Übung Open Data: Vereinbarung Beruf und Familie in Schweizer Kantonen, Gruppe 2 Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015 Opal Aliu und Nicoletta Lumaldo Universität Bern, Institut für Wirtschaftsinformatik Abteilung Informationsmanagement Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
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Abschlusspräsentationen Studierenden-Apps Open Data Vorlesung 2015
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Übung Open Data:Vereinbarung Beruf und Familie in Schweizer Kantonen, Gruppe 2
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Opal Aliu und Nicoletta LumaldoUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Team
> Opal Aliu — Hauptfach: BA in Business Administration— Nebenfach: Informatik— Semester: 6— Bisherige Programmiererfahrung: Anfänger— Email: [email protected]
> Nicoletta Lumaldo— Hauptfach: MA in Public Management— Nebenfach: Management and Evaluation of
> Problemstellung: Vereinbarkeit von Beruf und Familie – Rolle der familienergänzende Kinderbetreuung: Vollziehung des Impulsprogramms zur Schaffung von Betreuungsplätzen für Kinder
> Hintergrund: Gleichstellung im Kontext eines föderalistischen, entwickelten Staates wie die Schweiz
> Zielsetzung: Visualisierung einiger relevanten Indikatoren zur Thematik auf kantonale Ebene
> Datenquelle: Variante B – Daten von Open Data Portalen
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Daten
> Datenquelle: Eigene Zusammenstellung von Daten— BFS – Indikatoren zu Familienergänzende
Kinderbetreuung— SECO/BSV - Informationsplattform
„Vereinbarkeit Beruf und Familie“— SECO - Vereinbarkeit von Beruf und Familie— BSV - Vereinbarkeit von Familie und Beruf
> Datenvolumen: 2MB> Datenformat:
— Ursprünglich: PDF, Excel— Bearbeitet: CSV
> Datenstruktur: 4,8MB
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Vorgehen
> Datenbeschaffung: Eigene Recherche in Open Data Portalen und Zusammenfassung der Daten in einer Datenbank
> Visualisierungsart: — Map— Verschiedene Typen von
Rankingvisualisierungen
> Funktionalitäten: Selection, Mouseclick, Help
> Neue Erkenntnisse: Unterschiede im föderalistischem System, Verschiedene Standpunkte der Vereinbarkeit von Beruf und Familie
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Fazit
> Was haben wir gelernt? — Verfügbarkeit der Daten nicht immer Vorhanden
– Open Data als ein laufender Prozess! — TopoJSON und Positionierung der Karte
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?— Vertieft in jeden Kanton auf Datensuche gehen.— Verfeinerte Visualisierung— Gemeindedaten versuchen zu sammeln— Variablen in Zusammenhang bringen
> Was bringt mir diese Übung?— Zielgruppe zu definieren bei der App-
Entwicklung— Daten besser zu verstehen und für
Verfügbarkeit checken
Übung Open Data:Schadstoffemissionen der Schweiz, Gruppe 03
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Katrin Ismaier und Noel SagerUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
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Team
> Katrin Ismaier— Hauptfach: BWL— Nebenfach: VWL— Semester: 6— Bisherige Programmiererfahrung: Keine
> Hintergrund: BAFU stellt Daten öffentlich zur Verfügung, jedoch unübersichtlich und wenig aussagekräftig.
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Aufgabenstellung
> Zielsetzung: Unübersichtliche Daten so visualisieren, dass sie verständlich und aussagekräftiger dargestellt werden.
> Datenquelle, Data Coach: Bundesamt für Umwelt, Hans-Ulrich Pestalozzi.
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Daten
> Datenvolumen: 10’377 Zeilen und 35 Spalten. Entsprechend viele (auch nicht relevante) Informationen herauszulesen.
> Datenstruktur: pro Zeile ein Unternehmen, für jeden Schadstoff einzeln aufgelistet. Ausnahme: Diffuse Quellen.
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Daten
> Datenformat: Excel, wurde in CSV umgewandelt.
