10 projectideeën voor datavisualisatie voor elk niveau

Datavisualisatieprojecten voor beginners

Beginnerprojecten richten zich op het opbouwen van basisvaardigheden en het leren begrijpen van visuals. 

Richt je op het leren van tools zoals Excel en basis-Matplotlib met eenvoudige grafieken zoals spreidingsdiagrammen, lijngrafieken en staafdiagrammen. Beginnen met makkelijk te begrijpen visuals die aansluiten bij wat je al over de data weet, is een geweldige manier om basisvaardigheden in datavisualisatie op te bouwen.

Overweeg in deze fase een beginnerscursus te volgen, zoals Understanding Data Visualization, en werk aan enkele projecten.

Project 1: Vliegticketprijzen uitzetten per dag van de week

Dit projectidee houdt in dat je een of meer spreidingsdiagrammen maakt met Excel om ticketprijzen van luchtvaartmaatschappijen te visualiseren voor verschillende dagen van de week. Je kunt werken met een dataset met vluchtkosten per dag van de week, en eventueel meerdere grafieken maken voor verschillende routes of luchtvaartmaatschappijen. Plot de prijzen met de spreidingsdiagramfunctie van Excel, met de dagen van de week op de x-as en de ticketprijzen op de y-as. 

Dit project is een uitstekend startpunt voor beginners. Het introduceert kernconcepten van datavisualisatie met het breed toegankelijke Excel. Het stelt beginners in staat om te werken met realistische data die zowel herkenbaar is als mogelijk nuttig in hun eigen leven. 

Het project biedt hands-on ervaring in het omzetten van ruwe numerieke data naar een visueel formaat dat patronen in vluchtprijzen kan onthullen, zoals welke dagen doorgaans goedkoper of duurder zijn om te reizen.

De vaardigheden en tools die je leert of versterkt door dit project te voltooien, zijn:

• Data visualiseren met Excel
• Data-invoer en -organisatie
• Inzicht in verschillende grafiektypes en hun juiste toepassing
• Data verkennen en patronen herkennen

       Data over luchtvaartprijzen van TripAdvisor verkennen. Beeldbron: NYCDataScience

Project 2: Phyllotaxis-kunst maken met R

Wil je begeleiding, dan verkent het project “Creating Floral Patterns Inspired by Phyllotaxis” de kruising van wiskunde, natuur en kunst via datavisualisatie in R. Met het concept van phyllotaxis—de rangschikking van bladeren op plantstengels—maak je visueel verbluffende spiralen die natuurlijke patronen in bloemen en planten nabootsen. Phyllotaxis is een schoolvoorbeeld van hoe wiskundige principes zoals de rij van Fibonacci en de gulden hoek natuurlijke schoonheid kunnen beschrijven. 

Aan het einde van het project heb je je eigen bloemenkunst gecreëerd, waarbij je datavisualisatietechnieken gebruikt om de elegantie van deze natuurlijke patronen te tonen. Dit project is perfect voor wie creativiteit wil combineren met data science, en tegelijk het begrip van wiskundige modellen in de natuur wil verdiepen.

Datavisualisatievaardigheden die je in dit project leert:

• Visualisaties maken in R met tools zoals ggplot2
• De wiskunde achter natuurlijke patronen begrijpen en toepassen
• Je R-vaardigheden verbeteren door data te genereren en te manipuleren om mooie vormen weer te geven
• Leren hoe transformaties zoals rotaties en schalen kunnen worden toegepast om complexe ontwerpen te maken

Project 3: De geschiedenis van Nobelprijswinnaars visualiseren

Het project “Visualizing the History of Nobel Prize Winners” verkent historische data rond een van ’s werelds meest prestigieuze prijzen. Het omvat het analyseren en visualiseren van data over Nobelprijswinnaars in verschillende categorieën, jaren en demografische groepen.

Dit project is een uitstekende keuze voor beginners omdat het datamanipulatie combineert met betekenisvolle visualisatietaken met een interessante en behapbare dataset. 

