Open Data Visualization
-
Upload
informational-culture -
Category
Economy & Finance
-
view
51 -
download
2
Transcript of Open Data Visualization
Обзор онлайн-‐инструментов для визуализации данных
Иван Бегтин Директор НП “Информационная культура”
Бюджеты-> BubbleTree
Интерактивно http://bit.ly/1csa51y Исходный код https://github.com/okfn/bubbletree
Времянные ряды-> OKFN Timeliner
Интерактивно http://timeliner.okfnlabs.org/ Исходный код https://github.com/okfn/timeliner
Сравнение
Интерактивен Открытый код Платформа Бюджет Москвы
Нет Нет Нет
BubbleTree Да Да Нет IBM Many Eyes Да Нет Да OKFN Timeliner Да Да Да Socrata Да Нет Да MapBox Да Нет Да Яндекс Карты Да Нет Да
Ответы на вопросы. Контекст
• Умею ли я программировать? • Понимаю ли я как объяснить задачу программисту?
• Умею ли я рисовать ? • Понимаю ли я как объяснить задачу дизайнеру?
Ответы на вопросы. Данные
• Есть ли у данных геопривязка (координаты, геообласть)?
• Есть ли у данных даты и значимы ли они? • Есть ли у данных численные показатели? • Есть ли у данных суммы ? • Обладают ли данные большим числом значимых связей ?
• Существуют ли данные в нужном формате?
Ответы на вопросы. Ограничения
• Надо ли соответствовать формату/шаблону статьи?
• Надо ли поддерживать мобильные устройства? • Надо ли поддерживать планшенты? • Какой запас времени у меня есть?
Data-‐driven Documents • Сайт: http://d3js.org/ • Открытый код • Визуализируется
почти все виды данных
• Легко встраивается в сайты
• Надо уметь программировать (Javascript)
Socrata • Сайт:
http://socrata.com/ • Онлайн-‐платформа • Визуализируется
почти все виды данных
• Не нужно уметь программировать
• Плохо встраивается в сайты
Карты Яндекса • Сайт:
http://api.yandex.ru • Онлайн-‐платформа • Только для
геоданных • Надо уметь
программировать (Javascript)
LeaVlet • Сайт: http://lea�letjs.com/ • Открытый код • Только для
геоданных • Основан на
OpenStreetMap • Надо уметь
программировать (Javascript)
Infogr.am • Сайт: http://infogr.am/ • Онлайн платформа • Не все данные • Типовая
инфографика • Не нужно уметь
программировать
Последовательность шагов
• Формулируем задачу • Выбираем инструмент • Подготавливаем данные • Создаём визуализацию
Формулируем задачу
• Четко определяем что хотим визуализировать – деньги, цифры, геоточки или отношения
• В зависимости от контекста, данных и ограничений переходим к выбору инструмента
Выбор инструмента
• В зависимости от контекста, данных и ограничений выбираем один из инструментов.
• Ключевое – это данные и ограничения • Если задача для программирования то: • Смотрим инструменты в презентации • … или идем на selection.datavisualization.ch и
подбираем • Если задача без программирования • Смотрим инструменты вроде infogr.am или
аналогов
Подготовка данных
• Выверяем и проверяем данные корректность • если геоданные с адресами без координат – геокодируем их • если надо сравнивать суммы – рассчитываем доли и
проценты • Подготавливаем данные под инструмент визуализации:
• при необходимости добавляем доп. атрибуты, например, цвета для графика
• Переводим данные в формат принимаемый инструментом: • Для карт форматы: GeoJSON, KML, YMapsML и др. • Для других инструментов свои требования – узнаем их
заранее
Ресурсы
• http://datavisualization.ch/ - коллекция инструментов • http://www.creativebloq.com/design-tools/data-visualization-712402 - коллекция
инструментов • http://datavizchallenge.org - конкурс визуализаций • http://visualizing.org/ - сообщество • http://flowingdata.com/ - сообщество • http://visual.ly/ - сообщество • http://mashable.com/category/data-visualization/ - сообщество
Платформы
• интерактивные визуализации - https://getdataseed.com - • Инфографика - http://infogr.am/ • IBM Many Eyes - http://www-958.ibm.com • Tableau Online - http://www.tableausoftware.com/products/online • Google Charts - https://developers.google.com/chart/ • Factual - http://factual.com/ • SumAll - https://sumall.com/
Образование
• Knights Foundation Course - http://open.journalismcourses.org • Edward Tufte courses - http://www.edwardtufte.com/tufte/courses • MIT Open Course “How to Process, Analyze and Visualize Data” -
http://ocw.mit.edu/resources/res-6-009-how-to-process-analyze-and-visualize-data-january-iap-2012/
• Stanford Visualization Course - http://vis.stanford.edu/ • Harvard Visualization Course - http://cs171.org/