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#choropleth

  • #choroplethes
  • @nightingale
    nightingale @nightingale via RSS 23/09/2021

    #How_To Iterate on a CDC Health Advisory Graphic
    ▻https://nightingaledvs.com/how-to-iterate-on-a-cdc-health-advisory-graphic

    The US Centers for Disease Control and Prevention has had its hands full for the last year and a half. It’s an agency full of talented,..

    #Charts #choropleth #covid-19 #Data_Visualization #Maps

    nightingale @nightingale via RSS
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  • @cdb_77
    CDB_77 @cdb_77 24/06/2019
    3
    @simplicissimus
    @fbahoken
    @reka
    3
    @fbahoken @karine4

    Cartographier les migrations #1 : Un monde de cartes

    Verbatim

    Cela fait longtemps que l’Humanité produit différents types de cartes. Cartes polynésiennes, table de #Peutinger, portulans, etc., nombre d’entre elles étaient notamment conçues pour le repérage et l’organisation des déplacements humains sur terre ou en mer.

    L’histoire de la cartographie est aussi l’histoire de la représentation du Monde. Si la première carte du monde connu date de l’époque babylonienne (vers 600 avant notre ère), ce sont les grecs qui ont posé les fondements de la cartographie scientifique : mesure de la rotondité de la terre (Ératosthène), systèmes de projection, découpages en zones, etc.

    Les premières représentations de données sous la forme de graphiques sont également très anciennes : elles datent du XIVe siècle et sont signées Nicolas Oresme, un intellectuel né en Allemagne, ancien évêque de Lisieux à qui sont attribués les premiers histogrammes de l’Histoire.

    En 1826, une conjonction graphique qui mêle ces histoires de la mise en graphique et de la cartographie s’ouvre avec les travaux du français #Charles_Dupin. Nait alors la première carte (#choroplèthe) représentant des données statistiques localisées invisibles à l’œil nu, une carte de l’instruction populaire en France. Comme l’indique #Gilles_Palsky, on a effectivement d’abord appris à représenter le temps sous la forme de diagramme, puis l’espace sous la forme de carte.

    Et puis, il y a #Charles_Joseph_Minard, ingénieur civil français qui entreprend, à l’heure de la retraite, un travail considérable de cartographie statistique fondé sur « un calcul par l’œil ». Sa carte figurative sur la Campagne de Russie de 1812-1813 est d’ailleurs considérée aujourd’hui comme le « Gold Standard » de la dataviz.

    Minard produira nombre de cartes et graphiques descriptifs de mouvements de transports, avant d’étudier également ceux de populations humaines. Sa mise au point de plusieurs variables visuelles posera les fondements d’une école française de la sémiologie cartographique.

    La publication illustrée des Lois de la migration à la fin du XIXe siècle par #Ernst_Georg_Ravenstein, cartographe allemand installé à Londres, ouvre la voie vers un changement de paradigme théorique : les approches monographiques, purement descriptives, sont progressivement complétées par une vision idiographique qui donnera lieu à un renouvellement progressif des méthodes et des cartographies correspondantes.

    Le tournant spatial de la fin des années 1960 entraînera dans son sillage un renouvellement de la figure de la carte statistique liée à un double mouvement. D’une part, les principes de sémiologie acquis au cours du temps sont formalisés par Jacques Bertin, dans le registre de la cartographie générale ; ils incluent à la marge des considérations liées aux déplacements. D’autre part, le développement d’une algorithmie spécifique au traitement et à l’analyse de données localisées va devenir une pratique courante avec les travaux de #Waldo_Rudolf_Tobler, géographe américain qui publiera, notamment, les premiers scripts autorisant le dessin automatique sur une carte, décrivant en particulier des interactions territoriales par des flux ; plus généralement l’émergence de nouveaux outils, les Systèmes d’information géographique.

    La production cartographique actuelle sur les déplacements, forte des acquis théoriques et méthodologiques du passé, est soutenue ces dernières années par le développement de l’informatique graphique et un engouement général pour la cartographie. Sa fabrique connaît en effet un renouvellement profond dans le contexte de la cartographie 2.0, une évolution en même temps qu’une ouverture des outils et des pratiques qui s’inscrit dans un contexte de permanence de questionnements anciens (figurer des routes, des directions majeures, montrer des zones d’accumulation, …).