Het project laat je diverse visualisatietechnieken oefenen terwijl je werkt met realistische data met culturele en historische betekenis. Het introduceert ook het belangrijke concept van datavisualisatie gebruiken om potentiële biases te ontdekken en te communiceren, waarbij kritisch denken hand in hand gaat met technische vaardigheden.

Het project is beschikbaar in zowel Python als R.

Belangrijke datavisualisatievaardigheden die je in dit project leert:

• Tijdreeksvisualisaties maken om trends over decennia te tonen
• Staafdiagrammen en cirkeldiagrammen ontwerpen voor categorische data (bijv. prijscategorieën)
• Heatmaps of choropleetkaarten ontwikkelen voor geografische analyses
• Kleur effectief gebruiken om verschillende categorieën te vertegenwoordigen of verschillen te benadrukken

Datavisualisatieprojecten voor gevorderden (middenniveau)

Nu je de basis onder de knie hebt, is het tijd om je datavisualisatievaardigheden naar een hoger niveau te tillen met uitdagendere projecten. In deze sectie vind je ideeën op middenniveau om je toolkit uit te breiden en je analytische vaardigheden te verdiepen.

Project 4: Statistieken van honkbalspelers vergelijken

Het project “Compare Baseball Player Statistics” biedt een boeiende kans om basisvaardigheden in datavisualisatie in Python toe te passen en uit te breiden met realistische sportdata. 

Met Statcast-data van Major League Baseball analyseer en vergelijk je homeruns van twee honkbalspelers. Dit project laat je werken met multidimensionale data, waarbij je ruimtelijke informatie (slagenlocaties en -trajecten) combineert met numerieke data (exit-snelheid, lanceerhoek). Je moet de juiste visualisatietypen kiezen om deze complexe data effectief weer te geven, waaronder spreidingsdiagrammen, heatmaps en mogelijk zelfs 3D-visualisaties.

Werken met sportdata voegt bovendien een element van storytelling toe, waardoor je visualisaties gebruikt om de overeenkomsten en verschillen tussen de homerunpatronen van de spelers te verbeelden.

Belangrijke datavisualisatievaardigheden die je door dit project leert en oefent:

• Data opschonen en voorbereiden van complexe sportdatasets
• Data-gedreven verhalen maken via visuele storytelling
• Werken met ruimtelijke data en geografische visualisaties
• Inzicht in verschillende grafiektypen, zoals heatmaps en spreidingsdiagrammen, en hun juiste toepassingen.

Project 5: Vluchtvertragingen en annuleringen analyseren

Het project “Analyzing Flight Delays and Cancellations” biedt een spannende kans om realistische luchtvaartdata uit de Pacific Northwest te verkennen. Dit project analyseert een uitgebreide dataset met vluchtinformatie om patronen en factoren te ontdekken die bijdragen aan vertragingen en annuleringen. 

Je gebruikt data-wranglingtechnieken in Python om de data op te schonen en voor te bereiden. Vervolgens pas je met Matplotlib verschillende visualisatiemethoden toe om inzichten te onthullen over luchtvaartmaatschappijen, luchthavens, weersomstandigheden en andere variabelen die van invloed zijn op verstoringen in het vliegverkeer.

Dit project bouwt voort op basiskennis van datavisualisatie door complexere, multidimensionale data-analyse te introduceren. Je werkt tegelijkertijd met tijdreeksdata, geografische informatie en meerdere onderling samenhangende variabelen. 

Als je dit begeleide project volgt, maak je geavanceerde visualisaties die de relaties tussen verschillende factoren en verstoringen in het vliegverkeer effectief communiceren, mogelijk inclusief interactieve elementen voor diepere data-exploratie. Dit project introduceert ook de uitdaging om met grote datasets om te gaan en deze te visualiseren, en moedigt je aan om technieken voor aggregatie en samenvatting effectief te gebruiken.

