makeover monday
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Makeovermonday ist eine Datenherausforderung für die Tableau -Community. Jede Woche wird ein neues Diagramm geteilt, einschließlich des zugrunde liegenden Datensatzes. Daten nämlich die Praktiker sind dann beauftragt, darüber nachzudenken, was funktioniert und was im Original verbessert werden könnte. Und dann eine bessere Lösung mit der Tableau Dashboard -Software.
Ich habe mich entschlossen, diese Herausforderung zu nutzen, um meine Daten zu verbessern, um meine Daten mit verschiedenen Tools zu verbessern:
Dies bedeutet, dass ich nicht die ganze Zeit neue Projektideen für mich selbst sowie für die Quelle geeignete Datensätze für mich selbst entwickeln muss und sie reinigen und reinigen und reinigen und reinigen und reinigen und reinigen und reinigen und reinigen und reinigen können.
Diese wöchentlichen Herausforderungen machen es zu einer besseren Aufgabe, die einfacher zu beenden ist, sodass ich mich mehr darauf konzentrieren kann, einige neue technische Fähigkeiten in der verschiedenen Charting -Bibliothek zu erfassen.
Erwarten Sie beim Schauen meiner Kreationen noch keine erstaunlichen Lösungen.
Einfaches Experimentieren mit Matplotlib. Versuchte, das Originaldiagramm neu zu erstellen, fügte jedoch eine Sekundärachse hinzu, um Trendlinien für die gesamten persönlichen Ausgaben als Vergleich anzuzeigen. Finale Tabelle hier. Ich habe es auch versucht, ein Diagramm in D3 zu erstellen, konnte aber nicht fertiggestellt werden.
Beschloss, Tableau ein wenig zu erkunden und habe es versucht, mein erstes Dashboard für Woche 16 zu erstellen. Inspiration von Taylor Johnson. Endergebnis hier.
Zweite Tableau -Daten, nämlich versucht, dieses Armaturenbrett von Priyanka Dobhal zu replizieren. Ich habe gelernt, wie man ein Bienenwarm -Diagramm erstellt und wie man einzelne Datenpunkte mithilfe einer Dropdown -Liste hervorhebt. Interaktive Version hier.
Dritte Tableau -Daten, nämlich einzelne Kunststoffhersteller. Ich habe ein bisschen mehr Zeit mit Designelementen verbracht und bin mit dem Endergebnis sehr zufrieden. Interaktive Version hier. 
Ich habe dieses Repository wiederbelebt und in Woche 1 für 2020 versuchend. Das endgültige Diagramm in Matplotlib verwendet ein komplexes Layout von Nebenhandlungen und kleinen Multiplikaten mit Highlights. Super dankbar für die erstaunlichen Leitfäden in der Python Gallery. Immer noch viel zu lernen ...
Schnelldiagramm in Python probiert eine neue Bibliothek aus, um Waffeldiagramme (Pywaffle) zu erstellen. Es fand auch ein gutes Tutorial zum Erstellen von Waffeldiagrammen mit nur Matplotlib, Pandas und Numpy.
In Python, die die Zuckerkalorienaufnahme nach Altersgruppe betrachtet, umfasst die Annotation und den Pfeilzeiger der Zuckerkalorie. Begann mit der Erkundung der Streamlit für die Veröffentlichung der interaktiven Version dieses Diagramms, mit der Daten nach Geschlecht angezeigt werden können. Ein Todo für einen anderen Tag ....
Schnell eine in Python, in der sich die nächste James Bond nach Brexit -Stimmen ergeben sollte. Benutzte die Gelegenheit, um meine erste Dumbell -Handlung in Matplotlib zu erstellen. Mit etwas mehr Zeit habe ich einige James Bond -Designelemente hinzugefügt, aber versucht, dies auf 1 Stunde zu halten.
UPDATE: Verbringen Sie ein bisschen mehr Zeit damit, Plots hinzuzufügen. Zeigt nun das 007 -Logo im Titel an.
Besser bei der Hinzufügen von Anmerkungen zu einem Weg zum Hinzufügen von ausgefallenen Pfeilen mit Kurven und eine benutzerdefinierte Schriftart (Raleway) hinzugefügt. In dieser Woche wird untersucht, wie viel Teil des Lebens der Menschen damit verbracht wird, dass wir im Krieg sind. Deprimierend zu sehen, dass Amerika seit so vielen Jahren im Krieg liegt.
