А теперь о хорошем, прекрасная визуализация домохозяйств в США на от Nathan Yau на Flowing Data [1]
Кроме 100 наиболее распространённых типов домохозяйств по отношениям между входящими в него людьми и визуализация крупнейшего домохозяйства 19 человек.
Крупнейшего, конечно, с оговоркой что это не данные переписи, а данные опроса 2021 American Community Survey которые автор выгрузил из IPUMS [2] это такая хорошо известная социологам сеть баз данных опросов по США и другим странам. Главное в работе с ними понимать как они устроены поскольку для неподготовленного человека можно легко запутаться в выборе переменных и их сочетаниях.
И вдогонку очень рекомендую визуализацию 2016 года разницы между структурой домохозяйств в США между 1970 годом и 2014 [3] всё кажется очень очевидным, меньше пар с детьми, больше одиночек, и очень наглядным.
Ссылки:
[1] https://flowingdata.com/2023/05/23/all-the-household-types-in-the-u-s/
[2] https://www.ipums.org/
[3] https://flowingdata.com/2016/08/09/household-types-then-and-now/
#opendata #dataviz #infographics
Кроме 100 наиболее распространённых типов домохозяйств по отношениям между входящими в него людьми и визуализация крупнейшего домохозяйства 19 человек.
Крупнейшего, конечно, с оговоркой что это не данные переписи, а данные опроса 2021 American Community Survey которые автор выгрузил из IPUMS [2] это такая хорошо известная социологам сеть баз данных опросов по США и другим странам. Главное в работе с ними понимать как они устроены поскольку для неподготовленного человека можно легко запутаться в выборе переменных и их сочетаниях.
И вдогонку очень рекомендую визуализацию 2016 года разницы между структурой домохозяйств в США между 1970 годом и 2014 [3] всё кажется очень очевидным, меньше пар с детьми, больше одиночек, и очень наглядным.
Ссылки:
[1] https://flowingdata.com/2023/05/23/all-the-household-types-in-the-u-s/
[2] https://www.ipums.org/
[3] https://flowingdata.com/2016/08/09/household-types-then-and-now/
#opendata #dataviz #infographics
Mosaic [1] симпатичный опенсорсный фреймворк визуализации данных. Визуализации можно настраивать через JS, JSON или YAML, что даёт удобное разнообразие того как с этим работать. А то что это фреймворк даёт возможность удобно встраивать в свои продукты. Выглядит как минимум неплохо, стоит попробовать на реальных данных.
Кроме всего прочего обещают прозрачную интеграцию с DuckDB и поддержку больших датасетов, до миллиардов записей.
Ссылки:
[1] https://uwdata.github.io/mosaic/
#dataviz #opensource #datatools
Кроме всего прочего обещают прозрачную интеграцию с DuckDB и поддержку больших датасетов, до миллиардов записей.
Ссылки:
[1] https://uwdata.github.io/mosaic/
#dataviz #opensource #datatools
В рубрике как это работает у них, портал визуализации статистики внешней торговли Эстонии data.stat.ee [1]. Создан командой Datawheel, стартапа которые когда-то создавали DataUSA и ещё ряд проектов с наглядной визуализацией разного рода официальной и частной статистики.
В случае Эстонии это госпортал с официальной статистикой внешней торговли, с наглядной визуализацией и с интерактивной частью где можно посмотреть.
Лично я предпочитаю порталы где можно удобно работать с данными, скачивать или делать запросы к СУБД, но вот такие визуализации хороши когда нужна наглядная визуализация для презентации.
Ссылки:
[1] https://data.stat.ee
#opendata #dataviz #estonia
В случае Эстонии это госпортал с официальной статистикой внешней торговли, с наглядной визуализацией и с интерактивной частью где можно посмотреть.
Лично я предпочитаю порталы где можно удобно работать с данными, скачивать или делать запросы к СУБД, но вот такие визуализации хороши когда нужна наглядная визуализация для презентации.
Ссылки:
[1] https://data.stat.ee
#opendata #dataviz #estonia
Хорошо иметь исторические данные за несколько столетий и пример их практического использования французский проект "История политического конфликта" (Une histoire du conflit politique) [1] в котором собраны данные показателей жизни и голосования во Франции начиная с 1789 года в виде индикаторов по всей стране, карт, отдельным муниципалитетам и политическим предпочтениям.