    ▻https://neocarto.hypotheses.org/5807

    #vidéo #migrations #cartographie #visualisation #Nicolas_Lambert et #Françoise_Bahoken (@fbahoken) #mobilité #flux #histoire_de_la_cartographie #histoire

    ▻https://www.youtube.com/watch?v=j-QeXDiK1Iw

    #ressources_pédagogiques
    ping @karine4

    CDB_77 @cdb_77
    • @cdb_77
      CDB_77 @cdb_77 24/06/2019

      Cartographier les migrations #2 : enjeux théoriques et méthodologiques

      Verbatim

      Les images cartographiques produites au cours du temps sur des mouvements et déplacements apparaissent diverses dans leur forme, dans leur fond et dans leur mise en œuvre. Dans la mesure où elles peuvent être (perçues comme) complexes, il devient intéressant de les examiner de plus près.

      Pour cela, il convient d’adopter une posture critique dé-constructive de ces images pour essayer d’identifier les éléments qui les composent, leur structure élémentaire et plus loin leur fondement théorique. Quel est le processus mis en œuvre pour réaliser cette carte de migrations ? Dans quel cadre théorique (approche réseau, approche gravitaire, approche visuelle) s’inscrit-elle ? Quel phénomène y est symbolisé ? A l’aide de quels procédés ?

      Cette seconde partie du séminaire met en œuvre une approche compréhensive à visée pédagogique, pour présenter les enjeux théoriques et méthodologiques d’une cartographie de migrations. Le rappel des notions mobilisées concernant la mesure de l’information est mis en perspective avec la symbolisation cartographique qui peut être réalisée en lien avec une difficulté spécifique qui se pose d’emblée pour les migrations.

      L’usage de la #flèche génère une erreur qui conduit généralement à interpréter son dessin sur une carte comme une généralisation de comportements individuels, alors qu’elle symbolise plutôt le comportement d’un agrégat – et non celui d’un groupe ou d’un individu. Son examen conduit à arbitrer sur le choix du niveau de chacune des composantes (sociale, spatiale, temporelle …) mobilisée dans l’analyse cartographique des déplacements, en général.

      La prise en compte de ces choix théoriques dans la symbolisation graphique des migrations n’est donc pas sans conséquences sur le type d’images réalisée, sur leur signification. On montre enfin qu’il existe en réalité trois modalités cartographiques de ces déplacements qui diffèrent fondamentalement sur les plan graphique et théorique.

      ▻https://www.youtube.com/watch?v=Xy5M-Irpom0


      ▻https://neocarto.hypotheses.org/5809
      #flèches

      CDB_77 @cdb_77
    • @cdb_77
      CDB_77 @cdb_77 24/06/2019

      Cartographier les migrations #3 : enjeux rhétoriques
      Verbatim

      La carte est l’instrument fondamental du géographe. Elle permet de faire émerger des hypothèses, de tester une intuition, de valider un raisonnement, de spatialiser le regard. En sciences, la carte peut d’ailleurs valoir de preuve. L’élaboration d’une carte à la fin d’un processus de recherche permet aussi d’expliquer par l’image le résultat d’un raisonnement donnant toujours lieu à une #représentation donnée du Monde, située. Le fait qu’il y ait 1000 et 1 manières de mettre le Monde en cartes suggère autant de discours envisageables. La carte illustre en réalité, par l’intermédiaire d’un langage graphique plus ou moins formel, un ensemble d’arguments dont la présentation n’est pas dénuée de techniques de rhétorique.

      Certaines cartes de l’agence #Frontex en sont l’exemple frappant. En représentant des migrations sud-nord par de grosses flèches rouges pointant de façon menaçante vers les pays de l’Union européenne, leurs cartes font plus que mettre, simplement, des chiffres en images. Elles racontent un phénomène inscrit dans un espace géographique, de son point de vue : celui d’une autorité qui considère qu’il faut « protéger » les frontières européennes de l’arrivée de migrants jugés trop nombreux. Le mode de représentation traduit un parti pris cartographique indéniable pour soutenir leur position. Et pourtant, d’autres choix étaient possibles : en jouant sur l’#échelle du rendu ou sur les #figurés graphiques eux-mêmes, ou sur les questionnements sous-jacents. Qu’y a-t-il derrière ces grosses flèches rouges ? Quid des histoires individuelles de ces hommes, de ces femmes et enfants en migration ?

