GIS и VIS


Kanal geosi va tili: ko‘rsatilmagan, ko‘rsatilmagan
Toifa: ko‘rsatilmagan


Канал @Victoria_Voronina про визуализацию. Авторские и найденные проекты, публичный путь через тернии к звёздам

Связанные каналы

Kanal geosi va tili
ko‘rsatilmagan, ko‘rsatilmagan
Toifa
ko‘rsatilmagan
Statistika
Postlar filtri


Ближайший ко мне город из категории А (rut = 263)


ТОП-5 городов России с видами на горы

1️⃣ Кисловодск, Ставропольский край (rut = 815)

2️⃣ Назрань, республика Ингушения (rut = 523)

3️⃣ Нальчик, республика Кабардино-Балкария (rut = 466)

4️⃣ Магнитогорск, Челябинская область (rut = 365) (тут не нашла нормальных фото гор из города)

5️⃣Майкоп, республика Адыгея (rut = 230)


Карта городов с самыми захватывающими видами на горы

На реддите учёный из Йеля опубликовал карту и ссылку на статью, где математически показывает крутость городского вида на горы.

Для этого он использует значение rut, которое показывает насколько город находится ниже своего окружения, а также учитывает разницу высот и крутизну падения. Чем выше горы возвышаются над городом, тем выше rut; чем круче горы над городом, тем выше rut.

Все города с населением 100,000+ человек были разделены по категориям:

S — rut > 500 (города, которые стоит посещения ради вида на горы). Например: Покхара, Непал; Иннсбрук, Австрия.

А — rut 200-500 (красивый вид, но поездка только ради него не стоит того). Алматы, Казахстан; Сантьяго, Чили.

B — rut 100-200 (близость высоких гор к городу). Ванкувер, Канада; Лос-Анджелес, США.

С — rut 25-100 (близость холмов или горы на удалении от города). Токио, Япония; Сеул, Корея.

D — rut 10-25 (горы и холмы, но далеко от города). Стамбул, Турция; Сан-Франциско, США.

F — rut 0-10 (нет вида на горы). Париж, Франция; Лондон, Великобритания.

#визуализация


*немного некропостинга вам в ленту*

Я нашла в открытом доступе курс по основам геоинформатики от МГУ. Это очень хорошая программа для начинающих ГИС-специалистов — там есть ответы на вопросы:

— какими бывают пространственные данные?
— как устроены системы координат и проекции?
— что можно делать с векторными данными? с растровыми?

Отдельно хочу отметить словарь. Это каталог терминов на английском языке, который хорошо использовать для прокачки своего профессионального лексикона.

А ещё у них есть лабораторные работы по курсу. Я думаю их подробнее изучить после возвращения из небольшой урбанистической экспедиции в Армении.

#курсы #знания #навыки


вот оригинальные размеры иллюстрации в статье


О чём говорит график на скрине?

Я сначала подумала, что с 2026 года в Армении будут взымать 100% налога на недвижимость.

Если присмотреться к маленькому тексту под заголовком, станет понятно, что это график введения новой налогой системы.

А вак как этот график?


2 недели назад я запустила бесплатный городской квест по центру Еревана: @yerevanquest_bot

На картинке, кстати, спойлер к последнему заданию. Её я делала в QGIS, потому что до сих пор считаю, что функция «Get OSM info for a point» быстрее и надёжнее попыток освоить фотошоп :)

Я набралась сил и смелости для собственного проекта. Основные активности начнутся к открытию туристического сезона в Армении, но уже сейчас можно сделать следующие наблюдения:

1) Массовая аудитория плохо понимает концепцию городского квеста. Особенно их смущает, что он онлайн в телеграме. В будущем нужно объяснить, что квест требует выхода на улицу.

2) Группы релокантов отлично работают на ознакомление, но плохо генерируют лиды. Моя воронка сейчас такая: 138 открыли бот — 5 прошли до конца — 2 дали обратную связь. Здесь требуется таргетинг и платное продвижение.

#ямолодец


p.s. надеюсь, что у меня будут силы что-то постить сюда чаще раза в месяц, но уверенности нет


data.csv dan repost
Очень интересное исследование алгоритмов Твиттера провёл член датавиз-сообщества Тайлер Фримен. Он выяснил, что 90% его подписок вообще не показываются в ленте, а больше половины твитов, которые он видит — от незнакомцев, которых подсовывает ему рекомендательная система.

Подробности можно прочитать здесь:
https://nightingaledvs.com/does-twitters-algorithm-hate-your-friends/


А ещё очень рекомендую этот блог о дата-сторителлинге


Кстати, карту домашнего насилия можно найти на сайте проекта «Алгоритм Света». Здесь тоже важно понимать, что речь идёт о делах, которые дошли до суда. Очевидно, что на Северном Кавказе данные сильно занижены.

#визуализация


Ещё один фильтр — категория пострадавших. Меньше всего данных по религиозным группам, а на схеме — географическое распределение нападений на чернокожих.

Интересно было бы сравнить его с данными переписи населения по национальному составу. В моём географическом воображении о России, встретить чернокожего человека вне Москвы и Питера достаточно сложно.






Если смотреть на случаи нападения на почве ненависти по гендерному признаку, то данных по мужчинам (первая карта) значительно больше, чем по женщинам.

Думаю, что основные причины:
- особенности алгоритма отбора кейсов для карты
- физическое насилие над женщинами чаще совершают по бытовым причинам, а не на почве ненависти


Как пишут сами авторы: «значительная часть таких случаев не была расследована или же преступники не были найдены». Но лучше всего статистика по случаям нападений на почве ненависти собирается в Москве, Питере, Казани и Самаре.


#визуализация
У комитета «Гражданское содействие» есть карта нападений на почве ненависти. Кроме локационных данных можно узнать подробнее о нападении, а в режиме эксперта получить данные по регионам, гендеру, категории пострадавших и характеру физического насилия против личности. Данные собираются по текстам судебных разбирательств, в которых был доказан факт совершения нападения по мотиву ненависти.


вот так можно использовать в презентациях





20 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.

26

obunachilar
Kanal statistikasi