Предыдущий пост про Сэнки зашел хорошо – спасибо всем, кто в комментариях поделился своими диаграммами!
Я веду подробный личный финансовый учет уже 16 лет (начиная с 2009 года – плюс-минус с тех пор, когда я на пятом курсе университета впервые начал работать в УРСА Банке). Так вот, я тут подумал: почему бы не сделать аналогичную Сэнки-грамму по всем своим финансовым потокам за всю жизнь? Получилось довольно интересно:
🐌 Зарплата, естественно, является основным источником притока новых денег в систему. Но это связано с тем, что бизнес (RationalAnswer) начал приносить какие-то деньги только последние 3–4 года. Как и в прошлой диаграмме, все денежные показатели здесь нормированы к «Текущим доходам» (сумма доходов от зарплаты и бизнеса принята за 100% – все остальные метрики считаются от этой же базы).
🐌 Моя личная норма сбережения за всю жизнь составила 65%: только 35% заработанных денег было потрачено на чад кутежа (ну, как вы понимаете, на кутеж я там в целом и не налегал особо).
Вот этот топик на форуме Rational Reminder подтолкнул меня к тому, чтобы сделать диаграмму Сэнки по своим собственным финансовым итогам 2024 года. Диаграммы такого типа хорошо подходят для визуализации всяких разных потоков – ну а за потоками бабок, конечно же, наблюдать интереснее всего! (Жду здесь в комментах уместную шутку про «came in fluffer», сам с налету не смог придумать.)
Я не стал указывать на картинке абсолютные суммы – вместо этого нормировал все показатели к сумме текущих доходов, не относящихся к инвестициям. То есть, полученные за 2024 год общие доходы от разной продуктивной деятельности приняты здесь за 100%.
Из такой диаграммы можно увидеть:
Из чего складываются текущие доходы
Как потом эти доходы делятся на текущее потребление и сбережение (моя норма сбережения в 2024 году оказалась равна 57,7%)
Самые существенные компоненты текущих расходов
Как сформировался прирост капитала за год, с учетом объемов сбережения и суммы прибыли, полученной от инвестирования
Всем здоровья и бодрого расположения духа!
В статье «Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python» мы разобрали как можно с помощью нескольких строк кода на Питоне разобрать текст, который выкладывает каждое утро в своем блоге Роман Андреев (далее по тексту Роман) — известный трейдер и блогер (или наоборот), и отобразить эти рекомендации в виде уровней и зон на графиках. В этом топике я покажу способ для извлечения информации из графических изображений с помощью технологий компьютерного зрения (но без использования нейронных сетей) на примере таблиц-рекомендаций из блога Романа Андреева.
Надеюсь, что я не напугал читателей термином «компьютер вижн», скоро вы поймете, что это просто. И что любой юный прогер может написать код для распознавания внешними камерами номеров автомобилей, который впоследствии возненавидят все автолюбители мегаполисов, а МАДИ и ГИБДД будут собирать со всех нас миллиардные штрафы
Здравствуйте, коллеги!
На глаза попалась интересная статья для визуализации разнообразной информации и данных:
How To Think Visually Using Visual Analogies – Infographic
Привожу основные скрины, в статье описание каждого графика.
Люблю разные демографические данные. Экономические или финансовые следствия в принципе можно вывести из них сугубо логически. Живут много темнокожих в каком-то регионе — значит там будет слабее наука, но сильнее промышленность, и потребление в сети магазинов попроще. Зашел покликал и нашел район состоятельных трейдеров молодых людей и бац разместил там магазин с футболками с логотипом смарт-лаб? Очень круто понимать где и какие люди живут. В будущем соцсети позволят делать интерактивную карту местности по всем-всем моментам: хочешь фабрики — вот они; траффик такси по номерам машин — вот он; красивые девушки от 20 до 35 — вот они и даже с космоса можешь приблизить сверху, глянуть на нее. Но и сейчас есть интересные проекты, которые наверно аж бегом используются в торговле и продвижении брендов.
Карта США по этнике и доходу