Belangrijke datavisualisatievaardigheden die je met dit project ontwikkelt:

• Tijdreeksvisualisaties maken om patronen in vertragingen en annuleringen door de tijd te tonen
• Interactieve dashboards ontwikkelen om meerdere aspecten van vluchtdata te verkennen
• Statistische analyse integreren met visualisaties (bijv. correlatie-heatmaps)

Project 6: Hartslag en hartziekte visualiseren

Het project "What is Your Heart Rate Telling You?" gebruikt de Cleveland Heart Disease-dataset om de belangrijke kwestie van hartziekte te verkennen. In dit project gebruik je R om de relatie tussen maximale hartslag tijdens inspanning en het risico op hartziekten te onderzoeken, met oog voor het effect van verstorende variabelen. Door het toepassen van meervoudige logistische regressie ontdek je waardevolle inzichten over deze complexe aandoening.

Van deelnemers wordt verwacht dat ze visualisaties maken die niet alleen ruwe data tonen, maar ook statistische relaties en modeluitkomsten illustreren. Je moet visualisaties ontwerpen die complexe statistische concepten effectief communiceren aan een breed publiek, en zo data-analyse omzetten in visuele storytelling.

Het project introduceert ook de uitdaging om de effecten van verstorende variabelen te visualiseren, waardoor je wordt gestimuleerd om geavanceerdere, multivariabele visualisaties te ontwikkelen. Deze visualisaties belichten de genuanceerde relaties tussen verschillende variabelen en het risico op hartziekten.

Vereisten zijn onder meer kennis van de Tidyverse en begrip van hypothesetoetsing in R.

Ontwikkelde kernvaardigheden in datavisualisatie:

• Relaties tussen variabelen visualiseren om trends en patronen te tonen.
• Relaties tussen meerdere variabelen tegelijk illustreren, om duidelijk te laten zien hoe ze samenhangen.
• Modelresultaten weergeven om de sterkte en richting van relaties uit het logistische regressiemodel te communiceren.

Project 7: Wereldwijde levensverwachting met ggplot2

Verken gpplot2 met het project “Exploring global life expectancy trends”. Inzicht in ggplot2 is een integraal onderdeel van het vak van data scientist, omdat het veel basisconcepten bevat die je ook in andere visualisatietools terugziet, zoals Matplotlib. 

Data over levensverwachting wereldwijd bestrijkt een breed scala aan demografieën, landen en tijdsperioden. Er is een schat aan informatie die zich leent voor allerlei fraaie spreidingsdiagrammen en grafieken.

Gebruik dit project als kans om je begrip van ggplot2 te verdiepen. Focus op de mechanica van het maken van grafieken, zoals het plotgebied, facetten en de grid. Bouw mooie en impactvolle grafieken door grafieken handmatig aan te passen om een completer verhaal te vertellen. 

Vanwege het diepgaande technische karakter van dit project is het aan te raden dat je de basis van ggplot2 begrijpt en enige ervaring hebt met het opschonen van data in R.

Dit project richt zich op de volgende kernvaardigheden:

• Geavanceerde ggplot2-aanpassingen
• Herbruikbare grafieken bouwen voor andere projecten
• Begrip van de mechanica achter grafieken, zoals facetten en grids
• Een verhaal vertellen door meer lagen toe te voegen aan eenvoudige grafieken

Geavanceerde datavisualisatieprojecten

De overgang van middenniveau naar gevorderd combineert toenemende technische vaardigheden met verfijndere tools en betere storytelling. Deze geavanceerde projecten richten zich op het toepassen van vergelijkbare concepten als hierboven op nieuwe technologieën zoals GeoPandas, gecombineerd met meer geavanceerde interactiviteit en storytelling. 

Met meer vaardigheid heb je meer vrijheid om visualisaties te maken die het best bij je verhaal passen. Daarom zijn deze ideeën minder voorschrijvend en bieden ze ruimere opties.

Project 8: PowerBI-Sankeydiagram voor het volgen van abonnementsstromen

Het Sankeydiagram is een krachtig middel om de stroom van een populatie te tonen. Deze grafiek is bijzonder uitdagend om te maken met traditionele codeermethoden, dus een tool zoals PowerBI vereenvoudigt de klus aanzienlijk. Hoewel er flink wat data-wrangling nodig is om het juiste datamodel op te bouwen, genereert het programma eenvoudig de Sankey-grafiek.

