Open Data Vorlesung Termin 12: Datenaktualiserung und Transitionen, Programming Coaching

Open Data:
Datenmanagement und Visualisierung
Datenaktualiserung und Transitionen,
Programming Coaching
Termin 12, 15. Mai 2014
Dr. Matthias Stürmer und Prof. Dr. Thomas Myrach
Universität Bern, Institut für Wirtschaftsinformatik
Abteilung Informationsmanagement
Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit

FS 2014
Open Data > 12: Datenaktualiserung und Transitionen, Programming Coaching
2
12: Datenaktualiserung und Transitionen,
Programming Coaching
Donnerstag, 15. Mai 2014
> Buch „Interactive Data Visualization for the Web“
Kapitel 9: Updates, Transitions, and Motion
> Links:
http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000345/ch09.html
http://examples.oreilly.com/0636920026938/chapter_09/
> Datenaktualisierung, Transitionen
Programming Coaching im zweiten Teil der Vorlesung:
> Khôi Tran, Open Data App Entwickler

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Agenda
1. Evaluation, App-Reminder, Nacht der Forschung, Masterarbeiten
2. Datenaktualisierung und Transitionen

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Gesamtevaluation

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Vermittlung des Themas

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Engagement der Lehrperson

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Schwierigkeitsgrad und Umfang

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Globale Veranstaltungsbeurteilung

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Fachkompetenz des Dozenten

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Vermittlungskompetenz des Dozenten

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Engagement der Studierenden

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Engagement der Studierenden

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Hauptstudium

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Semester, Geschlecht

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> Was fanden Sie an dieser Veranstaltung besonders gut?
— Engagierter Dozent
— Praktischer Bezug, Programmieren einer App
— Gastvorträge
— Podcast; Abwechslung durch Gastreferenten
— Der praktische Bezug. Der Sinn. Der Inhalt. Der Dozent. Sehr schöne
Idee, macht Riesenspass. Deshalb gebe ich so gute Note, obwohl
Kreuze was anderes erwarten lassen würden.
— Neues aktuelles Thema, Praxisbezug, Arbeit mit Externen (Daten
Coaches); Gastvorträge eine gute Idee, Motivation und Unterstützung
durch Dozent und andere Personen
— Praxisbezogenes Arbeiten
— Gute Betreuung, angenehme Umgangsformen; Buch gibt eine gute
und verständliche Einführung für Programmier-Analphabeten
— Die Aktualität der Unterlagen und des Stoffs. (Eine Seltenheit)

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— Freundlicher Dozent; versucht den Studierenden zu helfen und Wissen
zu vermitteln
— Gastreferate waren sehr spannend; Projekt ist super, braucht jedoch
viel Wissen in JavaScript/HTML; Dozent gibt sich Mühe und das merkt
man -> sympathisch.
— Die Veranstaltung zu Beginn hat mir sehr gut gefallen. Ich hatte einen
guten Einblick ins Open Data und die meisten Gastvorträge waren sehr
interessant. Auch war ich sehr froh um die zur Verfügung gestellten
Podcasts.
— Matthias unterrichtet engagiert
— Beispiele aus der Praxis (externe Vorträge); Podcast
— Die Idee der Veranstaltung ist super! Sehr interessant und aktuell!
— Einführung in die Programmieren, Geschwindigkeit angemessen für
nicht Erfahrene, Buch sehr gut

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— Experten
— Zusammenarbeit mit den Data Coaches; Die Freiheit selbst nach
Wunsch zu programmieren; Die Hilfe nach der Vorlesung Probleme zu
beseitigen
— Praktische Arbeit, Interdisziplinarität
— Man kann sicher viele neue Sachen lernen, da wir sonst keine
vergleichbare Veranstaltung haben. Praktisches Arbeiten finde ich gut.
— App erstellen -> sehr konkret; Buch exakt zum Thema, guter Einstieg
ins Programmieren
— Der praktische Teil; Gastvorträge
— Viele Gastvorträge
— Die Vorlesung an sich und die Thematik sind sehr interessant. Herr
Stürmers Engagement is sehr gut
— Ich finde toll, dass man etwas Praktisches entwickeln kann

