Атлас С.А. Клепикова, под редакцией А.В. Чаянова. Оригинал можно скачать, оцифровывал в Figma 2020-2022.
Надеюсь, вам пригодятся в изысканиях и изучении истории и экономики дореволюционной России. Заранее спасибо за обратную связь. Другие «проекты» на тему экономики и мои личные наблюдения в Телеграм.
при работе с данными Евростат о получивших гражданство в разных странах ЕС, можем увидеть разницу в миграционных потоках. Рассмотрим Великобританию, ФРГ, Испанию, Польшу и страны Скандинавии
2002-2021 в Великобританию/Германию эмигрировало 3,0/2,2 млн человек. Основной поток мигрантов в GB:
⇨ из стран: Индия, Пакистан, Нигерия
⇨ из регионов: Азия, Африка
в ФРГ:
⇨ из стран: Турция, Польша, Россия
⇨ из регионов: Европа, Азия, Ближний восток
2002-2021 в Испанию эмигрировало 2 млн человек. Основной поток мигрантов:
⇨ из стран: Эквадор, Марокко, Колумбия
⇨ из регионов: Южная Америка, Африка
2002-2021 гражданство Польши получили 70 000 человек (не опечатка)
⇨ Основной поток мигрантов: Украина, Беларусь, Россия
В период 2002-2021 получили гражданство Норвегии 281 000 человек.
⇨ Основной поток мигрантов: Сомали, Ирак, Эритрея
⇨ по регионам: Африка, Азия
2002-2021 получили гражданство Швеции 885 000 человек.
⇨ Основной поток мигрантов: Ирак, Сирия, Сомали
⇨ по регионам: Ближний Восток, Европа
За тот же период гражданство Финляндии получили 129 000 человек.
⇨ Основной поток мигрантов: Россия, Сомали, Ирак
Как обычно, у меня без выводов :) Поработать над выводами можем вместе, в комментариях.
Плейлист с Youtube Shorts про миграцию из/в разные страны по ссылке
Идея в следующем: Субъективные оценки настоящего и будущего всех участников биржи складываются в объективную рыночную цену долга Девелопера/Застройщика. Что даёт нам возможность сравнивать их текущее состояние и ожидания. Это может быть полезно как для инвесторов в недвижимость (включая ипотечников), так и для инвесторов на долговом рынке ММВБ.
Весной 2022 года у меня возникла проблема с глазом, в поликлинике дали направление, и я поехал в Городскую клиническую больницу №1 г.Москвы, в консультативно-диагностический корпус (Ленинский проспект д.10 корп.2).
Ниже я приведу расчёты, что бы вы могли узнать сколько времени придётся провести в очереди в регистратуру. После регистратуры все расходятся по очередям у конкретных кабинетов, здесь именно про этап оформления в регистратуре.
мой номер 24, это значит «124»
На фото вы видите, что регистратура обслуживает клиента с номером 59, а у меня 24. Как так? Дело в том, что терминал выдаёт талончики по кругу: 1, 2, 3… 98, 99, 1, 2, 3…
В обычный день, 20 номеров обслуживаются 25-30 минут. Значит, если ваш номер 15, а на табло 75, вам нужно будет ждать своей очереди около часа. Ниже данные, на основе которых считал.
Напомню, государственная медицина существует на налоги граждан. Бесплатной не бывает.
Я был на приёме два раза: в апреле и в июне. Пока сидел в очереди записывал номера и время:
Если посчитать, то выходит, что в каждые 20-22 минуты регистратура успевает оформить 14-20 клиентов. Значит, каждый талончик обслуживается приблизительно 1 минуту.
Некоторые СМИ писали, что именно на митинг на Красной площади пришло столько людей и очень сложно представить, как они все могли там уместиться. Давайте разберёмся
Исходные данные: гугл.карты (для измерения площадей), фотографии с митинга (для понимания, где стояли люди), наш Эксперимент 2012 года (для понимания какая максимальная плотность людей возможна в принципе).
где могли стоять люди на митинге 30 сентября 2022 года. Красная площадь
Если отметить, где стояла сцена и отчертить всю площадь, где могли стоять приглашенные зрители, то мы получим площадь в 20 000 квадратных метров.
Получаем, что средняя плотность людей на вчерашнем митинге в Москве составила 4 человека на 1 квадратный метр. С учётом того, что люди могли приходить — уходить (или не могли?) вполне обоснованная цифра. (смотрите фото, где мы смоделировали такую плотность)
Пишите ваше мнение о том, где стояли люди и оценке плотности. Особенно ценно, если вы были очевидцем события. Спасибо за внимание.
Мне нравится делать такую графику и, кажется, данные становятся доступнее, чем были в таблице. Оцифровал в Figma карту России, изменил масштаб, что бы все регионы было хорошо видно. Далее, каждый регион получает свой цвет, в зависимости от значения показателя:
уровень цен на вторичном рынке типового жилья
объёмов введенного жилья, разделённого на 1000 жителей
Пишите в комментариях о том, как можно улучшить восприятие информации и данных. Так же, интересно, какую полезную информацию лично вы смогли получить из этих визуализаций.
Бросается в глаза из первой графики: в нефтедобывающих регионах уровень цен стабильно выше. Из второй видно, что темпы строительства в Ленинградской области с начала 10-х заметно выше, чем в прежние годы.