Все данные и их визуализации доступны для выгрузки в форматах CSV и DTA (Stata) [2]
Ссылки:
[1] https://unehistoireduconflitpolitique.fr
[2] https://unehistoireduconflitpolitique.fr/telecharger.html
#opendata #datasets #digitalhumanities #france #dataviz
Все данные и их визуализации доступны для выгрузки в форматах CSV и DTA (Stata) [2]
Ссылки:
[1] https://unehistoireduconflitpolitique.fr
[2] https://unehistoireduconflitpolitique.fr/telecharger.html
#opendata #datasets #digitalhumanities #france #dataviz
Наглядная визуализация датасетов Google и Microsoft с распознанными зданиями [1], а также открытый код библиотеки Leafmap[2] с помощью которой идет визуализация. Автор утверждает что для отображения всего набора данных в 165 ГБ потребовалось всего несколько строчек кода [3]
Ссылки:
[1] https://apps.opengeos.org/buildings.html
[2] https://github.com/opengeos/leafmap
[3] https://twitter.com/giswqs/status/1706800470290051548
#opendata #dataviz #geodata
Ссылки:
[1] https://apps.opengeos.org/buildings.html
[2] https://github.com/opengeos/leafmap
[3] https://twitter.com/giswqs/status/1706800470290051548
#opendata #dataviz #geodata
Большая симпатичная подборка того как не надо и как надо рисовать графики Friends Don't Let Friends Make Bad Graphs [1].
Все примеры скорее про научные публикации чем про дата журналистику, с открытым кодом для R Studio.
Ссылки:
[1] https://github.com/cxli233/FriendsDontLetFriends
#dataviz #opensource
Все примеры скорее про научные публикации чем про дата журналистику, с открытым кодом для R Studio.
Ссылки:
[1] https://github.com/cxli233/FriendsDontLetFriends
#dataviz #opensource
Forwarded from Open Data Armenia
Мы будем публиковать идеи для проектов на номинации конкурса и вот свежие данные только что утверждённого бюджета Еревана. Доступны в виде таблиц в PDF файле [1], таблицы можно извлечь с помощью таких инструментов как ABBYY FineReader, а для визуализации воспользоваться одним из существующих инструментов с открытым кодом или написать свой код и сделать инфографику самостоятельно.
Как выглядят визуализации бюджетов в мире?
Одна из самых известных визуализаций в мире - это Death and Taxes по бюджету США [2]. Она уже много лет служит вдохновением для тех кто хочет наглядно представить эти данные.
А вот пример, интерактивный бюджет Австралии, по нему также доступен исходный код [3]. Достаточно подготовить данные и опубликовать их с помощью уже готового кода.
Ещё примеры визуализаций с открытым кодом:
- Budget Visualization Framework [4]
- Budget Vis [5]
А также другие примеры
Специальный портал по открытости бюджета Санкт-Петербурга [6], а в Румынии бюджет свёрстан в цветовой гамме флага страны и он интерактивен [7] или же визуализация федерального бюджета США [8] с детализацией до контрактов.
Ссылки:
[1] https://www.yerevan.am/uploads/media/default/0002/30/1c00c8d6f8f9ef7f67a523d40e56c4738b56a044.pdf
[2] https://www.visualcapitalist.com/death-taxes-2015-visual-guide-tax-dollars-go/
[3] https://github.com/informeren/dataviz-budget
[4] https://github.com/goinvo/Visual-Town-Budget
[5] https://github.com/shurkhovetskyy/budget-vis
[6] https://budget.gov.spb.ru/
[7] https://openbudget.ro/buget/2023/
[8] https://www.usaspending.gov/explorer/budget_function
#opendata #visualization #budget #yerevan #dataviz
Как выглядят визуализации бюджетов в мире?
Одна из самых известных визуализаций в мире - это Death and Taxes по бюджету США [2]. Она уже много лет служит вдохновением для тех кто хочет наглядно представить эти данные.
А вот пример, интерактивный бюджет Австралии, по нему также доступен исходный код [3]. Достаточно подготовить данные и опубликовать их с помощью уже готового кода.
Ещё примеры визуализаций с открытым кодом:
- Budget Visualization Framework [4]
- Budget Vis [5]
А также другие примеры
Специальный портал по открытости бюджета Санкт-Петербурга [6], а в Румынии бюджет свёрстан в цветовой гамме флага страны и он интерактивен [7] или же визуализация федерального бюджета США [8] с детализацией до контрактов.