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> Was fanden Sie an dieser Veranstaltung besonders schlecht?
— Oft is in den Folien der Gastreferenten nicht klar, was wichtig für die
Prüfung ist; Zeitmanagement
— Zeitliche Annahmen der Themen
— Vorlesung wirkte bis jetzt etwas unstrukturiert
— Theorievorlesung zu umfangreich! Mehr Zeit für App-Entwicklung wäre
besser
— Für BWL Bachelor Studenten ist die Vorlesung viel zu anspruchsvoll
und es ist kaum möglich der Veranstaltung zu folgen (2. Teil der
Vorlesung) ohne Daheim extrem viel zu investieren. Es kommt mir
nicht gerecht vor.
— Das benötigte Vorwissen ist recht hoch. Wer noch nie programmiert
hat kann unmöglich folgen.
— Es geht (für mich) in erster Linie um Programmierung. Theorie zu Open
Data ist viel zu umfangreich. Zeitplanung: 1. Grundlagen D3
anschliessend 2. Open Data Theorie

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— Für die Programmieraufgabe steht zu wenig Zeit zur Verfügung (45h in
der Hälfte des Semesters)
— Unterschied zwischen Basics in Programmieren und Programmieren
einer komplexen App in wenigen Wochen viel zu hoch! -> für mich
nicht erfolgreich
— Zu spät ins Programmieren eingestiegen
— Qualität der Gastvorträge war zum Teil nicht überzeugend;
"Zeitverschwendung" durch nebensächliche Theorie, anstatt direkt mit
den zentralen Aspekten (Programmieren der App und Wissen davon)
zu beginnen; Theorie an sich gut (für programmieren), aber 1:1 vom
Buch ; eventuell von Anfang an lesen; das Buch angeben [?]
— Zumutung dass BWL-Studenten in so kurzer Zeit eine
Programmiersprache erlernen können
— Ich habe immer noch das Gefühl, dass von uns zu viel erwartet wird,
was das Programmieren betrifft.

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— Programmierung hätte früher Teil der Vorlesung sein können.
— Data Coaches wussten bei der Präsentation teils nicht wirklich was von
den Studenten gefordert ist (jemand wollte eine iPhone App)
— Eigentlich wären ja keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Da
ich über ein minimes Basiswissen verfüge, verstand ich zwar, wovon
gesprochen wurde. Das Meiste musst ich mir aber selber erarbeiten
bzw. nachholen, da ich zunächst völlig überfordert war und nur
Bahnhof verstand. Dass man nicht von Anfang an wusste, welches
Fachwissen in der Vorlesung gefordert wird und erst von den
Anforderungen des Programmierens erfuhr, als man sich schon
definitiv dafür entschieden hat, fand ich nicht fair. Zumal der grösste
Teil der Studierenden gemäss meiner Beobachtung enorme
Programmierkenntnisse besitzen.
— Man hätte zuerst eine Einführung in den praktischen Teil geben sollen
(Bottom up)

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— Das Niveau von Informatikern und BWLer is sehr unausgeglichen. Der
Aufwand ist sehr unterschiedlich. Ich finde die App nimmt schon sehr
viel Zeit in Anspruch, Prüfung sollte weggelassen werden.
— Aus meiner Sicht ist der Stoff zu umfangreich für eine 4.5 ECTS
Veranstaltung
— Time Management der Vorlesung
— Redner der Gastvorträge waren oft sehr schlecht vorbereitet. Teilweise
wusste man nicht einmal was vermittelt werden sollte. HTML, CSS und
JavaScript Einführung war sehr oberflächlich.

