Datenvisualisierung zum Anfassen

Vorwort

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

In diesem Einführungsbuch lernst du, wie du deine Geschichte erzählen und mit Daten darstellen kannst, indem du kostenlose und leicht zu erlernende Tools im Internet nutzt. Du erfährst, wie du interaktive Diagramme und individuelle Karten für deine Website entwirfst, angefangen mit einfachen Drag-and-Drop-Tools wie Google Sheets, Datawrapper und Tableau Public. Außerdem lernst du nach und nach, wie du Open-Source-Code-Vorlagen wie Chart.js, Highcharts und Leaflet auf GitHub bearbeiten kannst. Mit den Schritt-für-Schritt-Tutorials, den Beispielen aus der Praxis und den Online-Ressourcen bist du immer auf dem Laufenden. Dieses Buch ist ideal für Schüler/innen, Pädagog/innen, Gemeindeaktivist/innen, gemeinnützige Organisationen, Kleinunternehmer/innen, Kommunalverwaltungen, Journalist/innen, Forscher/innen oder alle, die ihre Geschichte erzählen und Daten zeigen wollen. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.

Publikum und Überblick

Als Pädagogen haben wir dieses Buch so gestaltet, dass es für neue Lernende zugänglich ist, um die wichtigsten Konzepte der Datenvisualisierung vorzustellen und sie mit praktischen Beispielen zu vertiefen. Wir setzen keine anderen Vorkenntnisse voraus als eine grundlegende Vertrautheit mit Computern und einige vage Erinnerungen an Mathematik in der Sekundarstufe. Die Rückmeldungen, die wir zu einem früheren Entwurf erhalten haben, zeigen, dass sich viele Leserinnen und Leser auf der ganzen Welt mit diesem Buch selbst unterrichtet haben und andere Pädagogen es bereits als Lehrbuch für den Unterricht ihrer Schülerinnen und Schüler verwenden.

Unser Untertitel "Interactive Storytelling from Spreadsheets to Code" spiegelt wider, wie der Umfang des Buches von der Stärkung grundlegender Fertigkeiten bis hin zur Bearbeitung von Open-Source-Code-Vorlagen reicht, wobei unser Fokus stets auf dem Erzählen wahrer und sinnvoller Datengeschichten liegt. Wir erklären sowohl das Warum als auch das Wie der Visualisierung und regen zum kritischen Nachdenken darüber an, wie Daten gesellschaftlich konstruiert werden und wessen Interessen bedient oder ignoriert werden.

Im Gegensatz zu vielen Computerbüchern, die sich darauf konzentrieren, dir eine bestimmte Software zu verkaufen, stellt dir dieses Buch mehr als 20 verschiedene Visualisierungstools vor, die alle kostenlos und leicht zu erlernen sind. Außerdem geben wir dir Tipps, wie du eine kluge Wahl unter den digitalen Tools triffst, die sich auch in Zukunft weiterentwickeln werden. Mithilfe der Beispieldatensätze und Tutorials erstellst du mehr als ein Dutzend verschiedener interaktiver Diagramme, Karten und Tabellen und teilst diese Datengeschichten mit anderen Lesern im öffentlichen Web.

Obwohl unser Einführungsbuch umfassend ist, gehen wir nicht auf bestimmte fortgeschrittene Themen ein. Wir besprechen zum Beispiel, wie man aussagekräftige Datenvergleiche anstellt, gehen aber nicht auf den Bereich der statistischen Datenanalyse ein. Außerdem konzentrieren wir uns in erster Linie auf Software-Tools mit einer benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche (GUI) und nicht auf solche, die das Auswendiglernen und Eingeben von Befehlszeilenanweisungen erfordern, wie zum Beispiel die leistungsstarken R-Statistikpakete. Außerdem zeigen wir den Lesern, wie sie HTML-CSS-JavaScript-Codevorlagen mit den Bibliotheken Chart.js, Highcharts und Leaflet verändern können, gehen aber nicht auf fortgeschrittenere Visualisierungsbibliotheken wie D3 ein. Dennoch glauben wir, dass fast jeder, der dieses Buch liest, etwas Neues und Wertvolles entdecken wird.

Tipps für praktisches Lernen

Lerne, indem du unseren Schritt-für-Schritt-Tutorials auf einem Laptop oder Desktop-Computer mit Internetverbindung folgst. Die meisten der in diesem Buch vorgestellten Tools sind webbasiert, und empfehlen wir dir, eine aktuelle Version der Browser Firefox, Chrome, Safari oder Kanten zu verwenden. Von der Verwendung des Internet Explorers raten wir ab, da dieser ältere Browser von vielen Webdiensten nicht mehr korrekt unterstützt wird. Mit einem Mac oder einem Windows-Computer kannst du alle Tutorials absolvieren. Wenn du jedoch ein Chromebook oder einen Linux-Computer verwendest, solltest du trotzdem in der Lage sein, die meisten Tutorials zu absolvieren, und wir werden dich in bestimmten Abschnitten auf Einschränkungen hinweisen. Es ist zwar möglich, einige Tutorials auf einem Tablet oder Smartphone zu absolvieren, aber wir raten davon ab, weil diese kleineren Geräte dich daran hindern, einige wichtige Schritte zu absolvieren.