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Vorgehen
> Datenbeschaffung: Übergabe durch Datacoach.> Datenbereinigungen: Abstand nach Schadstoffname entfernt.> Datentransformation: Abfall und Sonderabfall zu den Schadstoffen.> Verwendete Technologien, Libraries:
— HTML— CSS— D3.js— TopoJSON
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Vorgehen
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Resultat
> Link: http://ns12f228.sandbox.iwi.unibe.ch > Visualisierungsart: Schweizerkarte mit Schadstoffemission nach
Kanton und Balkendiagramm der diffusen Quellen.> Funktionalitäten:
— Jahresauswahl mit Buttons— Drop-Down der Schadstoffe à Einfärbung der Karte nach Emission— Mouseover Effekte— Mouseclick Effekt— Hover Effekte— Scroll Funktion
> Neue Erkenntnisse: Teilweise hoher Ausstoss auf Schweizer Karte, welcher klein erscheint bei Vergleich mit diffusen Quellen.
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Fazit
> Was haben wir gelernt? Grundlagen HTML, CSS, JavaScript (D3.js) und den Umgang mit umfangreichen Rohdaten. Von der Existenz eines Schadstoffregisters erfahren.
> Was würden wir nächstes Mal anders machen? Früher zu Khôi Kontakt aufnehmen. Im Vorfeld bereits HTML, CSS als Grundlage erarbeiten.
> Was bringt mir diese Übung? Programmiergrundlagen und Umgang mit Daten erlernt.
Übung Open Data:Die neuen Schweizer 2013, Einzelgruppe 5
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Michael Palma MendesUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Visualisierungsart: Spider (Zusatzinfos mit Balken)
> Funktionalitäten: Suchfunktion, Tooltip, Karten, Autocompletion, Interaktive Fläche Mobiletauglich
> Neue Erkenntnisse: Wo ist meine nächste Haltestelle, gut erschlossen ist nicht immer lärmig, Stadt automatisch gut erschlossen
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Fazit
> Was habe ich gelernt? Grundahnung von HTML, CSS, API, D3.js und JavaScript. Unzählige Geodatenformate kennengelernt. Negativ: Daten alleine genügen nicht bei Geodaten (offene Formate, Anleitungen und Know-How).
> Was würden ich nächstes Mal anders machen? Nicht zu viel Zeit ins konvertieren investieren. Team bilden.
> Was bringt mir diese Übung? Prozesse der Entstehung von (Open Data) Apps kennengelernt.
wer weiss, evtl. mit Unterstützung...
Übung Open Data:Bevölkerungsentwicklung im Kanton Bern, Gruppe 6
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Yves Rieder und Franco MembriniUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Funktionalitäten:Tooltip mit genauen Angaben, Mouseover, verschiedene Tabs
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Fazit
> Was haben wir gelernt?Debugging macht einen massiv grösseren Teil der Arbeit aus als allgemein angenommen
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?Hinzuziehen von Personen mit mehr Programmiererfahrung
> Was bringt mir diese Übung?Realitätsnaher Umgang mit CodeBesseres Verständnis von IT Prozessen
Übung Open Data:Berufsabschlüsse in der Schweiz
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Dominique Rahm und Fabian RedingUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
Skalierung auf Bildschirmgrössen, Filtern nach Jahr, Branche, Ausbildungstyp und Geschlecht, sowie die Aufteilung der Schweiz in vier Regionen
> Neue Erkenntnisse:> Im Bereich der Kommunikation mit möglichen
Datacoaches und der Datenbeschaffung
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‹Nr.›
Fazit
> Was haben wir gelernt?> Viele Einsichten in die Welt des Programmierens - es gibt
immer wieder neue Fehler und Ideen, welche man am besten direkt aufschreibt, damit der Überblick nicht verloren geht. Die Möglichkeiten beim Programmieren sind mit dem entsprechenden Wissen schier endlos. Die Datenbeschaffung nimmt besonders viel Zeit in Anspruch, vor allem, wenn die Daten nicht so vorkommen, wie man sich das vorstellt, sondern zuerst noch bereinigt werden müssen.
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?> Von Anfang an selbständig und ohne Data-Coach arbeiten
und dadurch auch die vorhandene Zeit besser nutzen.
