Согласитесь, мы сталкиваемся с графиками буквально каждый день — в новостях, банковских приложениях, фитнес-трекерах, на работе и даже в социальных сетях. Но далеко не все визуализации помогают разобраться в данных. Часто они сбивают с толку, выглядят как случайный набор линий и цифр и вместо пользы вызывают только недоумение.

Хотя на самом деле понятный график способен за секунды донести суть, сэкономить время и помочь быстрее принять решение. Почему навык визуализации сегодня важен каждому — от студента до руководителя — мы поговорили с Анастасией Кузнецовой — экспертом по визуализации данных и автором курсов на Stepik.

И да, это касается не только бизнеса. Мы все сталкиваемся с графиками каждый день — и далеко не всегда они работают так, как должны.

Я постоянно сталкиваюсь с визуализациями, которые больше запутывают, чем помогают.  Например, недавно на одном сайте увидела вот такой график из отчёта, где цветовые акценты только мешают понять суть. Вместо того чтобы выделять главное, они отвлекали. 

Подобных примеров много: от перегруженных PDF-файлов до странных графиков в приложениях. Но есть и вдохновляющие кейсы: спортивные аналитические сайты вроде Opta, криптоплатформы или встроенная аналитика от YouTube — вот где визуализация работает как надо: просто, понятно, по делу.

Это лишний раз доказывает: понятные визуализации важны всем, будь вы маркетологом, студентом или просто пользователем приложения. И каждый может научиться делать такие графики — если знать, на что обращать внимание.

Курсы и обучения для тех, кто хочет строить понятные графики, мы регулярно собираем на Хабр Карьере — вот, например, у Otus есть курс по BI-аналитике — он в том числе для тех, кто хочет научиться визуализации данных. 

А если хочется погрузиться глубже в анализ и вырасти в грейде, обратите внимание на курс HARD Аналитика данных от Karpov Courses. 

Всегда ли вам нужен дашборд?

Многие думают: если есть данные — нужен дашборд. Но это не всегда так. Формат зависит от цели:

• Нужно следить за показателями регулярно?
  Подойдёт дашборд с динамикой — например, чтобы видеть рост продаж или посещаемости.

• Нужны конкретные данные для ручной работы?
  Достаточно таблицы или простой выгрузки в Excel.

• Хотите разобраться в причинах изменений?
  Полезнее будет подробный текстовый отчёт с комментариями и объяснениями.

• Нужно напоминание о важных делах?
  В этом случае поможет автоматическая рассылка — например, список клиентов, с которыми давно не связывались.

Важно не перегружать визуализацию, а подбирать формат, который действительно помогает в решении конкретной задачи. В большинстве случаев график нагляднее передаёт смысл. Исключение — когда с таблицей нужно работать построчно или, скажем, загружать её в систему. Но даже тогда я стараюсь добавить визуальные элементы:

• цветовую подсветку значений,

• спарклайны (мини-графики в ячейках),

• стрелки и индикаторы трендов.

Всё зависит от задачи — и от того, что с этой информацией будут делать. И, кстати, визуализации сегодня появляются в самых неожиданных местах. Даже в приложениях по ЖКХ уже можно увидеть графики — это значит, что визуальный подход становится нормой повсюду.

Про дашборды и сводные таблицы в Exel можно больше узнать на специальном курсе Stepik — там ребята сделали упор на то, чтобы с минимальным углублением в теорию показать основы на практических примерах, чтобы быстро начать работать с инструментами и развивать свои навыки.

Проблема большинства графиков — не в красоте, а в смысле

Самый яркий и «красивый» график может оказаться совершенно бесполезным, если он не помогает увидеть главное. Для меня хорошая визуализация начинается не с выбора инструмента, а с ответа на простой вопрос: что я хочу показать и зачем? Только поняв это, я начинаю думать о формате, а уже потом — о том, с помощью какого инструмента реализовать идею.

Один из тех, с которым удобно экспериментировать и настраивать визуализации под конкретные цели — Tableau. Он даёт свободу настройки: вы сами определяете, какие данные и в каком виде показывать, что будет на осях, какие переменные управляют цветом, размером или формой, какие фильтры и подсказки добавить. Всё это собирается без кода — через простое перетаскивание элементов.

Для личного использования есть бесплатная версия — Tableau Public. А если вы только начинаете, используйте Excel или Google Таблицы — они доступны и вполне подходят для качественной визуализации. Чтобы оформить график, можно использовать Figma — в ней удобно работать с визуальным стилем и структурой.

Но какой бы инструмент вы ни выбрали, он сам по себе не сделает визуализацию хорошей. Главное — понять, что вы хотите донести, и убедиться, что график действительно помогает это сделать.