Wenn du mit einem Laptop arbeitest, solltest du eine externe Maus kaufen oder ausleihen, die du an deinen Computer anschließen kannst. Wir haben mehrere Leute getroffen, die es viel einfacher finden, mit einer externen Maus zu klicken, zu schweben und zu scrollen als mit dem eingebauten Trackpad eines Laptops. Wenn du zum ersten Mal mit Computern arbeitest - oder mit diesem Buch neuen Benutzern etwas beibringst -, solltest du mit den grundlegenden Computer- und Mausübungen der Goodwill Community Foundation beginnen. Wenn du eine digitale Version dieses Buches auf einem Laptop liest, solltest du einen zweiten Monitor anschließen oder mit einem Tablet oder einem zweiten Computer arbeiten. So kannst du das Buch auf einem Bildschirm lesen und auf dem anderen Bildschirm Datenvisualisierungen erstellen.

Kapitel Gliederung

Die Kapitel in diesem Buch bauen auf unser zentrales Ziel hin auf: mit Daten wahre und aussagekräftige Geschichten zu erzählen.

In der Einleitung wird gefragt, warum Datenvisualisierung wichtig ist, und es wird gezeigt, wie Diagramme, Karten und Worte uns in eine Geschichte hineinziehen oder uns von der Wahrheit ablenken können.

Teil I: Grundlegende Fertigkeiten

Kapitel 1 hilft dir dabei, deine Geschichte zu skizzieren und auszuwählen, welche Visualisierungswerkzeuge du brauchst, um sie effektiv zu erzählen.

Kapitel 2 beginnt mit den Grundlagen und geht dann zu den Möglichkeiten der Datenorganisation und -analyse mit Pivot-Tabellen und Lookup-Formeln sowie zu Geokodierungs-Zusatztools und der Datenerfassung mit Online-Formularen über.

Kapitel 3 bietet konkrete Strategien, um verlässliche Informationen zu finden, und wirft gleichzeitig tiefere Fragen darüber auf, was Daten wirklich darstellen und wessen Interessen sie dienen.

In Kapitel 4 werden Möglichkeiten vorgestellt, wie du mit Tabellenkalkulationen und fortgeschrittenen Werkzeugen Unstimmigkeiten und Duplikate aufspüren und beseitigen kannst, und wie du zusätzliche Tabellen aus digitalen Dokumenten erstellst.

In Kapitel 5 findest du vernünftige Strategien, um deine Daten zu analysieren und zu normalisieren und gleichzeitig auf verzerrte Methoden zu achten.

Teil II: Visualisierungen erstellen

In Kapitel 6 erfährst du, wie du mit einfach zu erlernenden Drag-and-Drop-Tools Visualisierungen erstellst und welche davon am besten mit verschiedenen Datengeschichten funktionieren.

Kapitel 7 befasst sich mit der Erstellung verschiedener Arten von Visualisierungen, die ein räumliches Element enthalten, und den Herausforderungen bei der Gestaltung echter und sinnvoller Karten.

In Kapitel 8 wird erklärt, wie du interaktive Tabellen mit Miniaturvisualisierungen, den sogenannten Sparklines, erstellst.

Kapitel 9 knüpft an die vorherigen Kapitel an, indem es zeigt, wie du Einbettungscodes kopierst und änderst, um deine Visualisierungen online zu veröffentlichen und deine Arbeit mit einem größeren Publikum zu teilen.

Teil III: Code Templates und erweiterte Werkzeuge

In Kapitel 10 erfährst du mehr über die Weboberfläche dieser beliebten Plattform zum Ändern und Teilen von Open-Source-Vorlagen für Visualisierungscodes.

In Kapitel 11 findest du Open-Source-Code-Vorlagen, mit denen du Diagramme erstellen kannst, die du anpassen und überall im Internet veröffentlichen kannst.

In Kapitel 12 findest du Open-Source-Code-Vorlagen, mit denen du eine größere Vielfalt an Karten erstellen kannst, um deine Datengeschichte zu vermitteln.

Kapitel 13 befasst sich mit Geodaten und einfach zu erlernenden Tools, mit denen du Daten für deine Karten anpassen kannst.

Teil IV: Wahre, bedeutungsvolle Geschichten erzählen

In Kapitel 14 erfährst du, wie du mit Diagrammen und Karten lügen kannst, um zu lernen, wie du besser die Wahrheit sagen kannst.

Kapitel 15 fasst alle vorherigen Kapitel zusammen, um zu betonen, dass es bei der Datenvisualisierung nicht nur um Zahlen geht, sondern um wahrheitsgetreue Erzählungen, die den Leser davon überzeugen, wie und warum deine Interpretation wichtig ist.