      Faire une carte, ce n’est pas mettre en image le réel, c’est en représenter une facette. C’est porter un regard sur le Monde, donner une représentation nécessairement tronquée et simplifiée de la réalité. La réalisation d’une carte résultant de choix pris dans un éventail de possibles, elle n’est ni totalement objective, ni complètement neutre ; elle se doit donc d’être conçue avec honnêteté.

      Les cartes servent aussi à dénoncer, à alerter. C’est l’objectif de celles qui sont réalisées depuis 2003 sur les morts et portés disparus aux frontières de l’Europe. En montrant les logiques spatiales et leurs évolutions à travers le temps, ces cartes permettent de mettre directement en cause les politiques de durcissement des frontières extérieures de l’Union européenne et leurs conséquences. Chaque fois qu’un point de passage est fermé (détroit de Gibraltar, Iles Canaries, Lampedusa,  etc.), les #flux_migratoires sont déviés mais non stoppés. En d’autres termes, chaque fermeture conduit à des morts… La carte réalisée dans ce contexte joue alors un rôle de contestation qui n’est pas sans rappeler la démarche du géographe américain #Wiliam_Bunge.

      Enfin, l’exemple de la cartographie des migrants syriens permet de montrer à quel point les images cartographiques peuvent être sujettes à caution. En changeant les mots, les couleurs, la taille des symboles, l’emprise de la vue, il est possible de faire tout dire à une carte, et son contraire ! À travers cet exercice de #déconstruction, l’esprit critique est de mise. Cette mise en garde permet de démontrer qu’aucune carte n’est innocente ; que derrière chacune d’elles se cachent des choix et des intentions qu’il faut savoir débusquer pour bien comprendre son message.

      ▻https://neocarto.hypotheses.org/5811
      #rouge #préjugés #invasion #afflux

      CDB_77 @cdb_77
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  • @cdb_77
    CDB_77 @cdb_77 3/04/2019
    1
    @simplicissimus
    1
    @karine4 @isskein

    Outil pour une #répartition plus équitable des réfugié·e·s en Europe

    L’#accueil de personnes réfugiées peut se révéler très positif à long terme pour une société sur le plan démographique et économique, mais il est très coûteux pour l’Etat social durant les premières années de séjour et suscite de violents débats politiques. Au cours des dernières décennies, les pays d’Europe ont donc, à quelques exceptions près, tout fait pour laisser la #responsabilité de l’accueil à leurs voisins.

    Quelle serait une #répartition_équitable de cette #responsabilité ? Certains ont mis en avant la taille du pays, d’autres sa richesse ou un faible taux de chômage. Grâce à un nouvel outil cartographique développé par #Andreas_Perret, data manager du « nccr – on the move », le Pôle de recherche national (PRN) consacré aux études sur la migration et la mobilité de l’Université de Neuchâtel, sur la base de mon étude de 2014, il est désormais possible de choisir et de pondérer les critères de répartition sur la période 2008-2018. Il s’agit d’une base de réflexion fondamentale dont on espère qu’elle stimulera les Etats à coopérer.

    Une première série de cartes permet de comparer l’effectif de demandeurs·euses d’asile reçu·e·s (représenté par un demi-cercle rouge) avec l’effectif « équitable » en proportion de différents critères (autre moitié du cercle, en gris).

    https://blog.nccr-onthemove.ch/wp_live/wp-content/uploads/2019/03/LinkToVisualization-2.png

    Ainsi, compte tenu de sa population en 2018 (1.6% de l’UE+AELE), la Suisse a reçu « trop » de demandeurs·euses d’asile (2.3%, soit 15’160 au lieu de 10’386) tout comme l’Allemagne, le Luxembourg, la Belgique, la France, la Suède et surtout la Grèce (66’965 au lieu de 13’615 !), tandis que le Portugal, la Norvège, Le Danemark, le Royaume-Uni et tous les pays de l’Est n’en ont pas reçu « assez ». Compte tenu de son produit intérieur brut (PIB) qui pèse 3.72% de celui de l’UE+, la Suisse aurait, par contre, dû accueillir nettement plus de personnes (24’418). Les mêmes simulations peuvent être effectuées en fonction de la surface géographique et du taux de chômage (proportion inverse) ou d’une combinaison de critères. Si l’on adopte la pondération suggérée dans un rapport de la fondation Mercator (Angenendt et al.), soit 40% pour le PIB et la population et 10% pour le chômage et la surface, on observe que la Suisse reçoit une proportion assez équilibrée des demandeurs·euses d’asile en 2017 et 2018. En 2016 par contre, en pleine crise syrienne, elle aurait « dû » accueillir plus de demandes, surtout en comparaison de l’Allemagne.

