Идея и концепция
Исходные данные и источник
Готовый разворот
Мокапы
Описание процесса работы
Поскольку я очень люблю музыку, очевидным было бы найти и исследовать данные, связанные с ней же. Таким образом, в датасете kaggle.com я нашёл отличную статистику, связанную с самыми популярными песнями на Яндекс Музыке на момент 21-го сентября 2023-го года.
Решил выбрать именно эти типы графиков, поскольку они лучше всего отражают те или иные соотношения статистических данных в конкретных ситуациях.
Первые варианты диаграмм я собрал в таблицах. Я выбрал простые и быстро считываемые типы визуализаций: горизонтальную столбчатую диаграмму для артистов с наибольшим числом треков, кольцевую диаграмму для жанровой структуры, столбчатую диаграмму для распределения песен по годам релиза и линейчатую диаграмму для языков треков. Такой набор позволил показать основные закономерности без перегрузки сложными графиками.
Затем я перенёс данные и графики в Figma, где собрал финальный постер. В макете я выстроил иерархию от общего к частному: сначала объяснил, что именно анализируется, затем показал ключевые показатели чарта, а внизу сформулировал основные выводы. Для оформления выбрал контрастную чёрно-лососёвую палитру, крупную типографику и модульную сетку, чтобы инфографика читалась как с близкого расстояния, так и в формате постера.
На финальном этапе я проверил читаемость подписей, выровнял блоки и подготовил мокапы, показывающие, как постер может выглядеть в интерьере, на городской рекламной конструкции и в печатном виде. ИИ использовался как вспомогательный инструмент: для создания некоторых иконок и мокапов. Сбор, проверка, интерпретация данных и финальная композиция выполнялись мною вручную.
Нейросеть
ChatGPT 5.5 Создание мокапов и иконок
