

It's true that there are many distributions that are not well-suited to box plots, and that it's easy to concoct examples that are poorly/confusingly represented by box plots.

My counterpoints:

* Being able to come up with an example where a box plot is misleading reminds me of Anscombe's Quartet (https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet). You will *always* be able to do that -- at a super high conceptual level, any time you compress or throw away data, as one does when converting a set of numbers into its mean or standard deviation, there's wiggle room that can hide stuff. It's like projecting points in the plane onto the line -- you lose something.

A box plot, abstractly, is like projecting a set of N elements into a set of 5 numbers, so you'll always have room to get some kind of Anscombe's Quartet behavior.

* Box plots work pretty well for symmetric, unimodal distributions -- "normal-ish", you might say. On the one hand, that's a big limitation; on the other hand, there are a LOT of those distributions in practice!

So. I don't think the argument there is strong enough to *entirely* abandon box plots, but it is correct that these days we have lots of other, better options.

#statistics #data #data_visualization

Show HN: Firegraph.so – Create beautiful images of your graphs
https://www.firegraph.so/
#ycombinator #Firegraph #Graphs #Data_Visualization #GitHub #Firecrawl