Geodatamess
1.16K subscribers
626 photos
41 videos
39 files
908 links
Ссылки по визуализации и анализу данных (по большей части пространственных, но как повезет)

Смесь всего от анализа данных, карт и гис до R

Связь @baltti
Download Telegram
Forwarded from Data-comics
На сайте Алексея Гончарова можно найти огромное количество карт метрополитена разных городов и не только!

Тут и по времени, и по глубине закладки, есть секторная, линейная и даже политическая! 🤩

Вот вам питерские карты!

http://www.alexeygoncharov.com/index1.html

За добычу спасибо Шаровкиной Марии и публику Питер live!
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Прекрасное руководство [1] с примерами по тому как можно визуализировать реки и затопленные территории с помощью QGIS и RiverREM [2], библиотеки для Python из проекта OpenTopography.

Примеры все из США где в рамках программы 3D Elevation Program [4] сейчас оцифрована почти каждая миля страны с высокой степенью геометрической детализации.

Есть, также, очень подробное руководство как создавать именно такие картинки [5] с использованием файлов DEM (Digital elevation model), а на Flickr есть коллекция изображений подобных этим [6] которые можно использовать в некоммерческих целях.

Ссылки:
[1] https://www.beautifulpublicdata.com/visualizing-rivers-and-floodplains/
[2] https://github.com/klarrieu/RiverREM
[3] https://opentopography.org/
[4] https://www.usgs.gov/3d-elevation-program
[5] https://dancoecarto.com/creating-rems-in-qgis-the-idw-method
[6] https://www.flickr.com/photos/165735975@N07/sets/72177720300430208/

#dataviz #opendata
Forwarded from Дата-сторителлинг (Андрей Дорожный)
📈Визуализация землетрясения в Турции
Высота столбика — плотность населения, цвет — интенсивность толчков.

Ужасная трагедия(

Источник
Forwarded from Инфокультура
Присоединяйтесь ко Дню открытых данных 2023!

4 марта 2023 года состоится ежегодный День открытых данных — онлайн!

Приглашаем разработчиков, ИТ-специалистов, дата-журналистов, гражданских активистов и других участников российского движения открытости. Некоторые темы выступлений:

— Как искать данные с помощью каталогов данных. Проект datacatalogs.ru.

— Если быть точным в 2022 году: доступны ли данные по социальным проблемам.

— Мастер-класс «Визуализация открытых геоданных Москвы для медиа и соцсетей».

— Мастер-класс «Как мы визуализируем гео-данные в "билайне": от кейсов к практике».

Слушайте доклады, принимайте участие в мастер-классах и становитесь частью движения, создавая и продвигая открытые данные в своей деятельности!

Программа мероприятия и регистрация уже доступны по ссылке: https://opendataday.ru/msk

#ODD2023 #OpenDataDay #OpenData
Forwarded from Designing Numbers
В студенческом проекте Symbolizing City Data в Школе Архитектуры и городского планирования Колумбийского университета Мария Чекмарова и HK Dunston создали «эмблемы» для 15 городов США. В каждой зашифрованы данные о размерах города, инфраструктуре, населении и культурной жизни. Паттерн, как будто созданный с помощью спирографа, здорово передает образ большого города — его разнообразие и ритм жизни. Каждый цвет отвечает за пару показателей: например, фиолетовый — это площадь города и плотность населения, желтый — качество и площадь парков, голубой — плотность застройки и число небоскребов, кроме серого, который показывает уровень бедности в городе. Посмотреть на данные и легенду можно на сайте Rebecca Lamm, которая заанимировала все это добро :)
Forwarded from OSINT заначка
В последнее время многие спрашивают инструкцию по Overpass Turbo. Хоть подобные материалы и существуют в природе, спешу поделиться своим опытом. Итак, встречайте: руководство для начинающих - поможет для самостоятельного изучения инструмента

https://telegra.ph/Overpass-turbo-dlya-chajnikov-03-26

#overpass #education
Forwarded from URBAN MASH (Мария)
Гравитационная модель Хаффа

Большинство геомаркетинговых задач сводятся к формуле Хаффа и ее различным вариациям.

1. Данный метод был предложен в 1963 году Дэвидом Л. Хаффом для определения местоположения торгового объекта, наиболее оптимального по критерию максимизации дохода.

2. Привлекательность торгового объекта для потребителя прямо пропорциональна размеру объекта и обратно пропорциональна расстоянию между покупателем и торговым объектом.

3. Область, в которой размещаются объекты, делится на
районы (точки , зоны) спроса; точек может быть достаточно
много, каждая точка получает вес сообразно уровню спроса
в том районе, который она обозначает.

Обычно реализация производится на ArcGis, но при большом желании можно вручную сделать и в QGIS. Прикладываю мега полезный туториал, где пошагово объясняется, куда кликать))

https://www.youtube.com/watch?v=DEcfIkFrRrE

@urban_mash