    Débat politique informé à l’aide de simulations cartographiques

    La deuxième série de cartes (#Choroplèthe) permet d’identifier en un coup d’œil les pays qui devraient recevoir plus (en rouge) ou moins (en vert) de demandeurs·euses d’asile.

    https://blog.nccr-onthemove.ch/wp_live/wp-content/uploads/2019/03/VizChloroplethMap.png

    Un tableau de synthèse (Heat) permet de suivre l’évolution entre 2008 et 2018. Il en ressort – toujours avec la pondération « Mercator » – que si certains pays sont chroniquement « trop peu accueillants » (pays de l’Est européen, Portugal, Espagne, Irlande, Luxembourg, Royaume-Uni), d’autres comme la Suisse, la Grèce et la France ont alterné des périodes d’ouverture et de fermeture. L’Allemagne, la Suède, l’Autriche et la Belgique sont les pays qui ont le plus souvent été aux avant-postes de l’accueil.

    https://blog.nccr-onthemove.ch/wp_live/wp-content/uploads/2019/03/VizHeatMap.png

    Les cartes n’apportent pas de réponses directes à la question d’une répartition « équitable ». Elles ne donnent pas non plus de réponses à la question des #critères à utiliser ni du nombre total de personnes qui devraient être accueillies. En permettant d’effectuer des simulations, elles ont pour ambition de faciliter un débat politique informé visant à faire progresser l’indispensable #harmonisation des politiques d’accueil à l’échelle du continent européen.

    Note : Exemple pas à pas pour créer une carte : dans le volet « Symbolic » choisir l’année 2018 et affecter un poids de 100% à l’effet de la surface : la carte présentée donne en demi-cercle rouge le nombre effectif de demandes d’asile reçues et en gris le nombre qu’un pays aurait dû recevoir compte tenu de sa taille (surface) par rapport à la surface totale de l’UE+. Pour la France, on compte 119’190 demandes d’asile effectives en 2018, mais la France occupe 11% du territoire ce qui correspond à 73’370 demandes d’asile (11% du total). La France a donc reçu « trop » de demandes d’asile si l’on prend la surface comme unique clé de répartition. En choisissant une autre pondération on peut combiner l’effet de la population, du chômage, du PIB et de la surface.

    ▻https://blog.nccr-onthemove.ch/outil-pour-une-repartition-plus-equitable-des-refugie%c2%b7e%c2%b7s-en-europe/?lang=fr
    #cartographie #visualisation #équité
    #asile #migrations #réfugiés #Europe #quotas #coopération #pondération #statistiques #chiffres

    #Simulation interactive :
    ▻https://public.tableau.com/profile/nccr.on.the.move#!/vizhome/FairShare_0/Symbolic
    #carte_interactive

    –--------------------

    –-> Petit commentaire (mais qui, évidemment, me semble indispensable pour une réforme du droit d’asile européen) :
    Mais... aucune référence est faite sur les besoins, envies, projets et aspirations des demandeurs et demandeuses d’asile !!!!!
    Les demandeurs d’asile sont considérés comme des paquets interchangeables qu’un bureau central pourrait envoyer à droite et à gauches selon son besoin et le besoin des petits bureaux situés sur le territoire européen... la poste, quoi !
    Il n’y a pas du tout l’idée de #matching entre les besoins et nécessités du pays et ceux des personnes concernées...

    ping @karine4 @isskein

    #paquets_de_la_poste

    • #Europe
    CDB_77 @cdb_77
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  • @fil
    Fil @fil 24/01/2017
    2
    @lluc
    @b_b
    2

    Command-Line Cartography, Part 4 – by Mike Bostock
    ▻https://medium.com/@mbostock/command-line-cartography-part-4-82d0d26df0cf

    https://cdn-images-1.medium.com/max/1200/1*upsLmwabPJhKbhQMwmBQXQ.png

    A tour of d3-geo’s new command-line interface.