> Was bringt mir diese Übung?> Einblick in die Informatik und das Programmieren - Das
Verständnis für alle möglichen Probleme in den IT Bereichen steigt durch diese Selbsterfahrung stark.
Übung Open Data:Deloitte: Geldpolitik der SNB, Gruppe 8
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Tobias Vogel und Mary Tzaawa-KrenzlerUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
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Team
> Mary Tzaawa-Krenzler— Hauptfach: VWL— Nebenfach: BWL— Semester: 4 (Bachelor)— Bisherige Programmiererfahrung: wenig
> Ausgangslage, Problemstellung:„Geldpolitik der Schweizer Nationalbank: Konnte man aus der veränderten SNB Bilanz Anzeichen für die Aufhebung des Wechselkurses ablesen?“
> Hintergrund:Auflösung des Wechselkurses Januar 2015
> Zielsetzung:— Bilanzsumme seit 2007— Analyse der Geldpolitik — Anzeichen für Aufhebung— Daten schön, klar präsentieren
> Datenbeschaffung: — Hauptquelle: SNB Seite (Monatshefte)— http://www.oanda.com/— http://www2.deloitte.com/ch/en/pages/
finance/articles/cfo-survey.html
> Datenbereinigungen:— Überflüssige Daten löschen
> Datentransformation: — Anpassen des Datum
> Verwendete Technologien, Libraries etc.:— D3.js
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Resultat
> Link: http://tv11a629.sandbox.iwi.unibe.ch
> Visualisierungsart:— Graph
> Funktionalitäten:— Tooltip— Mouseover— Button
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Fazit
> Was haben wir gelernt?— HTML— Datenbearbeitung
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?— Bessere Zeiteinteilung— Früher beginnen (etwas unterschätzt)
> Was bringt mir diese Übung?— Die Verarbeitung von Daten in komplexere
Darstellungen— Programmiersprachen aneignen
Übung Open Data:Schadstoffausstoss in der Schweiz, Gruppe 11
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Martin Vogel und Janik EndtnerUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
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2
Team
> Martin Vogel— Hauptfach: Betriebswirtschaft— Nebenfach: Sport / Wirtschaftsrecht— Semester: 4— Bisherige Programmiererfahrung: Wenig— Email: [email protected]
> Gut strukturierte Daten in Excelformat als Grundlage> Schnelle Lieferung der Daten
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Vorgehen (I/II)
1. Lernen von d3.js mit Online Buch, damit wir schnell mit der Arbeit beginnen konnten
2. Erstellen einer Testvisualisierung in PowerPoint und besprechen mit Datacoach Hansueli Pestalozzi
3. Mehrere Treffen mit Hansueli
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Vorgehen (II/II)
4. Gestalten eines Designentwurfes für das Html/CSS Gerüst
5. Programmieren der App� Dropbox-Gruppe als Grundlage für Zusammenarbeit
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Schwierigkeiten
> Keine Verwendung von Beispiel aus d3.js Bibliothek— Neues App von Grund auf programmieren— Hoher Zeitaufwand (zuerst lernen, dann programmieren)— Über 1’100 Codezeilen (ohne kopierte Codeschnipsel)
> Ziel: Halbdynamisches App, das sich bei aktualisieren der Seite an Bildschirmgrösse anpasst— Relativ komplex für Web-Anfänger
> Schwierigkeiten mit Besonderheiten von Javascript
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Was haben wir gelernt?
Guter Datensatz spart viel Zeit— War bei uns zum Glück der Fall
Visualisierung muss zum Datensatz passen— Darum war es uns nicht möglich, eine Version aus der d3.js Bibliothek
zu übernehmen
Javascript und d3.js
Durchführen eines grösseren Projektes im Team
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Was nehmen wir für die Zukunft mit?
