Projekt Teil 1
Section outline
-
- Alle Grafiken sollen mit ggplot (ansonsten bitte mit uns absprechen) realisiert werden.
- Die Grafiken sollen hochwertig sein bezüglich Design aber auch inhaltlich.
- Best practice Beispiele können präsentiert werden. Zusätzlich können auch in der Praxis gängige aber schlechte Beispiele thematisiert werden (explizit als solche kennzeichnen).
- Behandeln Sie das gewählte Thema unter Zuhilfenahme der angegebenen oder frei
gewählter Literatur sowie Internetquellen. Vergessen Sie aber nicht, die Quellen
anzugeben, mit denen Sie gearbeitet haben.
- Verwenden Sie aktuelle Daten (jüngste Werte <2020) aus den z.B. angegebenen Datenquellen
- https://www.superdatascience.com/pages/rcourse
- https://www.kaggle.com/datasets
- Open Government Vienna
- www.statistik.at
- destatis.de
- statista.com
- https://ourworldindata.org/about
- https://ec.europa.eu/eurostat/
- https://data.un.org
- Die Präsentation laden Sie bitte vor der Präsentation hoch.
- Die Dauer Ihrer Präsentation soll zwischen 20 und 30 Minuten liegen.
- Nach der Präsentation folgt eine 15 Minütige Diskussionsrunde.
Gruppe 1: Visualization of Uncertainty
Wie kann man Unsicherheiten grafisch darstellen?
Gruppe 2: Grafische Hilfsmittel für Metaanalysen
Literatur z.B.: Cleophas/Zwinderman: Modern Meta-Analysis, Springer 2017 oder Borenstein et al: Introduction to Meta-Analysis, Wiley 2009Gruppe 3: Big data / multivariate Methoden
Wie können Grafiken Klarheit in der Komplexität schaffen?
Verwenden Sie einen Datensatz mit vielen Variablen und vielen Beobachtung und versuchen Sie diese Gesamtheit an Information zu beschreiben.
Ideen für multivariate Methoden bei großen Daten: Faktorenanalyse, Strukturgleichungsmodelle, PCA, Cluster, ...Gruppe 4: Dynamische Grafiken
Darstellung der zeitlichen Entwicklung von DatenGruppe 5: Zeitreihen und Trends
Grafiken bei Zeitreihenanalysen, Modelle ((S)AR(I)MA, ARCH, GARCH, ...), Darstellung der Residuen, KonfidenzintervalleGruppe 6: Geodaten und Kartendarstellungen
Visualisierungstechnkiken für räumliche Daten