The sexy job in the next 10 years will be statisticians, said Hal Varian, chief economist at Google. And I m not kidding.

Relevanta dokument
Välkomna till KUSK utbildningsprojekt. Kunskap, utveckling, statistik, kommunikation

Statistics explorer. Tobias Åström, NComVA Norrköping Communicative Visual Analytics

NComVA AB. Gör anonym data till delad kunskap med världsledande statistikvisualisering. (Norrköping Communicative Visual Analytics)

Forskning + Entreprenörskap = Innovation

Modeller och representationer - hur används de i skolan och hur kan de utnyttjas?

FolkhälsoAtlas Labmiljö - en handledning

Sammanfattning av modulen modeller och representationer Hur går jag vidare?

~6% Globala skiften, framtidsutmaningar, T-samhället och kommunen. En ljusnande framtid? FUTURE& Researchbased& STRATEGY& Future-& based&& strategy&

Kom igång med FolkhälsoStudio en manual

Statistiska centralbyrån. Statistikatlasen

Informationsvisualisering TNM048

Norrköpings Statistikatlas - användarhandledning

Föreläsning 6: Analys och tolkning från insamling till insikt

MÅL ATT UPPNÅ (FRÅN SKOLVERKET)

Deskription (Kapitel 2 i Howell) Moment 1: Statistik, 3 poäng

Tillgänglig statistik Utforma tabeller, kartor och diagram så att så många som möjligt kan använda dem!

Kundhandledning för EBIS. E-space Business Intelligence System. Version

Föreläsning 1, Matematisk statistik för M

Cheat Sheet Nybörjarguide för Facebook och Instagram

Bridging the gap - state-of-the-art testing research, Explanea, and why you should care

REPUBLIC OF INNOVATION

Grafisk visualisering med hjälp av olinjär förstoring

GeografIKS. Ett nytt sätt att visualisera komplex information

Project report. TNM048 - Information visualization

CIVILINGENJÖRSEXAMEN MASTER OF SCIENCE IN ENGINEERING

Koda ett mattetest (lektion 4 av 5)

Kognition crash course

INTERAKTIONSDESIGN: VAD & HUR?

Spel som interaktiva berättelser

Universitetskanslersämbetets Högskoleutforskare. En introduktion till analysvyn exemplet måluppfyllelse

Hur används nätet? (läsa diagram)

Föreläsning 5: Analys och tolkning från insamling till insikt. Rogers et al. Kapitel 8

Användarguide Indikatorlabbet

Hallands näringsliv. Källa: SCB och Bisnode

LINDINSPECT Webbgränssnitt

Från PCAXIS till Statistikatlasen

Ökat personligt engagemang En studie om coachande förhållningssätt

Visualisering av data energitrender

Konsten att fånga, sammanfatta och tolka resultat och mätningar. Marie Lindkvist Epidemiologi och global hälsa

MASTERPROGRAM Interaktiv Medieteknik (TIMTM)

LEANalyser för användare

Koda ett mattetest 4 av 5. Lektionen handlar om att utveckla mattetest så det fungerar för alla multiplikationstabeller. Koda ett mattetest 4 av 5

Kvantitativ forskning C2. Viktiga begrepp och univariat analys

När kartan och verkligheten inte stämmer överens...

Omvärld & Trender - Agera istället för att Reagera

Sociala kompassen Folkhälsa

2 Dataanalys och beskrivande statistik

RSI Road Status Information A new method for detection of road conditions

Procedurell modellering i visualiseringsprocessen. Sandra Stendahl

LARS. Ett e-bokningssystem för skoldatorer.

TRENDERNA SOM FORMAR DIN VERKLIGHET 2014 ÅRETS IT AVDELNING

Kan situationsuppfattning delas? Påståenden och frågor som kan leda till tro, övertro och missuppfattningar inom ledningssystemområdet

Det här ska du kunna i morgon bibliotekarie! Bibliotekens framtid och verksamhetsutveckling Lund 12/10-11, Anna Åkerberg

Tillgänglig presentation av statistiska data

INSIKT nr 4 årgång vetlanda.pingst.se

Usch. Jag måste ta mig genom den [[den hemska mörka skogen skogen]]

Datalogiskt tänkande för alla

HANDLING TILL. Från tanke. Metodblad: Påverka på webben

Problem som kan uppkomma vid registrering av ansökan

Föreläsning 3 Användare, uppgift och omgivning. Kapitel 3-4 i Stone et al.