> Was bringt mir diese Übung?— Wirtschaftsinformatiker sollte etwas programmieren können.— Visualisierungen werden auch in Zukunft nützlich sein— Herangehensweise an grösseres Projekt
> War würden wir in Zukunft anders machen?— Wenn möglich Version aus D3.js Bibliothek nehmen. — Weniger hohe Ziele
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Resultat: Visualisierungsarten
Scatterplot Säulendiagramm
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Resultat: Funktionalitäten (I/II)
Liste
Navigation
Sortierfunktion
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Resultat: Funktionalitäten (II/II)
Slider
Checkboxen
Hover-Effekte
Hashtag-Navigation
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Resultat
> Link: http://je12k036.sandbox.iwi.unibe.ch > Link für Präsentation: http://mv13c053.sandbox.iwi.unibe.ch
Übung Open Data:Altersstruktur des Kanton Bern, Gruppe 12
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015 Tobias Bärtschi und Lea SummUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Neue Erkenntnisse:— vermehrt ältere Personen in ländlichen
Gebieten und um Seen— Anteil junger Personen an Bevölkerung
kleiner als Anteil alter Personen
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Fazit
> Was haben wir gelernt?— Trotz der Überalterung wächst die
Bevölkerung— Programmieren
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?— Besser aufteilen— Mehr/andere Darstellungsarten
> Was bringt uns diese Übung?— Vertiefte Programmierkenntnisse
Übung Open Data:Interaction: Visualisierung der Hilfsprojekte 2012, Gruppe 13
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Stephanie Joss und Sarah KlinglerUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
— Weltkarte mit Filterfunktionen> Funktionalitäten:
— Zwei Filterfunktionen (Sektoren & NGOs)— Pie Chart (animiert)— Boxen mit Mouseover-Funktion für
Weltkarte und Selektoren— Zoom-Funktion Weltkarte— Animierte Textmarkierung
> Neue Erkenntnisse: — Überblick verschaffen— Effiziente Zuteilung der Projekte
(Spendengelder)? Optimierungen?
Grafik, Screenshot
Grafik, Screenshot
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Fazit
> Was haben wir gelernt? — Lesen und verstehen eines Codes— Daten bereinigen und strukturieren— Aufteilung html, css, js, geo.json
> Was würden wir nächstes Mal anders machen? — Anderes Datenformat (kein Excel)
> Was bringt mir diese Übung? — Faszination für Informatik— Erkennung der Komplexität— Know How— Fähigkeiten einfache Website erstellen
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Übung Open Data: InterAction Visualisierung
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015 Padideh Pezeshki und Irina Schubert Universität Bern, Institut für Wirtschaftsinformatik Abteilung Informationsmanagement Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
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Team
Padideh Pezeshki — Master in Design and Multimedia — Semester: 4 — Bisherige Programmiererfahrung: Yes — Email: [email protected]
Irina Schubert
— Master of Advanced Studies in Archival, Library and Information Science — Semester: 2 (bzw. insgesamt >10) — Bisherige Programmiererfahrung: keine — Email: [email protected]
FS 2015
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3
Task
Starting position, problem Design scenario - combine map, data, project organization - programing (for pie chart and …)
Objective - two goals are Explanatory and Exploratory - explore large datasets for better understanding - they invite the viewer to explore visually - ask questions along the way, and find answers
to those questions. Data Source, Data Coach - Marc Jost (Interaction, Switzerland)
FS 2015
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4
Daten
Data volume - we had not too many data
Data format - Excel spreadsheets - one table for each organization - a table with summary of data - transfer to csv as it is more readable
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Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Action
Data collection: - Data of Interaction - Prepared World Map by Khoi Tran
Data adjustment - selection of relevant data - merging into a single file. - this was really time consuming task
Data transformation - in CSV or TSV - D3.js
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Resultat
Link: http://pp14j021.sandbox.iwi.unibe.ch/ Visualisierung Art: Map and Pie chart functionalities: - number and percentage of projects - by organisations in each country
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Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Conclusion
We learned - how to work with geo-maps - extract information from spreadsheets - Using Pie charts and pop-up menu
What would we do differently next time? - Depends on the type of data, we might
use different approaches of visualization Grafik,
Screenshot
Grafik, Screenshot
Übung Open Data:Visualisierung gymnasialer Abschlussdaten des Kantons BernGruppe 14
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Theodor Truffer und Thomas SteinmannUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
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Open Data > 13: Abschlusspräsentation
2
Team
> Theodor Truffer— Hauptfach: Informatik— Semester: 6.— Bisherige Programmiererfahrung: Vor allem Java ,
P3 – Projekte Personen Publikationenà Visualisieren!