Dit voorbeeld laat zien hoe eerste contacten abonnees kunnen worden zonder proefperiode. De focus ligt hier op het opbouwen van onze PowerBI DAX-vaardigheden. Het vereist unpivotten van data, dynamische datamodellen creëren en data formatteren om de gewenste grafiek te genereren.

Voorbeeld van een Sankey-grafiek. Beeldbron sqlbi

De vaardigheden waarop hier wordt gefocust, zijn:

• Data-wrangling
• PowerBI DAX-functies
• PowerBI-datamodellering
• Sankey-grafieken genereren 

Project 9: Spotify-Tableau-dashboard

Een Spotify-Tableau-dashboard is een geweldige manier om geavanceerde vaardigheden in Tableau te ontwikkelen dankzij de rijkdom aan muziekdata van Spotify. Dit project bouwt voort op de kennis uit het project op middenniveau, waarin we de muziek classificeerden. 

Zo’n project richt zich op het vormgeven van een spannend verhaal met Spotify’s muziekmetadata. Dit is een goede kans om te oefenen met het verzamelen van data via de API van Spotify, die te organiseren en een leuk dashboard te maken. Het moet selecties bevatten om te filteren op genre, artiest, jaar en timbre. Voeg een pagina toe aan het Tableau-verhaal die zich richt op een specifiek nummer en genereer een radardiagram. Oefen veel verschillende Tableau-vaardigheden om een volwaardig dashboard te maken dat muziekliefhebbers aanspreekt.

De belangrijkste geoefende vaardigheden zijn de volgende:

• Geavanceerde Tableau-mechanieken, zoals radardiagrammen en actions
• Tableau-stories maken
• Data verzamelen via een API
• Verhalen vertellen met data

Project 10: Reizigersvisualisatie met GeoPandas

Een geavanceerde visualisatietechniek is het benutten van ruimtelijke data. Veel data is van nature ruimtelijk, van klantpostcodes tot GPS-traces. Een gespecialiseerde package zoals GeoPandas in Python leren, kan je een uniek skillset geven. 

Probeer een project met GeoPandas om kaarten, visualisaties en ruimtelijke analyses te maken. Een dataset zoals CitiBike Data biedt bijvoorbeeld een mooie kans om te begrijpen hoe je kaarten maakt, welke verschillende kaartprojecties er zijn en hoe je op een andere manier naar data kunt kijken.

Omdat dit een meer gespecialiseerde vaardigheid is, focus je eerst op geospatiale data analyseren in Python om te begrijpen hoe geospatiale data in het algemeen is opgebouwd. 

Begin met eenvoudige kaarten en plot de locaties van stations met de juiste geografische projectie. Voeg vervolgens data toe, zoals reizigersinformatie en piekuren, aan die kaarten. Net als bij onze andere grafieken begin je met de basis en bouw je verder door meer lagen toe te voegen. Je kunt zelfs heatmaps maken die hotspots in reizigersaantallen laten zien.

De vaardigheden die je met dit project aanscherpt, zijn:

• Geospatiale analysetalenten
• Kennis van GeoPandas in Python
• Kaarten maken en begrijpen hoe kaarten in Python worden gegenereerd

Samenvattende tabel van datavisualisatieprojecten

Hier is een korte samenvatting van elk project en de ontwikkelde vaardigheden.

Conclusie

Een portfolio voor datavisualisatie opbouwen is belangrijk om je technische en verhalende vaardigheden te ontwikkelen. Werkgevers zoeken dataprofessionals met het potentieel om complexe analyses te maken en die effectief te communiceren met stakeholders! 

Houd deze skills scherp door de bovenstaande projecten te proberen en fris je kennis op met verschillende DataCamp-bronnen:

• Understanding Data Visualization
• Data Visualization with Python
• Data Visualization PowerBI
• Introduction to Matplotlib
• Excel Data Visualization
• Dashboards in Tableau