Ten post jest czwartym z mini cyklu, w którym przedstawiam przydatne, darmowe i proste w obsłudze narzędzia, które umożliwiają tworzenie efektownych wizualizacji.
Dziś skupię się na narzędziu Datawrapper.
Datawrapper to przyjazna dla użytkownika platforma internetowa umożliwiająca tworzenie interaktywnych wykresów, map i tabel. Posiada interfejs graficzny, który jest łatwy do zrozumienia. Niestety, Datawrapper to narzędzie w pełni internetowe, którego nie można używać w trybie offline.
Aby zademonstrować działanie Datawrappera, utworzę wykres mapy przedstawiający wielkość populacji w różnych krajach.
Jak przygotować wizualizację w Datawrapper?
Krok 1. Zdobądź i przygotuj dane.
Rozpocznij od zebrania i starannego przygotowania potrzebnych danych. Upewnij się, że są one wiarygodne i kompleksowe. W tym etapie zwróć uwagę na selekcję istotnych informacji. Po wybraniu narzędzia, konieczne może być też dostosowanie danych do jego wymagań.
Dane do tego przykładu pobrałem z witryny Worldometers. W tym celu wykorzystałem technikę scrapowania. Konkretne, wykorzystane narzędzia to Microsoft Excel i Power Query. Można jednak analogiczną operację wykonać w Arkuszach Google.
Po pobraniu danych musiałem wprowadzić pewne poprawki, takie jak dostosowanie formatów kolumn, których Power Query nie rozpoznawał poprawnie. O tym jak szczegółowo przeprowadzić taki proces opowiem w jednym z przyszłych postów. Poniżej widok przetworzonych, gotowych do załadowania danych.
Dekalog wizualizacji, to zbiór fundamentalnych zasad, które pomogą Ci stworzyć wizualizacje wspierające narrację opartą na danych. Szerzej opisałem go w tym artykule.
Krok 3. Wybierz typ wizualizacji.
Projektowanie wizualizacji odbędzie się w Datawrapper. Otwieramy stronę narzędzia (link). Pierwszym krokiem jest wybór wizualizacji. Kliknij „Create new…” w prawym górnym rogu ekranu, następnie wybierz „Map” i „Choropleth Map”.
Następnym krokiem jest wybór obszaru geograficznego dla mapy.
Krok 4. Wprowadź dane i przygotuj wizualizację.
W kolejnym kroku ładujemy dane z pliku. Bezpośrednio po załadowaniu, możemy przejrzeć i skorygować dane. Problematyczne jest mapowanie nazw krajów (Datawrapper nie umie interpretować tych nazw, tak jak np. robi to Looker Studio, więcej opowiadam o tym w trakcie webinarium, link). W przypadku Datawrapper, konieczna jest ręczna korekta.
Na szczęście Datawrapper zapewnia kilka pomocnych wskazówek. Prawidłowe nazwy z mapy świata wyświetlane są pod główną tabelą, co pozwala na dokonanie niezbędnych zamian. Muszę jednak zaznaczyć, że sam proces mógłby być bardziej przyjazny dla użytkownika i lepiej zaprojektowany.
Ostatnim krokiem jest utworzenie i skonfigurowanie naszej wizualizacji.
Podsumowanie
Niniejszy post jest czwartym z serii traktującej o darmowych i prostych narzędziach do tworzenia wizualizacji danych. Dziś pokazałem Wam możliwości Datawrappera, na przykładzie wykresu mapy.
Zalety Datawrappera to m.in.
duży wybór wizualizacji,
prosty w obsłudze, graficzny interface,
interaktywność wizualizacji,
estetyka wizualizacji,
łatwość pobrania wizualizacji (np. do pliku *.png).
Wady to:
brak możliwości wprowadzania danych lokalnie.
Źródła:
Michał Szudejko, Dekalog wizualizacji
Wcześniej w tej serii opublikowano:
Podobał się Ci ten post? Zachęcam do subskrypcji!