Data-Coach:Christian Gutknecht, SNF
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Technologien
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Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Daten
> View P3 als Access-Datei> 60000 Grants
> Import in MySQL-Datenbank> Normalisierung> Koordinaten
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Resultat
> mb0220.asuscomm.com
Übung Open Data:OPENED, Gruppe 17
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015FABIAN PLÜSS und MANUELA KREBSUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Ausgangslage: Persönliches Interesse an Bildungsökonomie und Chancen der sozialen Mobilität in der Schweiz
> Zielsetzung: Das Umsetzen in mindestens einer dynamischen Visualisierung
> Datenquelle: Statistik der Bildungs-abschlüsse (SBA) des Kantons Bern
> Data Coach: Karin Marti, Erziehungsdirektion des Kantons Bern
Grafik, Screenshot
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Open Data > 13: Abschlusspräsentation
4
Daten
> Datenvolumen: 24 KB
> Datenformat: XLSX
> Datenstruktur: 7 Variablen mit 2-20 Ausprägungen:— Geschlecht — Verwaltungsregion — Träger— Bildungsart — Bildungstypen — Unterrichtssprache— Total der Studierenden und Frauenanteil
detail
csv
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Vorgehen
> Datenbeschaffung: Data Coach
> Datenbereinigungen: keine soweit
> Datentransformation: — XSLX zu CSV— innerhalb des Codes in JSON
> Verwendete Libraries: — D3.js— underscore.js— weitere
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
6
Resultat
> Link: http://fp06j948.sandbox.iwi.unibe.ch
> Visualisierungsart: Sunburst
> Funktionalitäten: Darstellung der Auszubildenden-Daten nach div. Strukturen.— Zoomable click— (Labels)— Tooltip
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Fazit
> Was haben wir gelernt?— Grundkenntnisse in Programmiersprachen— Nützlichkeit öffentlicher Daten
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?— Früher programmieren— Mehr Zeit einplanen
> Was bringt mir diese Übung?— Unabhängigkeit — Künftige Geschäftsmodelle— Digitale Kreativität
Übung Open Data:Swiss Public Transportation Visualization, Gruppe 20
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Samuel Hächler und Tizian DählerUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Visualisierungsart:— Karte mit Fahrplandaten der letzten
Verbindungen pro Gemeinde> Funktionalitäten:
— Zoom— Bildausschnitt wählen— Mouseover zeigt Daten an— Layer wählen
> Neue Erkenntnisse:— Stadt- Landgraben sehr gut ersichtlich— Bergsportorte haben überdurchschnittlich
viele Abfahrten.
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Fazit
> Was haben wir gelernt?— Konstruktion der Schweizer Fahrplandaten— Kenntnisse beim Programmieren
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?
> Was bringt mir diese Übung?— D3.js- Einführung— Umgang mit open Data
Übung Open Data:Datenschutz im elektronischen Rechtsverkehr, Gruppe 21
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Martin Lauber und Daniel LamUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Funktionalitäten: Deckfarbe für Anzahl Behörden in Kanton die elektronischen Rechtsverkehr anbieten
> Durch Klicken zu Details bez. E2E-Verschlüsselung und Nennenswertem in Textform
> Neue Erkenntnisse: Schulungsdefizit, Technikbarriere, Teilweise wird Datenschutz der Bürger zu wenig ernst genommen.
