makeover monday
1.0.0
MakeoverMonday เป็นความท้าทายด้านข้อมูลที่มุ่งเน้นไปที่ชุมชน Tableau ทุกสัปดาห์จะมีการแชร์แผนภูมิใหม่รวมถึงชุดข้อมูลพื้นฐาน จากนั้นผู้ได้รับการกล่าวถึงได้รับการกล่าวถึงจะต้องคิดเกี่ยวกับสิ่งที่ใช้งานได้และสิ่งที่สามารถปรับปรุงได้ในต้นฉบับ จากนั้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีกว่าโดยใช้ซอฟต์แวร์ Daberau Dashboard
ฉันตัดสินใจที่จะใช้ความท้าทายนี้เป็นวิธีการพัฒนาทักษะการใช้ข้อมูลของฉันโดยใช้เครื่องมือต่าง ๆ :
หมายความว่าฉันไม่ต้องคิดแนวคิดโครงการใหม่ ๆ สำหรับตัวเองตลอดเวลารวมถึงแหล่งข้อมูลที่เหมาะสมและทำความสะอาด
ความท้าทายประจำสัปดาห์นี้ทำให้เป็นงานที่มีอยู่มากขึ้นซึ่งง่ายกว่าที่จะทำให้เสร็จเพื่อให้ฉันสามารถมุ่งเน้นไปที่การเลือกทักษะทางเทคนิคใหม่ ๆ ในห้องสมุดแผนภูมิที่แตกต่างกัน
ดังนั้นเมื่อมองผ่านการสร้างสรรค์ของฉันอย่าคาดหวังวิธีแก้ปัญหาที่น่าทึ่ง
เริ่มทดลองกับ Matplotlib ได้ง่าย พยายามที่จะสร้างแผนภูมิดั้งเดิม แต่เพิ่มแกนรองเพื่อแสดงแนวโน้มสำหรับการใช้จ่ายส่วนบุคคลโดยรวมเป็นการเปรียบเทียบ แผนภูมิสุดท้ายที่นี่ ฉันยังได้สร้างแผนภูมิใน D3 แต่ไม่ได้จบลง
ตัดสินใจที่จะเริ่มสำรวจ Tableau เล็กน้อยและไปสร้างแผงควบคุมแรกของฉันสำหรับสัปดาห์ที่ 16 แรงบันดาลใจจาก Taylor Johnson ผลลัพธ์สุดท้ายที่นี่
Tableau Data ที่สอง ได้แก่ พยายามทำซ้ำแดชบอร์ดนี้ที่ทำโดย Priyanka Dobhal ฉันเรียนรู้วิธีการสร้างแผนภูมิขี้ผึ้งและวิธีการเน้นจุดข้อมูลแต่ละจุดโดยใช้รายการดรอปดาวน์ เวอร์ชันเชิงโต้ตอบที่นี่
ข้อมูล Tableau ที่สาม ได้แก่ การมองหาผู้ผลิตพลาสติกเดี่ยว ใช้เวลามากขึ้นกับองค์ประกอบการออกแบบและฉันก็พอใจกับผลลัพธ์สุดท้าย เวอร์ชันเชิงโต้ตอบที่นี่ 
ฟื้นฟูพื้นที่เก็บข้อมูลนี้และมีการเดินทางในสัปดาห์ที่ 1 สำหรับปี 2020 แผนภูมิสุดท้ายที่ทำใน Matplotlib ใช้เลย์เอาต์ที่ซับซ้อนของแผนการย่อยและทวีคูณขนาดเล็กด้วยไฮไลท์ ขอบคุณมากสำหรับคำแนะนำที่น่าทึ่งที่โพสต์ในแกลเลอรี่ Python ยังคงเรียนรู้มากมาย ...
แผนภูมิด่วนใน Python ลองใช้ห้องสมุดใหม่เพื่อสร้างชาร์ตวาฟเฟิล (pywaffle) นอกจากนี้ยังพบบทช่วยสอนที่ดีสำหรับการสร้างชาร์ตวาฟเฟิลโดยใช้ Matplotlib, Pandas และ Numpy เท่านั้น
แผนภูมิแท่งหลายแห่งใน Python ดูการบริโภคแคลอรี่น้ำตาลตามกลุ่มอายุรวมถึงคำอธิบายประกอบมาตรฐานและตัวชี้ลูกศร เริ่มสำรวจ Streamlit สำหรับการเผยแพร่เวอร์ชันอินเทอร์แอคทีฟของแผนภูมินี้ซึ่งจะอนุญาตให้แสดงข้อมูลตามเพศ สิ่งที่ต้องทำอีกวัน ....
อย่างรวดเร็วใน Python ดูว่าใครคือ James Bond คนต่อไปควรได้รับการโหวตจาก Brexit ใช้โอกาสในการสร้างพล็อต Dumbell ครั้งแรกของฉันใน Matplotlib ด้วยเวลามากขึ้นฉันอาจเพิ่มองค์ประกอบการออกแบบของ James Bond แต่พยายามเก็บสิ่งนี้ไว้เป็น 1 ชั่วโมง
UPDATE: ใช้เวลามากขึ้นในการทดลองเพิ่มรูปภาพลงในพล็อต ตอนนี้แสดงโลโก้ 007 ในชื่อ
ดีขึ้นในการเพิ่มคำอธิบายประกอบพบวิธีการเพิ่มลูกศรแฟนซีด้วยเส้นโค้งและเพิ่มแบบอักษรที่กำหนดเอง (Raleway) แผนภูมิสัปดาห์นี้ดูว่าสัดส่วนของชีวิตผู้คนใช้จ่ายกับเราในการทำสงครามมากแค่ไหน น่าหดหู่ที่เห็นว่าอเมริกากำลังทำสงครามมาหลายปีแล้ว
