Data Vizard

Nie od dziś wiadomo, że w Tableau można tworzyć podwójne osie, czyli dual axis. Jest to przydatne, jeśli chcemy pokazać dwie warstwy danych. Co jednak, jeśli naszych warstw jest więcej? Zawsze możemy zagęścić dane (poprzez layering lub scaffolding). Są to jednak dosyć zaawansowane techniki i stwarzaja one sporo problemów - od wydajności (mamy w końcu kilka razy więcej danych) po kalkulacje (musimy uważać, aby nie policzyć czegoś kilka razy). Idąc dalej tropem hackowania i customizacji Tableau, przejdźmy do custom shapes. Z kształtami też mogą być problemy. Abstrahując już od kwestii praw autorskich, samo znalezienie nawet prostego kształtu może zająć sporo czasu (jak to miało miejsce przy mojej wizualizacji do konkursu #IronViz ) Często okazuje się, że cos całkowicie podstawowgo nie występuje w wersji bez tła, lub występuje w złym kolorze albo za niskiej rozdzielczości. W takich momentach, bardzo dobrze sprawdza się unicode. Unicode to nic innego jak po prostu zestaw znaków, w któ...

Jeśli śledzisz bloga Tableau Public, lub chociaż społeczność Tableau, to na pewno wiesz co to IronViz. Jęsli nie wiesz, to napiszę tylko, że to oficjalny konkurs Tableau, którego ukoronowaniem jest finał (na żywo) na Tableau Conference. W ciągu roku pojawiają się trzy feedery - pewnego typu eliminacje. Wygrany każdego feedera jedzie na konferencję i uczestniczy w finale. Udział w IronViz planowałem od dłuższego czasu, jednak albo nie wyrabiałem się przed terminem, albo nie odpowiadał mi temat. Przy ostatnim feederze udało mi się jednak w końcu ukończyć i wysłać pracę. Kosztem trochę zarwanej nocy, ale jednak. Tematem feedera było 'Health and Well-being', czyli po krótce wszystko związane ze zdrowiem. Przez dwa tygodnie szukałem odpowiednich danych - poprzez tak trywialne jak otyłość w Ameryce do przyczyn śmierci na świecie i stosunku ilości lekarzy do śmiertelności. Jednak dopiero wizualizacja Ann Jackson pomogła mi znaleźć potrzebną inspirację. Wizualizacja Ann Ja...

Donut Chart to kolejny z użytecznych wykresów, który nie jest dostępny domyśle w Tableau . Jak w większości przypadków, można go zbudować trochę "oszukując". Jednak prosty czy można z donut charta wycisnąć jeszcze więcej? Na przykładzie mojej ostatniej wizualizacji widać, że tak. Kliknij w obraz aby przejść do Tableau Public Na wizualizacji donut chart wizualizuje obecność danej osoby w telewizji o danej godzinie - jest więc tak naprawdę analogią zegara. Standardowy donut chart to to prostu pie chart z białą zaślepką w środku - drugim, pustym, białym pie chartem. Mój donut chart to pie chart z nałożonym na to kształtem - w tym przypadku okrągłym zdjęciem. Rozwiązanie to daje kilka korzyści: oczyszcza wizualnie dashboard - dzięki tym donut chartom pozbyłem się dużej i brzydkiej heat mapy zwraca uwagę i podkreśla użyte zdjęcia w ciekawy sposób umożliwia filtrowanie Jak zrobić taki Donut Chart? Zaczynamy oczywiście od zwykłego wykresu kołowego. W moim prz...

Po ostatnich utarczkach z R i api przy zbieraniu danych o Black Sabbath postanowiłem wziąć się za coś lżejszego i bardziej skupionego na Tableau. W dzisiejszym wpisie będą ciekawe dane jak rozwiązaniu z Tableau. Skupię się na otwartych danych dotyczących drzew w Warszawie , pochodzących ze strony Urzędu Miasta. Pozyskanie danych Jak już wspomniałem dane pochodzą ze strony Urzędu Miasta. Aby z nich skorzystać nie trzeba się rejestrować (co się okazało przypadkiem przy odpalaniu skryptu). Pomimo uzyskania klucza do API skrypt działa bez niego. Poniżej uproszczona wersja skryptu R. Skrypt zapisuje dane do pliku CSV zawierającego 140 tysięcy rekordów. Dane są dosyć zanieczyszczone, jednak dla nas będą wystarczające. Wizualizacja Ostatecznie stworzyłem dwa dashboardy. Efekt końcowy (kliknij aby przejść do Tableau Public) Efekt końcowy (kliknij aby przejść do Tableau Public) Tym razem zastosowałem kilka ciekawych rozwiązań, wśród nich: wykres typu hexbin wybór ty...

Poniższa wizualizacja została wybrana na zwycięzcę konkursu DataChampion2017 organizowanego przez AstraFox - srebrnego partnera i dystrybutora Tableau. Konkurs polegał na przedstawieniu historii i wyciągnięciu wniosków z danego zbioru danych przy pomocy wizualizacji. Do wyboru był jeden z dwóch zbiorów danych, ja wybrałem dane opisujące wypadki samochodowe w USA. Moja wizualizacja przeszła do finału na żywo, podczas którego musiałem zaprezentować moją wizualizację i wnioski, oraz pokazać najciekawsze rozwiązania jakie wykorzystałem. Wśród nich znalazły się: użycie parametrów do zmiany zmiennej na wykresie - dzięki takiemu rozwiązaniu, na jednym wykresie możemy pokazywać akurat te zmienne, które nas interesują w danym momencie. Rozwiązanie to składa się z dwóch elementów: parametru - parametr tekstowy jako lista pola kalkulowanego - pole zwraca odpowiednią zmienną wg. parametru (na podanym przykładzie pole jest zależne od dwóch parametrów) parametryzowa...