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> Haben Sie Anregungen zur Verbesserung?
— Ziele deutlicher formulieren
— Früher mit praktischem Teil beginnen
— Zeitplan überarbeiten. Gewisse Inputs sind später interessanter, da Open
Data & Co. dann klarer verstanden wird.
— Bei der Veranstaltungsausschreibung sollten sowohl geringe
Programmierkenntnisse als auch ein Verständnis für Datenbanken als
Voraussetzung angegeben werden.
— Die Reihenfolge ist problematisch. Wenn wir zuerst langsamer ins
Programmieren einsteigen würden, hätten wir bereits viel mehr Vorwissen
[?]
— Beim nächsten Mal würde ich die Einführung ins Programmieren zu
Beginn machen und vielleicht sogar zusätzliche Übungslektionen anbieten
— In Zukunft sollten nur Studierende mit Programmierkenntnissen daran
teilnehmen dürfen.

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— Folien dürften weniger überladen sein.
— Weniger Stoff (Schwerpunkte setzen: weniger Theori/Gastvorträge und
viel Programmieren oder umgekehrt)
— Man könnte von Beginn an mit dem Programmieren anfangen und
nicht erst in Woche 7 wo man es anwenden sollte.
— App-Programmierung sollte früher begonnen werden. Die Theorie-
Hälfte über Open Data könnte nach einer Einführung in der zweiten
Hälfte des Semesters gemacht werden, damit man länger Zeit hat für
die Apps.
— Vielleicht kleines Vorprojekt zum einarbeiten.
— Umstrukturierung der Vorlesung -> praxisrelevante Vorlesungen am
Anfang des Semesters
— Wenig umfangreiche Schlussprüfung, da App-Entwickung viel Aufwand
erforderte

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— Podcasts nicht deutlich aufgenommen
— Programmierteil am Anfang und dann erst "Infoveranstaltungen"
(Gastreferate)
— Es ist schwierig den HTML-Text einer bereits bestehenden Applikation
(kopiert aus D3-Bibliothek) zu verstehen und allfällige Ungereimtheiten
mit eigenen Daten zu ... [?]
— Mehr Zeit für praktischen Teil.
— Allgemeine Theorie (erster Teil) ist eigentlich nicht so relevant -> kürzer
halten; Prüfung notwendig?
— Direkt mit der App beginnen, da die Zeit eh knapp ist und dies der
zentrale Aspekt der Vorlesung ist.
— In der Kursbeschreibung "erste Programmiererfahrungen" voraussetzen
— Oder neuen Kurs "Einführung in D3" nur für BWL-Studenten ohne
Informatiker -> nicht mischen

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— Programmiereinführung kam viel zu spät. Der Aufwand staut sich am Ende
der Vorlesung auf. Prüfung am Ende wäre nicht zusätzlich notwendig.
— Klarer zeigen was ein Student am Ende fähig ist zu erzeugen
— App statt Prüfung
— Statt jede Stunde einen Gastvortrag könnte man früher mit dem Hacking
beginnen -> würde etwas Zeitdruck nehmen, z.B. erste Lektion Open Data
Theorie und zweite Lektion programmieren
— Grundsatztheorie zur Programmierung der App sollte früher in der
Vorlesung vermittelt werden. Die Gastvorträge können auch am Schluss
der Vorlesung kommen.
— Theorie Open Data um 50% senken. Zuerst Programmiereinführung und
anschliessend nach und nach Theorie dazu.
— Ich würde die Veranstaltung in zwei Vorlesungen teilen: 1. Theoretische
Aspekte von Open Data, 2. Programmierung und App Entwicklung

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Reminder zur App-Präsentation

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Infos zur Open Data App
> Kurzpräsentation in der Vorlesung vom Donnerstag, 22. Mai 2014 ist
Voraussetzung für Anrechnung und Note. Mindestens eine Person muss
anwesend sein. App zählt 50% der Note, Prüfung zählt 50% der Note.
> Minimalanforderungen an die App (für Note "genügend"):
1. Neue Daten aufbereiten und visualisieren (Data Coach, Datenportal, eigene Daten)
2. Mindestens eine kreative Visualisierung, nicht bloss Balken oder Kuchendiagramm
3. Mindestens eine interaktive Funktion (Hover, Mouse Click, Scroll Wheel, Button etc.)
4. Aufwand von rund 40 bis 50 Stunden pro Person muss erkennbar sein
> Bewertungskriterien:
1. Komplexität: Wie anspruchsvoll sind die visualisierten Daten und der behandelte
Themenkomplex als ganzes?
2. Kreativität: Wie neuartig und attraktiv sind die Visualisierung der Daten und
technische Implementierung der Open Data App?
3. Umsetzung: Wie benutzerfreundlich, verständlich und gut dokumentiert ist die Open
Data App?
4. Impact: Wie hoch ist die Bedeutung und die Aussagekraft der Datenvisualisierung
und der Open Data App als gesamtes?

