Radmila hat heute wiederum einige Tipps, um nützliche Skripts von Vorlesungen herunterzuladen.

Studenten präsentieren  in Lev Manovichs Klasse (analysis and visualization of large media data sets) auf einem “ HiperSpace scalable visualization system“.

Oder auch auf aaaaarg.org  und avaxsearch.com kann man wertvolle Lektüre bekommen
Somit können wir uns mit den eigentlichen Fragestellungen auseinandersetzen:

Data is not new

 

What is new?

 

Ubiquity of data

 

Amount of data/the speed at witch it has been generating

 

real-time data

 

Computer processing of data in real-time

 

Dynamic interactive visualizations

 

Algorithms – how reliable (automatized data analysis)

 

Statistical analysis: small data sets versus big data analysis

Manuel Lima

Auf Infoaesthetics  gibt es eine grosse Menge an visuell aufbereiteten Daten zu finden. Das visuelle Gefühl lernt man am besten, wenn man die Dinge genauer anschaut. Wie sind sie gemacht? Und warum sind sie so gemacht? Die Frage, warum welche Datensets genommen wurden, das ist immer die zentrale Frage.

Reverse Engineering ist angesagt. So sammeln wir Ideen und Motivation, uns selbst an die Daten zu wagen.

 

 

Zitat Radmila: Big-data – large and complex data sets cannot be handled with traditional data management tools.

Wie sind die Daten eigentlich geregelt?

Open Data Law

hier kommen die Links zu freedom of information act

Die Regelung in den US

http://www.justice.gov/oip/foia_updates/Vol_XVII_4/page2.htm

 

 

In der Schweiz ist das geregelt mit dem Bundesgesetz über die Öffentlichkeit der Verwaltung.

Tableau

hier fehlt der Kontext … ist irgendwie verloren gegengen im Vortrag http://www.tableausoftware.com/de-de

 

This is what builds Visualisation

Spatial substrate

Die Verteilung der Dinge im Raum. Hier ist mit drei Dimensionen gearbeitet.

Graphical Elements

Linie, Punkt, Fläche

Graphical Properties

Size, Orientation, …

Color Texture and Shape

Human Interaction

Entweder du kannst etwas interagieren wie hier http://moritz.stefaner.eu/projects/map%20your%20moves/

oder hier http://www.nytimes.com/interactive/2009/07/31/business/20080801-metrics-graphic.html?_r=0 und http://www.nytimes.com/interactive/2012/09/06/us/politics/convention-word-counts.html

Der Baynamen-Wizzard sucht die Häufigkeit von Vornamen in den US heraus http://www.babynamewizard.com/voyager#prefix=carlotta&ms=false&exact=false

Google hat es gekauft

Gapminder ist sehr verbreitet, wie immer, weil es open source ist http://www.gapminder.org/

Hier ein Video http://www.gapminder.org/videos/hans-rosling-ted-talk-2007-seemingly-impossible-is-possible/

 

Stephen Few  Perceptualedge.com

Literaturtipp: 

 

Variablen in der Infografik

Wenn wir die Produktivität von drei Autofirmen messen, dann ist das „the case“, also das was wir messen wollen.

Der Umsatz ist die erste Variable, die Zeit kann dann eine zweite Variable sein.

Es gibt die Grundregel, dass wir das was wir gemessen haben oder vergleichen wollen auf die x-Achse stellen, also unten auf der Horizontalen liegt.

Ein Beispiel:

Ich will meine Blumen im Garten vergleichen. Ich messe deren Höhe (1. value), die Anzahl (2. Value) und die Farbe (3. Value). Als vierten Wert könnte man noch den zeitlichen Ablauf (4. Value) anfügen. Wie sieht die Grafik aus?

Der Case, also die Blumen stehen auf der x-Achse.
Die erste Variable geht auf die y-Achse.
Die zweite Variable zeigt sich in der Breite der Säule (bei der Balkengrafik)
Ok, die dritte Variable geht auf die grafische Eigenschaft.

Quora
University of Missoury
Info chimps
The data and Story Library (DASL)
Global Health facts
Gapminder
OECD
Census
DAtagov
The World Bank
http://data.un.org

Aus Visualize this
www.freebase.com
www.infochimps.org
http://aggdata.com
http://aws.amazon.com/publicdatasets
http://wikipedia.org

Geografische Daten
www.census.gov/geo/www/tiger
www.openstreetmap.org
www.geocommons.com
www.flickr.com/services/api

World
www.globalhealthfacts.org
http://data.un.org
www.who.int/research/en/
http://stats.oecd.org
http://data.worldbank.org

Politik
www.opensecrets.org
www.followthemoney.

Searchtip: „site: .gov“ filetype: .xls

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Datenputzen kann man hier
Scraper wiki https://scraperwiki.com/
Knime http://www.knime.org/
Github https://github.com/OpenRefine
outwit