Datenvisualisierung für Journalisten - Storytelling mit Zahlen und Grafiken

Vielen Dank, dass Sie an unserem Workshop zur Datenvisualisierung teilnehmen. Auf dieser Seite finden Sie alle wichtigen Informationen und Ressourcen, die Ihnen helfen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Hier gibt es eine ausführliche Einführung in die Datenvisualisierung.

Hier können Sie auf eine Sammlung von Musterdateien zugreifen. Diese Dateien sind so konzipiert, dass Sie verschiedene Visualisierungstechniken ausprobieren und eigene Projekte entwickeln können. Nutzen Sie die bereitgestellten Materialien, um Ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung weiter auszubauen und kreativ zu experimentieren.

Viel Spaß und Erfolg beim Visualisieren!

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Musterdateien einzeln:

Noch zu bereinigen

Arbeitslosenquote 2023 Bundesländer
Kreismonitor SH (überlegt Euch, welche Daten ihr visualisieren wollt)

Nicht mit dem Datawrapper machbar (aber zum Beispiel mit infogr.am)

Daten Interviewen

Kartenvisualierungen

Studierende in D (zum Beispiel als Symbolkarte)
Arbeitslosenquoten in SH (zum Beispiel als Choropletenkarte)
Arbeitslosenquoten in den Bundesländern (zum Beispiel als Choropletenkarte)
Größte Städte weltweit (zum Beispiel als Symbolkarte. Benötigt noch Geokordinaten. Bei der Erstellung hilft das Geocoding-Tool)

Eigene Karte Hochladen

Die Landkreise Ostfrieslands (erstellt mit OSM Boundaries)

Eigene Kartendaten hochladen

Zum Beispiel eine Karte der Krankenhäuser in München (Mit KML-Export aus einem Wikipedia-Artikel extrahiert)

Alle Dateien im Paket

Hier als Download

Hilfreiche Links zur Kartenerstellung

Geokordinaten zu Orten hinzufügen mit dem GPSVisualizer oder dem Geocoding-Tool
Geokordinaten aus Wikipedia-Artikeln exportieren
Wie viele Demonstrierende waren dort?
Arbeiten mit Choropletenkarten
Sie benötigen sogenannte Shapefiles mit Gebietsgrenzen, etwa denen bestimmter Gemeinden oder Landkreise, die Sie anschließend im Datawrapper mit Daten verknüpfen möchten? Die erhalten Sie zum Beispiel über das opendatalab oder OSM Boundaries.
Eine KML Datei kann man sich zum Beispiel aus Wikipediaartikeln herauslesen lassen, wie etwa der Liste von Windkraftanlagen in Bremen, Hamburg und Niedersachsen. Die Einstellungen für das dafür notwendige Tool sind auf dieser Wikipedia-Seite dokumentiert. Ein Beispiel für eine solche KML-Datei findet sich hier.
Welche Farben sind gut sichtbar. Das weiß der Colorbrewer

Pdfs in Excel umwandeln

Hilfreich bei der Arbeit mit Google Tabellen

Hilfeseite
Einen ersten Überblick über die Daten nach dem Öffnen gibt das Explorer-Feld unten rechts. Es taucht auf, wenn man mehrere Felder, Spalten oder Zeilen markiert hat und zeigt die Anzahl der Werte, Minimum, Maximum und weiteres an.
Sind mehrere Felder, Spalten oder Zeilen markiert, kann man den Diagram-Editor (über das Balkensymbol in der oberen Menüleiste) starten. Er ist recht intuitiv zu bedienen.
Transponieren (Zeilen und Spalten vertauschen. Manchmal nötig, wenn die Visualisierung nicht hinhaut. Dann in der Tabelle in ein leeres Feld klicken, =TRANSPOSE eingeben und in die dann dahinter auftauchenden Klammern die Spalten und Zeilen angeben, die getauscht werden sollen (Um die Zeilen 1 und 2 der Spalten A bis E zu transponieren, geben Sie Folgendes ein: =TRANSPOSE(A1:E2)
Einen Tabellensatz nach einer Spalte sortieren: Spalte markieren, Rechtsklick, sortieren nach auswählen.
Zeilen oder Spalten löschen: Zeile(n) oder Spalte(n) markieren, Rechtsklick, Zeile oder Spalte löschen auswählen
Für Schnelle: Tastenkombinationen von Google Tab ellen
Alle Funktionen von Google Tabellen

Datascraping mit Google Tabellen.

Tabellen von Webseiten importieren:

In das erste Feld einer leeren Tabelle folgende Formel eingeben:

=IMPORTHTML("https://meteo.plus/wetterstatistik-deutschland-jahr.php#temperatur";"table";1)

Welche Nummer hat meine Tabelle?

Dazu in Chrome die Seite mit der Tabelle öffnen (zum Beispiel die Liste der Länder nach Bruttoinlandsprodukt) . Dann Rechtsklick ->untersuchen. Console auswählen. Dort den Befehl

Tables: var i = 1; [].forEach.call(document.querySelectorAll('table'), function(x) { console.log(i++, x); });

eingeben und per Mouseover seht ihr die Nummer eurer Tabelle.

CSV-Dateien von Webseiten importieren: