Data visualisaties, drie voorbeelden

Als je het hebt over open data dan is het soms moeilijk voor te stellen wat de toegevoegde waarde is. Helemaal als je beleid maakt en moet beslissen over dit soort dingen, terwijl je er zelf eigenlijk nog nooit mee gewerkt hebt. Door de gegevens in een tabel op een relevante visuele manier weer te geven, ontstaat een heel ander beeld van de rijen en kolommen. Dat effect ken je vast wel. Niets is zo fijn om een ‘pie-‘ of bar-chart’ te maken in powerpoint of excel. Maar ook als de data wat uitgebreider is, kun je het zelf, met een beetje doorzettingsvermogen, visualiseren. Om je dat te laten zien hebben we onze data-wizard Chantal gevraagd om een aantal datasets tot leven te brengen. Ze heeft drie datasets van dataplatform.nl gepakt en verwerkt met software en tools die vrij beschikbaar zijn om te downloaden of gebruiken. Chantal legt uit hoe ze dat gedaan heeft.

Google My Maps: Voorzieningen in Almere

De dataset: alle voorzieningen in de gemeente Almere die ook in de gemeentegids staan. (download zelf de dataset)

Visualisatie kiezen: Deze dataset is relevant voor bewoners en voorzien van locatiegegevens. Ik vind het daarom een logische keuze de gegevens op een kaart te projecteren en interactief te maken.

De tool: Google My Maps is een eenvoudige tool én gratis te gebruiken.

De hobbel: de dataset van de gemeente Almere is in JSON formaat. My Maps accepteert alleen CSV, XLSX, KML, of GPX files. Gelukkig is het mogelijk om in QGIS (http://www.qgis.org/) het JSON bestand om te zetten naar, in dit geval, KML.

De kaart maken: een kaart aanmaken in My Maps is vervolgens heel simpel door het bestand in de kaart te slepen. Vervolgens is het alleen nog maar nodig het kleurenschema en de titels aan te passen.

Het resultaat:

Tableau: Melding openbare ruimte Almere

De dataset: Overzicht van meldingen openbare ruimte van de gemeente Almere in de periode 2010-2015. (download zelf de dataset)
Visualisatie kiezen: na het bekijken van de data vond ik twee kolommen die de daadwerkelijke en geschatte tijd om een melding te verwerken bevatten. Deze gemiddelden wilde ik er uit lichten om te kunnen laten zien of de meldingen binnen de verwachte tijd worden behandeld of niet. Daarnaast is het interessant om te weten welke soort meldingen er worden gedaan en hoeveel van elke soort.

De tool: Ik kies voor Tableau en Excel. Excel ken ik erg goed en gebruik ik om de data op te schonen. Tableau is erg makkelijk te gebruiken voor data visualisaties en vanuit Tableau kun je direct op het web publiceren.

(De puristen onder ons gebruiken natuurlijk Libre Calc in plaats van Excel.)

De hobbel:De data heb ik eerst via Excel omgezet van tekst naar numeriek.

De ‘charts’ maken: De dataset die ik heb geëxporteerd uit Excel importeer ik in Tableau. Daar kies ik voor een ‘bar graph’ om de tijdgemiddelden af te zetten tegen de hoofdcategorie. Vervolgens heb ik van de aantallen en typen meldingen een ‘treemap’ gemaakt.

Het resultaat

QGIS Kunstwerken in Almere

De dataset: de kunstwerken in de gemeente Almere. (download zelf de dataset)

Visualisatie kiezen: deze dataset bevat locatiegegevens. Het kan interessant zijn om te laten zien waar kunstwerken staan. Zijn er bijvoorbeeld plekken waar er meer of geen staan? Vandaar een ‘heat map’ in QGIS.

De tool: QGIS, een vrij en open source geografisch informatiesysteem. Download op: http://www.qgis.org/nl/site/

De hobbel: een CSV importeren in QGIS is niet helemaal vanzelfsprekend. De handelingen:

  • Ga naar: “Kaartlagen” > “Laag toevoegen” > “Tekstgescheiden kaartlaag toevoegen”.
  • Selecteer het CSV bestand om te importeren
  • Om er zeker van te zijn dat de gegevens op de juiste (kaart)locatie staan, kun je een kaart laden uit Open Streetmaps. Kies “Web” > “OpenStreetMap” > “OpenStreetMap”
    Let op: daar heb je de plugin Open Layers voor nodig. Als die nog niet geïnstalleerd staat kun je deze downloaden onder “Plugins” > “Plugins beheren en installeren”
  • Om het bestand op te slaan in een ander formaat, rechtsklik op de bestands naam in “Paneel Lagen” en selecteer “Opslaan als”. Gebruik Keyhole Markup Language” en sla op.

De kaart maken: met de Heatmap functie kun je hotspots aangeven. Voor dit voorbeeld heb ik de standaard instellingen gebruikt door naar “Raster” > “Heatmap” > “Heatmap” te gaan

Het resultaat:

Probeer het zelf

Je kunt het dus zelf proberen. Als je behoorlijk handig bent met Excel, dan kom je vast ook een heel eind met de tools die in deze voorbeelden gebruikt zijn. We maken wel een kanttekening bij het gebruik van QGIS. Enige basiskennis van data en het jargon kennen is eigenlijk wel vereist. Laat dit je echter niet afschrikken om er mee te experimenteren. Vraag hulp van een collega die er al ervaring mee heeft om je de basiskneepjes uit te leggen of duik in deze online handleiding van QGIS.

Company Details

The Green Land B.V.

Visiting address:
Kobaltweg 38
3542 CE Utrecht
The Netherlands

Company registration / KvK 60858184
VAT/BTW NL-854090770B01

Follow us on Twitter: @GreenLand_OD