    Threshold Key - bl.ocks.org
    ▻http://bl.ocks.org/mbostock/4573883

    Threshold Key - Mike Bostock

    http://bl.ocks.org/mbostock/raw/4573883/62b41fa3cdcae0a3a1c04a2d8dff39d6e794b24e/thumbnail.png

    #choroplethe #d3.js #tutorial

    Fil @fil
    • @b_b
      b_b @b_b PUBLIC DOMAIN 5/02/2017

      Je percute seulement maintenant... wow !

      https://gist.githubusercontent.com/mbostock/2dd741099154a4da55a7db31fd96a892/raw/de874ef8d07b7e80d786050b07797481b16101b8/thumbnail.png

      This is a 12.9MB shapefile! If your browser supports streaming fetch, it will start being displayed even before it has finished downloading. Streaming in-browser parsing is new in shapefile 0.5.

      ▻https://bl.ocks.org/mbostock/2dd741099154a4da55a7db31fd96a892

      Streaming Shapefile - Mike Bostock

      #shapefile

      b_b @b_b PUBLIC DOMAIN
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  • @stephane
    Stéphane Bortzmeyer @stephane CC BY-SA 10/01/2016
    4
    @fil
    @alexandre
    @apichat
    @feth
    4

    Critique de la cartographie, notamment des cartes électorales. Un peu dur au début mais ça vaut la peine de s’accrocher. « Ainsi, #Meyrueis, charmante bourgade de la Lozère comptant 814 habitants et 651 électeurs, possède visuellement le même statut que Paris, l’une et l’autre occupant une superficie d’un peu plus de 100 km2 »

    ▻http://geographiesenmouvement.blogs.liberation.fr/2015/12/29/faire-plus-ou-moins-mentir-les-cartes-electorales

    #cartographie #Front_National

    Stéphane Bortzmeyer @stephane CC BY-SA
    • @cdb_77
      CDB_77 @cdb_77 10/01/2016

      #cartographie_électorale

      CDB_77 @cdb_77
    • @fil
      Fil @fil 10/01/2016

      Oui c’est le gros défaut de toutes les #choroplèthes, et il est difficile de le contourner.

      La déformation des #cartogrammes est souvent grotesque et fait perdre les repères habituels.

      http://m0.libe.com/blogs/cache/c3/74/c374a103bfc349f5dd67159d5287599a.jpg

      Les #value-by-alpha me semblent moins aberrants, mais les valeurs sont assez difficile à lire

      http://m0.libe.com/blogs/cache/39/ee/39ee75dbfeb549cd68a6c373260556d7.jpg

      Fil @fil
    • @fil
      Fil @fil 9/01/2018

      la solution de xkcd est relativement simple :

      https://imgs.xkcd.com/comics/2016_election_map_large.png

      ►https://xkcd.com/1939
      (mais ne donne pas à voir le résultat)

      Fil @fil
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  • @fil
    Fil @fil 23/02/2015
    3
    @simplicissimus
    @reka
    @b_b
    3

    Bivariate Choropleth Maps: A How-to Guide - Joshua Stevens
    ▻http://www.joshuastevens.net/cartography/make-a-bivariate-choropleth-map

    http://www.joshuastevens.net/images/bivariate_th.png

    This post introduces the idea of bivariate choropleth mapping and demonstrates a technique for creating your own.

    #cartographie #choroplethe #tutoriel #qgis via @phnk

    • #Canada
    • #United States
    • #Joshua Stevens
    Fil @fil
    • @simplicissimus
      Simplicissimus @simplicissimus 23/02/2015

      http://www.joshuastevens.net/images/bivariateMix.gif

      With real pieces of #bigfoot inside

      http://www.joshuastevens.net/images/bf_bivariate.png

      Et la réponse n’est pas évidente.

      Joshua Stevens - ’Squatch Watch: 92 Years of Bigfoot Sightings in the US and Canada
      ▻http://www.joshuastevens.net/visualization/squatch-watch-92-years-of-bigfoot-sightings-in-us-and-canada

      Right away you can see that sightings are not evenly distributed. At first glance, it looks a lot like a map of population distribution. After all, you would expect sightings to be the most frequent in areas where there are a lot of people. But a bivariate view of the data (right) shows a very different story. There are distinct regions where sightings are incredibly common, despite a very sparse population. On the other hand, in some of the most densely populated areas sasquatch sightings are exceedingly rare.

