Links: Datenjournalismus, re:publica, XML und RSS Einführung

Kurzer Zwischenruf mit zwei praktischen Links:

Links: Googles Python Anfängerkurs, Firefox 4 Visualisierungen, Data Science Toolkit, RSS Tuning, McLuhan

"link" by Alex Eylar @ Flickr (c) CC-By-NC-SA

"link" by Alex Eylar @ Flickr (c) CC-By-NC-SA

Nach viel zu langer Funkstille mal wieder Links – die jetzt übrigens auch so heißen oder alternativ auch keinen Titel tragen werden. Das “Lesenswert” im Titel der alten Linklisten bleibt, klingt mir aber irgendwie mittlerweile zu verschwurbelt. Hier gibt’s also ab sofort harte Fremdfakten im Linkbett :) Weiterlesen

Lesenswert: Visualisierungs-Tools, Maptivism, Übersicht Visualisierungsformen

In letzter Zeit nutze ich dieses Blog ja vorzugsweise als Linkdump. Zur Zeit komme ich einfach nicht dazu längere Artikel zu verfassen, aber ich gelobe Besserung. Bis es soweit ist, gibt es jede Menge interessante Fundstücke:

Content Management, Open Source & Webentwicklung

  • Gute Nachrichten von Moritz Stefaner: Seine Tools zur Datenvisualisierung Elastic Lists und revisit sind jetzt Open Source.
  • Mal wieder eine sehr gute Übersicht über mögliche Formen und Varianten der Visualisierung gibt’s hier: A Tour through the visualization zoo Mit dabei auch einige gute Links zu Tools mit denen die Visualisierungen umgesetzt wurden
  • Wer Netzwerkstrukturen zum Beispiel mit Gephi visualisiert bekommt ein weiteres Tutorial an die Hand. Darin geht es um farbliche Anpassungen und allgemeine Node/Edge-Auszeichnungen. Ausserdem gibt es ein neues Plugin, was für alle interessant sein dürfte, die geocodierte Datensätze vorliegen haben: Map geocoded data with gephi
  • Hier im Blog war ja schon mehrmals die Rede von Yahoo Pipes und YQL. Warum die Tools so interessant sind und was Open Data damit zu tun hat, zeigt die Hack Competition rund um Warwickshire in England. Verwaltungsdaten wurden öffentlich gemacht und die Programmierer durften loslegen – und hier kommen die Yahoo Tools ins Spiel: A short adventure with Yahoo Pipes zeigt ein einführendes Beispiel, grundlegender wird es bei Christian Heilmann, der die einzelnen Entwicklungsschritte gut dokumentiert: Building a mashup with Government Data – Warwickshire Info
  • Ein Testkandidat mehr für Visualisierungen: Protovis Uni Standford | free, open-source, BSD License. Gerade ist die Version 3.2 erschienen, die Steamgraphs und Forced-Directed Layouts unterstützt.
  • Wer noch eine Stufe tiefer eintauchen möchte wird vielleicht bei Biofusion Design fündig. Dort gibt’s eine mehrteilige Serie zum Thema Cooking an MVC framework for data visualization

Redaktion

  • Bei MedialDigital gibt es ein interessantes Interview mit OWNI-Datenchef Nicolas Kayser-Bril: “Labor für innovativen Journalismus” Dabei geht es unter anderem um Datenjournalismus vs. traditioneller Journalismus und natürlich generell um OWNI
  • Nochmal Republica Nachlese: A journey to the world of maptivism Folien und Video des Vortrags von Christian Kreutz auf der re:publica 2010
  • Wer Statistiken mag, sollte mal bei Nationmaster vorbeischauen. Diverse Themen mit klassischen Umsetzungen (Charts, Maps…) Leider kein Open Data.

Das war zwar noch nicht alles was aufgelaufen ist, aber bestimmt genug zum Wochenende. Der Rest dann beim nächsten Mal.

Datenvisualisierung (3) – Tipps, Tools, Webservices und Links

Data Mining - Mapping The Blogosphere

Data Mining: Mapping the Blogosphere

Im dritten und vorerst letzten Teil meiner Kurz-Serie zum Thema Datenvisualisierung gibt es einen Überblick über diverse Möglichkeiten wie man Datensätze grafisch aufbereiten kann. Wer sich zuvor die ersten beiden Teile der Serie durchlesen möchte findet sie hier:
Teil 1: Einführung und Beispiele
Teil 2: Warum Daten visualisieren?

Bevor ich zum eigentlichen Thema dieses Beitrags komme, zunächst ein kurzes Video von Tim Berners Lee’s Kurzansprache auf der TED Konferenz. Ich finde “The Year Open Data Went Worldwid” bietet eine sehr gute Zusammenfassung und Einführung ins Thema. In meinem anschließenden Beitrag nehme ich das angesprochene Thema “Open Data” kurz auf, mache einen kurzen Abstecher in zum Thema “Datenaggregation” und außerdem gibt’s jede Menge nützliche und lesenswerte Links. Weiterlesen