Der Anhang: Behebe häufige Probleme dient als Leitfaden für den Fall, dass dein Visualisierungstool oder dein Code nicht funktioniert, was auch eine gute Möglichkeit ist, um zu lernen, wie er funktioniert.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Kennzeichnet neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen, Spaltennamen und Dateierweiterungen.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

Constant width bold

Zeigt Befehle oder anderen Text an, der vom Benutzer wortwörtlich eingetippt werden sollte.

Constant width italic

Zeigt Text an, der durch vom Benutzer eingegebene Werte oder durch kontextabhängige Werte ersetzt werden soll.

Tipp

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Wie du uns kontaktierst

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• 707-829-0104 (Fax)

Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter https://learning.oreilly.com/library/view/~/9781492085997 aufrufen .

Schreib eine E-Mail an [e-mail], um Kommentare oder technische Fragen zu diesem Buch zu stellen.

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Danksagungen

Im Jahr 2016 haben wir einen früheren Entwurf dieses Buches unter einem anderen Titel, Datenvisualisierung für alle, als Teil eines Einführungskurses für Studierende des Trinity College und ihre kommunalen Partner in Hartford, Connecticut, eingeführt, um die Daten ihrer Organisation durch interaktive Diagramme und Karten zu erzählen. Veronica X. Armendariz (Trinity Class of 2016) war eine hervorragende Lehrassistentin und hat die ersten Tutorien durchgeführt. Der Entwurf wurde 2017 erweitert, als wir mit unseren wunderbaren Co-Dozenten Stacy Lam (Trinity Class of 2019) und David Tatem (Instructional Technologist), die viele Ideen und unzählige Stunden beigesteuert haben, einen kostenlosen Trinity edX Online-Kurs mit demselben Namen starteten.

Bis heute haben mehr als 23.000 Studierende den edX-Kurs begonnen, obwohl nur ein kleiner Teil den sechswöchigen Lehrplan tatsächlich abschließt. Unser Dank gilt auch den Mitarbeitern und Freunden von Trinity Information Technology Services, die Videos für den edX-Kurs produziert haben: Angie Wolf, Sean Donnelly, Ron Perkins, Samuel Oyebefun, Phil Duffy und Christopher Brown. Das Office of Community Learning und die Information Technology Services des Trinity College haben die Studenten, die an dem früheren Entwurf gearbeitet haben, großzügig unterstützt.

Wir danken den vielen Personen und Organisationen, die uns dabei geholfen haben, einige der Fähigkeiten zu erlernen, die wir in diesem Buch vermitteln, insbesondere Alvin Chang und Andrew Ba Tran, die zuvor als Datenjournalisten beim Connecticut Mirror tätig waren, Michael Howser, Steve Batt und ihren Kollegen vom University of Connecticut Library Map and Geographic Information Center (MAGIC) sowie Jean-Pierre Haeberly, dem Direktor für Webentwicklung am Trinity College. Außerdem möchten wir uns bei allen bedanken, die Jack bei den vom Roy Rosenzweig Center for History and New Media an der George Mason University und der Andrew W. Mellon Foundation gesponserten Veranstaltungen des The Humanities and Technology Camp (THATCamp) dazu inspiriert haben, neugierig auf Code zu werden, und die ihn und seine Schülerinnen und Schüler beim Transparency Camp der Sunlight Foundation dazu ermutigt haben, zivilgesellschaftliche Technologien für das Gemeinwohl zu erforschen.

Wir haben auch die Gelegenheit genutzt, unsere Arbeit in Daten-Workshops vorzustellen, die von Scott Gaul und Doug Shipman, früher bei der Hartford Foundation for Public Giving, und Michelle Riordan-Nold von der Connecticut Data Collaborative veranstaltet wurden.

Unter Berücksichtigung des Feedbacks von Lesern, Pädagogen und unseren Redakteuren haben wir den gesamten Entwurf im Jahr 2020 überarbeitet, um die Struktur neu zu ordnen, die Konzepte zu vertiefen und die Anleitungen zu verbessern. Wir danken allen bei O'Reilly Media, die mit uns zusammengearbeitet haben, um euch dieses fertige Produkt zu liefern, insbesondere unserer hervorragenden Entwicklungsredakteurin Amelia Blevins, unserer akribischen Lektorin Stephanie English, unserer gut organisierten Produktionsredakteurin Katie Tozer und anderen Mitgliedern ihres Teams: Nick Adams, Jonathan Hassel und Andy Kwan. Wir bedanken uns auch für die Unterstützung von O'Reilly für drei technische Gutachter, die uns mit ihren hervorragenden Kommentaren geholfen haben, das Manuskript zu verbessern: Carl Allchin, Derek Eder und Erica Hayes.

Vielen Dank auch an die Leserinnen und Leser, die uns freundlicherweise ihr Feedback zum Textentwurf oder zu den Code-Vorlagen gegeben haben: Jen Andrella, Gared Bard, Alberto Cairo, Fionnuala Darby-Hudgens, Nick Klagge, Federico Marini, Elizabeth Rose, Lisa Charlotte Rost, Xavier Ruiz, Laura Tateosian, Elizabeth von Briesen, und Colleen Wheeler.