Раньше мало интересовался работами художников, но так случилось, что интерес к картинам и абстрактному искусству, в частности, пришел через NFT и генеративное искусство. В среде NFT и генеративного искусства можно существовать и работать анонимно - это огромный плюс. Картины и визуализации данных преследуют одну цель: передать зрителю информацию. 📈 Графики и диаграммы максимально логичны, их задача - понятно отобразить данные. Все зрители должны одинаково воспринимать графики. Излишества здесь не нужны. 🔳 Абстрактные картины - это визуализация эмоций человека, их однозначно не изобразишь. Поэтому каждый зритель в картинах видит что-то своё. Если представить отрезок с двумя точками-крайностями (логика и эмоции) на концах (как на скриншоте), то все стандартные графики и диаграммы будут со стороны логики, а картины - со стороны эмоций. В бизнес-анализе все строится в рамках логики, в искусстве же лидирует эмоциональная составляющая. За логику и эмоции отвечают разные полушария головного мозга. Левое и правое полушарие мозга отвечают за логику и эмоции соответственно. Про это много написано, повторять здесь нет смысла. Насколько это доказано, затрудняюсь ответить, но давайте поверим. Когда работаешь с анализом данных бизнеса постоянно, при построении визуализаций, приходится держать себя в рамках. Для творчества места мало. Левое полушарие вкалывает (алгоритмы, запросы, скрипты), а правое простаивает (графики, диаграммы и то по шаблонам). Поэтому на правое полушарие тоже желательно переключаться и дать отдыхать левому. Это понял сравнительно недавно. Для меня отлично работают природа, музеи, книги, статьи и дата арт. В моем случае, Tableau Public и генеративное искусство - это смещение фокуса с чистой логики в сторону эмоций. И здесь нет границ, можно делать что хочешь - это и есть творчество, пространство для созидания и отдыха. В прошлом году стало интересно взять самые известные картины и по их основным цветам сделать палитры для диаграмм. По сути, хотел ответить на вопрос "Если бы художники были аналитиками, какие диаграммы у них бы получились?". Нашел алгоритм выборки цветов из изображений в статье Kyler Mintah, немного изменил его и сделал палитры из цветов 50и наиболее известных картин. В алгоритме есть параметры: количество цветов и уровень 'толерантности' к цветам. Последний параметр определяет насколько близко к цветам картины надо создавать палитры. В датавиз сообществах показал визуализацию и спросил какие еще картины можно включить. В итоге добавил еще 50. Итоговая визуализация "Palettes of famous Paintings" В процессе создания таких визуализаций узнаешь много нового, и то, какие картины и художники драйвят дата сообщество. Сейчас в Табло у меня около 3000 палитр, включая палитры из картин и палитры всех популярных библиотек R, js, Python. Этим буду делиться как только приведу в человеческий вид.