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Vorgehen Präsentationen Open Data App
> Folien zu den 5 Punkten:
1. Team (wer, welchen Hintergrund, Foto)
2. Ziel, Motivation (Aufgabestellung)
3. Resultat (mit öffentlich zugänglichem Link)
4. Datenquellen (Ursprungsformat, Endformat)
5. Vorgehen (notwendige Schritte)
> Kurze Live App-Demo
> Zeitvorgabe: maximal 4 Minuten! (je nach Anzahl Apps mehr)
> Anmeldung für Kurzpräsentation:
Mail an Rahel Winkelmann rahel.winkelmann@iwi.unibe.ch
bis 20. Mai 2014 mit den Folien als PowerPoint oder PDF

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Jury
> Bis jetzt angemeldete Jury-Mitglieder:
1. André Golliez, Präsident Opendata.ch
2. Juan Pablo Lovato, Projektleiter OGD, Bundesverwaltung
3. Julian Schmidli, Datenjournalist SonntagsZeitung
4. Michael Erne, Smartvote
5. Daniel Studer, Statistik Kanton Bern
6. Bora Günaydin, CEO Montemedia
7. Khôi Tran, Open Data Entwickler am IWI
> Finale Benotung durch Thomas Myrach und Matthias Stürmer
> Geeignete Apps werden im Tagesanzeiger-Datenblog vorgestellt:
http://blog.tagesanzeiger.ch/datenblog/

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Universität Bern – Nacht der Forschung

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Nacht der Forschung der Uni Bern
> Samstag, 6. September 2014
16 Uhr bis 23 Uhr
> 2012 kamen rund 7000 Besuchende
> Open Data Hacknight:
— Den Besuchenden die Apps aus der
Vorlesung vorstellen
— Zusammen mit anderen Open Data
ProgrammiererInnen an den Apps
weiterentwickeln
— App-Ideen der Besuchenden
versuchen umzusetzen
> Bitte bei Matthias Stürmer anmelden:
matthias.stuermer@iwi.unibe.ch

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Masterarbeiten zu
Open Government Data

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Gebührenpolitik
> Masterarbeit bezüglich Analyse
der Gebührenauswirkungen von
Open Government Data:
— Analyse der heutigen Gebühren
— Überblick über die gesetzlichen
Rahmenbedingungen
— Darstellen der Geschäftsmodelle
> Weitere Infos:
— Interdisziplinäre Masterarbeit ab sofort, Betreuung Matthias Stürmer
— In Zusammenarbeit mit Geschäftsstelle E-Government Schweiz, BVerw.
— Möglicherweis wird temporärer Arbeitsplatz innerhalb der
Bundesverwaltung zur Verfügung gestellt
— Detaillierte Ausschreibung:
http://www.iwi.unibe.ch/content/studium/bachelor__und_masterarbeiten/themenvorschlaege_master/index_ger.html

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Weitere Masterarbeit-Themen
> Welche Behördendaten sind ideale Open Government Data
Kandidaten?
— Anwendung KDZ Open-Government-Vorgehensmodell bezüglich
Datenmonitoring
— Priorisierung der Datensätze
> Was ist das wirtschaftliche Potential von Open Government
Data in der Schweiz?
— Volkswirtschaftliche Aspekte
— Basierend auf bestehenden Studien
> Wie kann bei Behörden eine Kultur von Open Data gefördert
werden?
— Ownership von Daten
— Wandel bezüglich Ort wo die Stellen und Personen ihre Daten ablegen

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Agenda
1. Evaluation, App-Reminder, Nacht der Forschung, Masterarbeiten
2. Datenaktualisierung und Transitionen

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Updating Data
> The simplest kind of update is when all data values are updated at
the same time and the number of values stays the same.
1. Modify the values in your dataset.
2. Rebind the new values to the existing elements
(thereby overwriting the original values).
3. Set new attribute values as needed to update the visual display.
> Before any of those steps can happen, though, some event needs
to kick things off.
> We will need a “trigger,” something that happens after page load to
apply the updates. How about a mouse click?