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
7
Fazit
> Was haben wir gelernt?Programmieren birgt hohe EinstiegshürdenDatenerhebung kann von immensem Aufwand seinBehörden und Gerichte sind keine Technologieunternehmen Vorsicht bei grossen Maillisten
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Fazit
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?Aufwand Datenerhebung nicht unterschätzenFokus allein auf Programmierung
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
9
Fazit
> Was bringt mir diese Übung?Grosser Erfahrungsschatz Erste ProgrammierkenntnisseZusätzlichen Respekt und Faszination für Coding
Übung Open Data:Implikation der Aufhebung des EUR / CHF Mindestkurses, Gruppe 22
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015JOHANNA CROTON und ALEX KRÄUCHIUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Funktionalitäten:— Interaktive Anzeige der Veränderung pro Tag— Daten Filterung
> Neue Erkenntnisse:— Potenzielle Implikationen auf verschiedene
wirtschaftliche Messzahlen
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
7
Fazit
> Was haben wir gelernt und was bringt mir das alles?— Technische Horizonterweiterung— Vorteil von Open Data— Nutzen visueller Darstellung von Daten
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?— Weitere Darstellungsform— Mehr Zielgrössen
Übung Open Data:Ausländische BEvölkerung, Gruppe 23
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Laurent Kaufmann und Lukas HepplerUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Neue Erkenntnisse:— Wichtigkeit der Datenquelle— Datenerhebung— Vergleichbarkeit innerhalb der Kategorien— Überblick— Connecting Data— Zweck und Grafik— Einfache Handhabung— Aussagen von Zeitungen
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
8
Fazit
> Was habe ich gelernt?— Internet hat immer eine Antwort— Programmieren = Sprache lernen— 3D.js hilft bei Datenstrukturänderung
> Was würde ich nächstes Mal anders machen?— Zweck der Grafik— Datenkombination
> Was bringt mir diese Übung?— Aussagekraft der Grafik— Schwierigkeit der Bedienung— Scheu verlieren nach Hilfe zu fragen
Übung Open Data:Lohnvergleich nach Geschlecht und Ausbildung, Gruppe 9
Abschlusspräsentation, 28. Mai 2015Manuel BühlerUniversität Bern, Institut für WirtschaftsinformatikAbteilung InformationsmanagementForschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
> Fragestellung:Verdienen Frauen weniger als Männer? Unterschied abhängig von Ausbildung? Unterschiede bezüglich Regionen?
> Zielsetzung: 1. Beantworten der Fragestellung 2. Wie wäre Diskriminierung nachzuweisen
> Datenquelle: Bundesamt für Statistik (BfS)
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Daten
Visualisierung 1,2> Datenvolumen: 1200 Zellen
> Datenformat: xlsx à csv
> Datenstruktur: 1 Tabelle à pro Ausbildung / Grossregion 1 Tabelle
Weitere Visualisierungen: (xlsx Tabellen)
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
5
Vorgehen
> Grundsatzentscheid: keine unvollständigen Datensätze keine pdf-files
> Datenbeschaffung: Stat Tab / Download
> Datenbereinigungen: klassische Filter
> Datentransformation: Libre office
> Verwendete Technologien, Libraries etc.:— D3.js— dimple.js (powered by d3)
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
6
Resultat
> Link: http://mb10r511.sandbox.iwi.unibe.ch/
> Visualisierungsart: Grouped Bar ChartStacked Area ChartGrouped Multiple Line
> Funktionalitäten:Bar Chart– update Stacked Area Chart – Tooltips Grouped Multiple Line - Tooltips
> Neue Erkenntnisse:Männer verdienen mehr – nicht zwingend Lohndiskriminierung Bei Sekretariats- und Kanzleiarbeiten: Lohndiskriminierung Die Erwerbsquoten der beiden Geschlechter gleichen sich an
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
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Fazit
> Was habe ich gelernt?Ausdauer, Grundlagen von Javascript, Funktionsweise einer Library,
> Was würden wir nächstes Mal anders machen?Wenn etwas nicht funktioniert...Zeitlimit setzen ...braucht es das? ...wenn ja, Hilfe holen?
> Was bringt mir diese Übung?Fähigkeit sich mit Software-Entwicklern zu unterhalten „Je grösser die Insel des Wissens, desto grösser das Ufer des Nichtwissens“
FS 2015
Open Data > 13: Abschlusspräsentation
8
Merci
> Mathias Stürmer:„Der Mann denkt mit und entwickelt die Veranstaltung laufend weiter – ein Lehrertyp an der Uni!“
> Khoi Tran: „Der Retter in der Not!“
> Mirjam Läderach„Von A bis Z perfekt organisiert!“