Syns du, finns du? Examensarbete 15 hp kandidatnivå Medie- och kommunikationsvetenskap

Låt oss prata om projektkommunikation

Visualisering av samverkan

Om företaget Comai AB

Bild åk 7. Ämnets syfte: Centralt innehåll Detta kommer du att få undervisning i:

732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp)

Föreläsning G70 Statistik A

A metadata registry for Japanese construction field

TFYA41-Thin Film Physics /Tunnfilmsfysik/

Övergångar från gymnasium till högskola 2012

TENTAPLUGG.NU AV STUDENTER FÖR STUDENTER. Datum. Kursexaminator. Betygsgränser. Tentamenspoäng. Övrig kommentar

Sveriges bästa kommunwebb

Pass 4: Metadatastandarder

Fastställa mål. Daniel Bosk. goals.tex :33:45Z danbos

Tredje Vågens Automation

I den här övningen undersöker vi förändring över tid med hjälp av excel.

a) Identifiera gemensamt behovet av geografisk grundinformation som behövs för att analysera händelsen och kunna fatta beslut om åtgärder

Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts. William Bruce Cameron

Tjäna på användbarhet KOGNITIONSVETENSKAP

Tidstjuvar i vården - effektiv informationshantering kan ge bättre vård och mer tid för patienten

Stad + Data = Makt. Kart/GIS-dag SamGIS Skåne 6 december 2017

Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar

Anna-Lisa Osvalder. Avdelning Design & Human Factors Inst produkt- och produktionsutveckling, Chalmers

Öppna jämförelser Folkhälsa 2019

Drivkrafter bakom spel och spelberoende flykt, spänning och förhoppningar

Människans förmåga kognition. Fö5. Kursinnehåll. Kognition och e-hälsa. ETIF20 E-hälsa. MEN kanske extra viktigt om man riktar sig till en

Participatory Design III

Miljökalendern visar att varje enskild individ kan göra skillnad. Den mäter ökningen och minskningen i biltrafiken, och

Hur når du fram med ditt varumärke i en digitaliserad värld?

Koder och kodtexter för användning i vård och omsorg från och med den 1 januari 2013.

FRÅN DiSC CLASSIC TILL EVERYTHING DiSC : Från graf till punkt

Förskola i Bromma- Examensarbete. Henrik Westling. Supervisor. Examiner

LBD4ALL-BRUKSANVISNING E-lärande i LbD4All-verksamhetsmodellen

5. Att fylla modell och indikatorer med innehåll hur fånga kvantitativa och kvalitativa data

TiS 2017 Inkluderande koppelkodning. Tomas Jonsson Maria Adlerborn

Att hämta raps-data via Internet

Transkript:

Kunskapsprov i KUSK The sexy job in the next 10 years will be statisticians, said Hal Varian, chief economist at Google. And I m not kidding. Yet data is merely the raw material of knowledge. We re rapidly entering a world where everything can be monitored and measured, said Erik Brynjolfsson, an economist and director of the Massachusetts Institute of Technology s Center for Digital Business. But the big problem is going to be the ability of humans to use, analyze and make sense of the data. Kunskapsprovet är en del av KUSK kursen du själv eller gärna i samarbete med din projektgrupp skall svara på några teorifrågor relaterade till statistikvisualisering och ert projektarbete.

Stora mängder officiell statistik finns idag på Internet Klarsynthet har beskrivits som konsten att se det osynliga; Informationsvisualisering definieras ofta som omvandlingen av stora mängder statistikdata till visuell form som underlättar förståelsen av statistik och skapar kunskap; Processen att omvandla information visuellt utifrån människans kognitiva begränsningar; Interaktiva visuella gränssnitt möjliggör snabb interaktion med stora datamängder; Search + Examine + Explain = SEE aha, I see! 1.) Beskriv med dina egna tankar och ord hur du tolkar betydelsen av detta uttryck och formel?