      I don’t have a really good explanation for this. These are sasquatch sightings we’re talking about and I’m way out of my area of expertise (do bigfoot experts exist?). But it’s clear that if the legendary biped is real, it’s thriving out west.

      Ça demande quand même pas mal de concentration…

      Simplicissimus @simplicissimus
    • @reka
      Reka @reka CC BY-NC-SA 23/02/2015

      Il y a longtemps que j’essaye diverses solutions, je n’ai pas encore trouvé quelque chose qui soit vraiment efficace. La superposition de deux couleurs est logique, ça semble cohérent et pourtant c’est très difficile à lire.

      Reka @reka CC BY-NC-SA
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  • @fil
    Fil @fil 9/06/2014
    1
    @reka
    1

    How to do #choropleth #maps with #d3.js
    ▻http://schoolofdata.org/2014/06/06/how-to-choropleth-maps-with-d3

    http://schoolofdata.org/files/2014/06/syriamapcut-1024x304.png

    via @francoisbriatte

    Fil @fil
    • @reka
      Reka @reka CC BY-NC-SA 9/06/2014

      #cartographie #visualisation

      Reka @reka CC BY-NC-SA
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  • @elcep
    ElCep @elcep CC BY 4/10/2013
    3
    @fil
    @simplicissimus
    @vlentz
    3

    Un beau #cartogramme
    ▻http://flowingdata.com/2013/10/03/most-visited-site-by-country

    (229) AOL Reader
    ►http://reader.aol.com/#latest

    Mark Graham and Stefano De Sabbata for Information Geographies mapped the most visited site based on Alexa data. Countries are sized by Internet population. There aren’t many surprises with Facebook and Google in the Americas and and Europe, but it gets more interesting when you look elsewhere.

    #carto #internet

    • #AOL
    • #Facebook
    • #Google
    • #Europe
    • #Mark Graham
    ElCep @elcep CC BY
    • @fil
      Fil @fil 7/10/2013

      comment ont-ils fait ceci ?

      http://i1.wp.com/flowingdata.com/wp-content/uploads/2013/10/TopSitePerCountry_InternetPopulation.png

      Fil @fil
    • @elcep
      ElCep @elcep CC BY 7/10/2013

      je ne sais pas je cherche les algo depuis hier...

      ElCep @elcep CC BY
    • @simplicissimus
      Simplicissimus @simplicissimus 7/10/2013

      D’après la légende, anamorphose d’après le nombre d’utilisateurs d’Internet et couleurs d’après le premier du classement des sites par pays.

      Simplicissimus @simplicissimus
    • @simplicissimus
      Simplicissimus @simplicissimus 7/10/2013

      Le site source a l’air rempli de belles choses…
      ▻http://geography.oii.ox.ac.uk
      Au hasard, nombre d’articles WP par million d’habitants

      http://geography.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/2013/06/download-4.png

      Simplicissimus @simplicissimus
    • @fil
      Fil @fil 7/10/2013

      D’après ce que je vois, les algos de cartogrammes sur #R ça a l’air encore un peu pénible, il faut installer un logiciel externe programmé en JAVA
      ▻http://cart.r-forge.r-project.org
      ▻http://scapetoad.choros.ch

      Fil @fil
    • @elcep
      ElCep @elcep CC BY 7/10/2013

      Oui c’est aussi ce que j’avais vu ! J’ai utilisé scapetoad pour un travail sur les IGP de Rhône-alpes, c’est vrai que j’avais déformer le shapeFile issu de Qgis et ensuite utiliser le shapeFile déformer en sortie de #scapetoad dans R pour faire un beau #choropleth avec #ggplot ...

      ElCep @elcep CC BY
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  • @julien
    juba @julien CC BY 15/12/2011
    1
    @lost_geographer
    1

    #Choropleth classification systems - gabrielflor.it
    ►http://gabrielflor.it

    Data classification is a critical component of choropleths. The number of classes and our choice of classification system can turn the same data into seemingly different maps. I’ll illustrate with a number of examples - of maps, of course.

    #carte #cartographie #statistiques

    juba @julien CC BY
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Thèmes liés

  • #cartographie
  • #visualisation
  • continent: europe
  • #statistiques
  • #carte
  • industryterm: classification systems
  • country: france
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