Cél
A kurzus célja, hogy a résztvevők jobb ábrákat készítsenek, mint korábban. A kurzus során a hangsúlyt a tudatos ábra készítésre helyezzük. Ennek első lépése, hogy tudjuk milyen statisztikai kapcsolatot akarunk vizuálisan megmutatni. A kurzus nem arról szól, hogy milyen szoftverrel, hogyan lehet ábrákat készíteni. Bár a kurzus során röviden bemutatunk néhány szoftvert, de mindenkinek magának kell eldöntenie, hogy mikor, milyen céllal és milyen szoftvert használ. A kurzus egyfajta szakácskönyvet ajánl, hogy milyen esetben melyek a szóba jöhető legjobb megoldások egy adott kapcsolat ábrázolásánál.
Tematika
A kurzus során végig megyünk a legfontosabb statisztikai kapcsolatok lehetséges ábrázolási módjain. Külön alkalmat szentelünk mindegyik kapcsolatnak, ezen belül kitérünk a lehetséges alternatívákra és design problémákra.
- Bevezetés az adatvizualizációba – grafikai elemek, tulajdonságok, vizuális percepció
- Idősor
- Rangsor
- Rész és egész
- Eltérés
- Eloszlás
- Nominális összehasonlítás
- Korreláció
Módszer:
A kurzus előadásból és gyakorlati részből áll. Az előadásokat követően előre elküldött adatok alapján kell ábrákat készíteni, majd közösen megbeszéljük hogyan lehet javítani az elkészített ábrákon.
Ajánlott irodalom
- Az adatvizualizációnak könyvtárnyi irodalma van, egy önkényes lista az újabb könyvekből.
- Tufte, E.R.: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, 2001
- https://www.edwardtufte.com/tufte/index
- Few, S.: Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten. Analytics Press, 2012
- Few, S.: Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Analytics Press, 2009
- Cole, N.K.: Storytelling with data. Wiley 2015
- Cole, N.K.: Storytelling with data. Let’s practice. Wiley 2019
- Cairo, Alberto: How Charts Lie, W.W. Norton, 2019
- Cairo, Alberto: The Truthful Art, New Riders, 2016
- Evergreen, S.: Effective Data Visualization. 2nd Edition, Sage, 2019.
- Jorge Camões: Data at Work: Best practices for creating effective charts and information graphics in Microsoft Excel (Voices That Matter). New Riders, 2016
- Schwabish, J.: Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks. Columbia University Press, 2021.
Adatvizualizációs szoftverek:
- Tableau: https://www.tableau.com/
- Flourish: https://flourish.studio/
- Infogram: https://infogram.com/
- Datawrapper: https://www.datawrapper.de/
- Data Illustrator: http://data-illustrator.com/index.php
- Charticulator: https://charticulator.com/index.html
- Rawgraph: https://rawgraphs.io/
Előadó: Fertő Imre