Ett viktigt koncept inom statistikvisualisering är de 4 dimensionerna Where What When Why. 2.a) Beskriv hur du tolkar detta koncept och betydelsen av respektive dimension i ert projektarbete? 2.b) I kartan ovan har ett extra kartlager med cirkeldiagram använts. Dessa visar fördelningen av 2 åldersklasser 0-14 år och 65+. Vilken extra kunskap kan du se får fram med dessa diagram? Vad är din positiva respektive negativa åsikt om detta kartlager?

Komponenter som används i Sverige explorer 3.a) Vilka visualiseringsmetoder har ni valt för att presentera eller publicera era resultat? b) Varför är just denna graf lämplig? d) Vilka är analysproblemen som skall besvaras? d) Vilka indikatorer och tidsserier behöver du? e) Vilka är åhörarna (experter, allmänheten, )

Bilden visar 3 länkade och koordinerade vyer. Temat är åldrande befolkning 65+ för kommuner. Respektive bild och metod bidrar med viktig information. Se även interaktiva bilder på: http://www.ncomva.se/v4/swe/alt.html#story=0 4.) Kan du beskriva den insikt eller kunskap som respektive bild och metod bidrar med? Hur kompletterar dessa interaktiva bilder varandra?

Denna graf visar Ohälsotalen för respektive kommun i ett distributionsdiagram. Du kan visualisera statistik för ohälsodata på kommunnivå här: http://www.ncomva.se/v4/swe/alt.html#story=6 5.) Beskriv idén med denna graf samt din egen åsikt om dess betydelse som visuellt verktyg av statistikdata?

6.) Förklara med egna processen från inläsning av data till att publicera resultat och kunskap på en hemsida?

http://www.ncomva.se/guide/?chapter=concepts&section=color&subsection=color%20legend#_general Sverige explorer använder en färgskala beräknad med hjälp av percentiler. 7.) Vad innebär detta begrepp och hur färgas regionerna med denna metod?

Informationsvisualisering går ut på att interaktivt visualisera stora komplexa datamängder med hjälp av perception som stimulerar människans kognition. Ett visuellt mönster skapas i hjärnan som leder till en ökad förståelse av det data som analyseras. Bilden visar ett sådant exempel med netto flyttningsdata för Europeiska NUTS3 regioner. 8.) Hur har man använt perceptionen i detta exempel för att underlätta förståelsen av denna indikator här? Vad är en divergerande färgskala? Se också länken: http://colorbrewer2.org/ 9.) Denna bild med blåaktigt graduerad färgskala har använts i en OECD publikation hur bedömer du förståelsen i respektive bild?

Det som kännetecknar kvantitativa variabler är två saker, ordning mellan mätvärdena och ekvidistanta (lika stora) skalsteg. Tänk dig att du vill mäta andelen äldre 65+ i respektive kommun. En region t.ex. Stockholm har 16 % medan Simrishamn har mer än 28 %. Du kan säga att det råder en ordning på så sätt att 28 % är mer än 16 %. Kvalitativa eller kategoriska variabler används inom statistiken för att beteckna vissa slag (typer) av variabler. En kategorisk variabel beskriver, som namnet säger, en sort. I figuren ovan representerar typ av kommun (storstad, glesbygdkommun etc.). En kategorisering som gjorts av SCB i samarbete med SKL. Kartan och bubblorna ovan är färgade efter typ av kommun. Du ser ett exempel i länken nedan. Klicka på ikonen Categories : http://www.ncomva.se/v4/swe/alt.html#story=0 10.) Beskriv den information som de länkade vyerna förmedlar? Kan denna typ av visualisering appliceras på ert projekt? Vilka kategoriska variabler kan i så fall användas?

I ert projektarbete har du kunnat välja mellan dessa visualiseringsmetoder. Hur vill du rangordna betydelsen av dessa samt försök ge din bedömning i en skala 1-5 (5=bäst) för respektive metod. 11.a) Vilka metoder har du använt i ert projektarbete dels under analysdelen och dels för presentation? 11.b) Saknade du någon metod som inte finns i explorer och som kunde varit användbar antingen inom analysen eller presentationen?