Ссылки:
[1] https://www.yerevan.am/uploads/media/default/0002/30/1c00c8d6f8f9ef7f67a523d40e56c4738b56a044.pdf
[2] https://www.visualcapitalist.com/death-taxes-2015-visual-guide-tax-dollars-go/
[3] https://github.com/informeren/dataviz-budget
[4] https://github.com/goinvo/Visual-Town-Budget
[5] https://github.com/shurkhovetskyy/budget-vis
[6] https://budget.gov.spb.ru/
[7] https://openbudget.ro/buget/2023/
[8] https://www.usaspending.gov/explorer/budget_function
#opendata #visualization #budget #yerevan #dataviz
Forwarded from Open Data Armenia
Для тех кто ищет идей для вдохновения для визуализации данных, по Армении доступен огромный набор данных
Armenia: High Resolution Population Density Maps + Demographic Estimates [1] созданный компанией Meta в рамках инициативы Data for Good в апреле 2023 года.
Набор данных включает:
- общую число жителей
- распределение населения по возрастным когортам: женщины, мужчины, дети, старики
Все данные доступны в форматах CSV, JSON и GeoTIFF и позиционируются компанией как наиболее точные данные по населению в мире, с детализацией до 30 метров. Подробнее о методологии
можно прочитать на сайте инициативы [2].
На Population Density Explorer [3], доступна интерактивная визуализация этих данных.
Ссылки:
[1] https://data.humdata.org/dataset/armenia-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates
[2] https://dataforgood.facebook.com/dfg/tools/high-resolution-population-density-maps
[3] https://populationexplorer.org/
#opendata #datasets #armenia #population #dataviz
Armenia: High Resolution Population Density Maps + Demographic Estimates [1] созданный компанией Meta в рамках инициативы Data for Good в апреле 2023 года.
Набор данных включает:
- общую число жителей
- распределение населения по возрастным когортам: женщины, мужчины, дети, старики
Все данные доступны в форматах CSV, JSON и GeoTIFF и позиционируются компанией как наиболее точные данные по населению в мире, с детализацией до 30 метров. Подробнее о методологии
можно прочитать на сайте инициативы [2].
На Population Density Explorer [3], доступна интерактивная визуализация этих данных.
Ссылки:
[1] https://data.humdata.org/dataset/armenia-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates
[2] https://dataforgood.facebook.com/dfg/tools/high-resolution-population-density-maps
[3] https://populationexplorer.org/
#opendata #datasets #armenia #population #dataviz
Неожиданная и прекрасная карта Средиземья в 2D и 3D [1] причём автор не поленился и закодировал слои для ArcGIS Server и всё на карте отображается через FeatureServer и MapServer на серверах ArcGIS. При желании данные можно скачать посмотрев на код или просто попросив у автора. Если бы туда добавить стилизации, шрифтов, таймлайн, текстов, больше мест на карте и тд., то можно было бы превратить в произведение искусства.
Ссылки:
[1] https://www.micahvanderlugt.com/middle-earth
#dataviz #geodata #maps #middleearth #tolkien
Ссылки:
[1] https://www.micahvanderlugt.com/middle-earth
#dataviz #geodata #maps #middleearth #tolkien
Симпатичный свежий инструмент с открытым кодом по визуализации данных Trelliscope [1]. Написан на R, распространяется под лицензией MIT, команда, также, ведёт разработку пакета на Python [2].
Даёт возможность создавать недорогие интерактивные дашборды в короткие сроки, поверх стандартных датафреймов. Причём в примерах есть создание дашборда поверх больших наборов данных вроде поездок такси Нью Йорка (64GB, 1.6 миллиарда строк) [3].
Для очень многих задач когда данные большие или когда надо сделать визуализацию частью продукта, а лишних ресурсов нет, может оказаться очень полезным подспорьем.
И, кстати, будь такая штука удобным образом внедрена в один из сервисов/продуктов тетрадок вроде Jupyter Notebook, то совсем цены бы ей не было.
Ссылки:
[1] https://trelliscope.org/
[2] https://github.com/trelliscope/
[3] https://trelliscope.org/trelliscope/articles/bigdata.html
#opensource #dataviz #data #datatools
Даёт возможность создавать недорогие интерактивные дашборды в короткие сроки, поверх стандартных датафреймов. Причём в примерах есть создание дашборда поверх больших наборов данных вроде поездок такси Нью Йорка (64GB, 1.6 миллиарда строк) [3].
Для очень многих задач когда данные большие или когда надо сделать визуализацию частью продукта, а лишних ресурсов нет, может оказаться очень полезным подспорьем.
И, кстати, будь такая штука удобным образом внедрена в один из сервисов/продуктов тетрадок вроде Jupyter Notebook, то совсем цены бы ей не было.
Ссылки:
[1] https://trelliscope.org/
[2] https://github.com/trelliscope/
[3] https://trelliscope.org/trelliscope/articles/bigdata.html
#opensource #dataviz #data #datatools