Один из самых недооценённых элементов — цвет. Многим кажется, что цвет нужен просто «для красоты». Но на деле он — смысловой инструмент. Он помогает читателю сразу увидеть главное, выделить нужное, избежать лишнего.

Вот несколько типичных ситуаций:

• В графике продаж за год можно выделить цветом только месяц с рекордным ростом, а не раскрашивать каждый столбик в свой оттенок.

• В круговой диаграмме расходов достаточно подсветить 2–3 ключевые категории, чтобы зритель понял расстановку приоритетов.

• В динамике показателей — использовать зелёный для роста и красный для падения, а не наоборот.

Правильный цвет помогает воспринять суть за секунды. Плохой — отвлекает и мешает.

Если вы уже в аналитике, но с понятной визуализацией идет сложно, можно рассмотреть курс от Product Star про Power BI и Tableau, которые необходимы Middle- и Senior-аналитикам, чтобы создавать дашборды, визуализировать данные и подходить к развитию бизнеса комплексно.

Как понять, что график удался?

У меня есть два главных ориентира: доносит ли он тот смысл, который я хотела передать, и не искажает ли данные? Я всегда обращаю внимание на возможные ложные акценты, ошибки масштаба или визуальные искажения. Со студентами мы подробно разбираем, как проверять графики по чек-листу — для каждого типа визуализации есть свои нюансы.

Вот несколько распространённых ошибок, с которыми чаще всего сталкиваются при построении визуализаций:

• Круговая диаграмма для данных, которые не суммируются в 100% (например, средние зарплаты) — некорректное решение. Пайчарты подходят только для отображения частей от целого, а средние значения не складываются в «целое», поэтому такой график просто не имеет смысла.

• Линейный график для категориальных данных — ошибка в выборе типа данных. Линии хороши для показа динамики и непрерывных величин, но совершенно не подходят для сравнения дискретных категорий.

• Ось, не начинающаяся с нуля в столбчатом графике — частый приём, который визуально искажает масштаб и создаёт ложные акценты. Даже небольшие различия могут показаться драматическими, если шкала построена некорректно.

Кроме того, стремление «улучшить» визуализацию нередко приводит к обратному эффекту: добавляют фоны, тени, градиенты, обводки, слишком много цвета — и вместо понятного графика получается визуальный «шум», который только мешает.

Чтобы визуализация действительно работала, я всегда начинаю с «уборки» — удаляю всё лишнее: декоративные элементы, ненужные цвета, отвлекающие детали. Чем чище график, тем легче его воспринять. Этот подход я разбираю на примерах в первом модуле моего курса — он, кстати, открыт для всех. Там можно сразу увидеть, как упрощение делает визуализацию сильнее и понятнее.

Почему визуализация — это новая грамотность

Сегодня визуализация окружает нас не только на работе, но и в обычной жизни. Графики появляются в новостях, соцсетях, фитнес-приложениях, банкинге и даже в интерфейсах ЖКХ-сервисов.

Визуальная аналитика становится привычной частью интерфейсов: мы всё чаще видим мини-графики в таблицах, индикаторы роста и падения, дашборды по активности или расходам, диаграммы прогресса, бюджета и даже потребления ресурсов.

Раньше такие приёмы были доступны лишь в аналитических инструментах. Теперь они «просочились» в повседневную цифровую среду. И это не просто тренд — это ответ на потребность быстрее понимать данные и действовать по ситуации.

Умение считывать визуализации с первого взгляда превращается в базовый элемент цифровой грамотности. Даже на первый взгляд простой график — например о гендерном составе какой-либо профессии — требует осознанного подхода. Важно не только построить его, но и избежать ошибок, которые могут исказить смысл или запутать аудиторию.

Понятные графики — это не про визуальные украшения, а про уважение к зрителю и ответственность за смысл. Хорошая визуализация помогает сориентироваться в данных, быстрее принять решение и увидеть суть без лишних усилий. Главное — понимать, что и зачем вы показываете, уметь критически смотреть на уже готовые графики и выбирать тот формат, который работает на задачу, а не выглядит «как у всех».

Если вы хотите глубже разобраться в этих принципах, у меня есть курс на Stepik — «Гибкий график». Но, по сути, эта статья не про курс, а про то, почему навык визуализации сегодня важен каждому: от студентов до руководителей. Надеюсь, она поможет вам по-другому взглянуть на графики — и сделать их понятнее.

Еще для погружения в анализ данных можно попробовать бесплатное обучение от Хекслет, где вас с нуля научат базовым понятиям, методам анализа данных и инструментам.