Wall Street Journal: What the know - Mobile
Ich gebe zu, ich habe in die Überschrift bewusst ein paar Keywords mit dem Holzhammer eingepflegt. Schnüffel-Apps klingt zum Beispiel unheimlich konspirativ, meint aber auch eigentlich nichts anderes als das, was die Werbeindustrie eh schon seit eh und je tut – Daten sammeln und verwenden – nur diesmal per App. Der Artikel des Wall Street Journal ist allerdings nicht nur informativ, sondern auch ein guter Aufhänger um doch nochmal ein paar Links loszuwerden, bevor ich mich offiziell in die Weihnachtspause verabschiede. Hier also meine letzten „lesenswerten“ Links für dieses Jahr, auch diesmal nur grob in Schubladen gedacht und kategorisiert.
Redaktion
- Your apps are watching you heißt der Artikel des Wall Street Journal, der am Wochenende für einige Unruhe sorgte. Aus der Reihe „What they know“ wird diesmal nach dem Werbenetzwerk-Minenfeld (das habe ich hier schonmal erwähnt) diesmal die Plauderlaune beliebter Apps (iPhone & Android) offengelegt. Welche App, welche Daten übermittelt steht natürlich nicht nur im Text, sondern ist auch interaktiv aufbereitet: What the know – Mobile
- 2.245 Euro gibt ein Verbraucher durchschnittlich im Monat aus – aber wofür? Die Webevangelisten haben sich zwei Destatis-Datensätze genommen, sie verknüpft und in einer Treemap aufbereitet. Das Ergebnis sieht man hier
- Für die Blogrole: Der Developer Blog des Guardian gibt interessante Einblicke hinter die Kulissen. Der DataBlog sollte eh zum Standard gehören und der Data Store ist auch immer mal einen Besuch wert.
Webentwicklung
- Scraperwiki hat was neues: Genauer, eine pdf to html Preview, die in einem Blogpost näher beschrieben wird: Scraping PDFs: now 26% less unpleasant with ScraperWiki. Dabei geht es hauptsächlich darum, die innere Struktur eines pdfs transparent zu machen – und sie folglich leichter auslesen zu können. Im ersten Schritt gibt man dazu den Link zum pdf an, in der folgenden Preview klickt man auf den betreffenden Textabschnitt, den man sich näher anschauen will und erhält darauf hin Einblick in die darunterliegende XML Struktur. Oder wie es bei Scraperwiki heißt: Grabs the data, Outputs as HTML, Adds Javascript onclick events.
- Wer einen Excel-Datensatz, eine CSV oder TSV, schnell in andere Formate bringen will kann dazu Mr Data Converter nutzen. CSV und TSV werden zu Actionscript, JSON Column Arrays/Row Arrays/Properties, Python Dict, XML Properties/Nodes, Ruby und in ein paar weitere Formate gewandelt. Die Anwendung ist Open Source, der Quelltext auf Github verfügbar.
- Zwei weitere hilfreiche Links zu JSON kommen von Robert Harm, der mir folgende zwei Dienste empfohlen hat: JSONeditor.net hilft beim editieren von unübersichtlichen, da komprimierten JSON Datensätzen. Da das Tool im Browser läuft sollte man allerdings auf die Größe des Datensatzes achten. Als (von mir ungetestete) Alternative steht die Anwendung auch als Adobe Air Applikation bereit (was die Sache mit dem Speicherbedarf vermutlich aber nicht besser macht). JSONeditor.net zeigt zwar schön übersichtlich die Struktur des Datensatzes, lässt diesen selbst aber komprimiert. Wer eigentliche Datenquelle strukturiert sehen will, dem hilft der JSBeautifier weiter. Danke an Robert für die Tipps!
Frohe Weihnachten allen Lesern dieses Blogs und ein gutes neues Jahr!
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