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Interaction via Event Listeners
The listener listens for a click event occurring on our selection p.
When that happens, the listener function is executed:
d3.select("p")
.on("click", function() {
//Do something mundane and annoying on click
alert("Hey, don't click that!");
});

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Changing the Data
Update dataset by overwriting its original values:
//On click, update with new data
d3.select("p")
.on("click", function() {
//New values for dataset
dataset = [ 11, 12, 15, 20, 18, 17, 16, 18, 23, 25,
5, 10, 13, 19, 21, 25, 22, 18, 15, 13 ];
//Update all rects
svg.selectAll("rect")
.data(dataset)
.attr("y", function(d) {
return h - yScale(d);
})
.attr("height", function(d) {
return yScale(d);
});
});
The rects can maintain their
horizontal positions and widths;
all we really need to update are
their heights and y positions.
Link

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Fixing Labels and Colors
We forgot to update the bar colors. Fix it by copy-paste from above:
.attr("fill", function(d) {
return "rgb(0, 0, " + (d * 10) + ")";
});
And we forgot to update the labels. Fix it by copy-paste from above:
svg.selectAll("text")
.data(dataset)
.text(function(d) {
return d;
})
.attr("x", function(d, i) {
return xScale(i) + xScale.rangeBand() / 2;
})
return h - yScale(d) + 14;
}); Link

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Transitions
> A transition is a special type of selection where the operators
apply smoothly over time rather than instantaneously.
> Transitions may have per-element delays and durations,
computed using functions of data similar to other operators.
> Why do transitions? To better explain your data!
> For example, you can sort
elements and then stagger
the transition for better
perception of element
reordering during the transition:
Heer and Robertson, 2007
> More examples
Source: https://github.com/mbostock/d3/wiki/Transitions
http://vis.berkeley.edu/papers/animated_transitions/

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Use transition()
Insert transition() below where your selection is made, and above
where any attribute changes are applied:
//Update all rects
svg.selectAll("rect")
.data(dataset)
.transition() // <-- This is new!
return h - yScale(d);
})
.attr("height", function(d) {
return yScale(d);
})
.attr("fill", function(d) {
return "rgb(0, 0, " + (d * 10) + ")";
});
Link

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About transition()
> Without transition(), D3 evaluates every attr() statement
immediately, so the changes in height and fill happen right away.
> When you add transition(), D3 introduces the element of time.
> Rather than applying new values all at once, D3 interpolates
between the old values and the new values, meaning it normalizes
the beginning and ending values, and calculates all their in-
between states.
> D3 is also smart enough to recognize and interpolate between
different attribute value formats.
> For example, if you specified a height of 200px to start but
transition to just 100 (without the px). Or if a blue fill turns
rgb(0,255,0).
> You don’t need to fret about being consistent; D3 takes care of it.

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How to fine-tune transitions
> Duration of a transition: .duration(1000) (in milliseconds)
> Type of motion: .ease("VALUE")
— cubic-in-out (default): produces gradual acceleration and deceleration
— linear: there is no gradual acceleration and deceleration—the elements
simply begin moving at an even pace, and then they stop abruptly.
— circle: Gradual ease in and acceleration until elements snap into place.
— elastic: The best way to describe this one is “sproingy.” [elastisch]
— bounce: Like a ball bouncing, then coming to rest.
> Short break: .delay(1000) (in milliseconds)

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This is the end!
Jetzt letztes Programming Coaching,
danach Feinschliff der App,
bis 20. Mai Folien an Rahel,
am 22. Mai Open Data App Präsentationen,
am 5. Juni Prüfung

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