Ich habe einen anständigen Datensatz - 500.000 Datensätze, die jeweils ein Ereignis darstellen.
Die Felder sind:
Es gibt ungefähr 500-1000 Ereignisse pro Tag
Meine ultimative Fantasie wäre es, ein Video mit einer bestimmten Zeitskala zu verknüpfen - es sind nur knapp 2 Jahre an Daten, also machen Sie das Video (zur Diskussion) 2 Minuten lang, jede Minute ist ein Jahr und so weiter. Jeder Ort würde als Kreis einer bestimmten Größe angezeigt, der wachsen würde, wenn Ereignisse an diesen Orten „passierten“. Eine noch abgefahrenere Version dieser Fantasie ist, wo jeder Kreis ein Tortendiagramm ist und die Tortensegmente je nach Art des Ereignisses an jedem Ort wachsen / schrumpfen.
Gibt es einige vorgefertigte Tools oder Open-Source-Bibliotheken für Python oder eine Website, die jemand empfehlen würde?
Ist das die Art von Sache, die Sie jemanden zu einem hohen Preis einstellen, um dies für Sie zu tun?
Es gibt zwei JavaScript-Bibliotheken, die Sie möglicherweise hilfreich finden, um so etwas abzurufen:
Ansonsten gibt es viele, viele Diagrammbibliotheken , die Sie anpassen könnten, einige Flash, einige PHP, einige jQuery. Digg hat früher einige wirklich coole Visualisierungen in Digg Labs erstellt, aber leider bleibt nach der Neugestaltung nur noch dieses Video übrig .
Schauen Sie sich diese Präsentation von Hans Rosling an.
Es ist auf gapminder.org und auf Google Spreadsheets verfügbar.
Da Sie Standorte haben, kann das Ergebnis eine interaktive Karte sein. Open-Source-Software für interaktive Karten ist nicht sehr zahlreich, aber Sie können statische Bilder generieren und diese dann in einer Animation zusammenfügen.
Eine großartige Kombination von Software ist R + Python + FOSS GIS (kostenlos und Open Source, wie GRASS oder QGIS). Einige einführende Bildungsinhalte sind hier aufgelistet: http://www.osgeo.org/educational_content
Als professioneller Kartograf wurde ich kürzlich gebeten, ein Online-Visualisierungstool für quantitative Werte zu erstellen, die im Laufe der Zeit als Punkte räumlich verteilt sind, und ich habe die GeoExt-Bibliothek verwendet, eine Brücke zwischen Senchas Ext.JS-Webframework und dem OpenLayers-Mapping-Framework, aber es ist so vielleicht etwas kompliziert.
Sie können dies überprüfen: http://insideria.com/2009/12/28-rich-data-visualization-too.html
Es gibt eine verwirrende Vielfalt an Möglichkeiten für den Umgang mit Geodaten. In der Tat könnten Sie Google Earth dafür verwenden. Google Earth verfügt über eine integrierte Zeitleiste und eine Vielzahl von Funktionen. Es ist nicht mehr eigenständig und lässt sich einfach in das Web integrieren.
Hier ist eine lange Liste von Geodaten-Tools.
Gephi an sich ist ein Tool zur Netzwerkvisualisierung, aber es gibt jede Menge Plugins, auch für Geodaten.
Gapminder Sehen Sie sich diese phänomenale TED-Präsentation von Hans Rosling an – ich liebe diesen Typen
Gapminder wurde oben erwähnt, könnte aber leicht noch einmal erwähnt werden :)
Google Charts können mit Big Data umgehen, aber Sie müssen die Einschränkungen prüfen und ob Sie für ein Big-Data-Konto bezahlen müssten.
Ein hübsches Tool zum Data Mining großer Datensätze.
Auch oben erwähnt. Meines Wissens hat Raphael einige Einschränkungen in Bezug auf wirklich große Datenmengen.
MIT Exhibit (früher Similie genannt)
Es ist schon eine Weile her, seit ich mit Similie gespielt habe, aber denken Sie daran, dass sie Kapazitäten für Big Data haben. Die Optik ist vielleicht nicht die stylischste, aber das könnte man selbst machen.
Eines der guten alten, sehr anpassungsfähiges Javascript.
Sehr professionell und vielseitig (ich finde es toll, dass sie für ihre Charts direkt auf jsfiddle verlinken). Sie können für die High-End-Lösungen bezahlen, die problemlos mit großen Live-Daten umgehen können.
Benutzer413
Dom