Oft müssen wir die Daten bereinigen oder in eine andere Form bringen, damit wir sie analysieren können oder damit sie von einem Visualisierungs-Tool wie Datawrapper richtig interpretiert werden können. Sechs einfache Kniffe für die häufigsten Probleme.
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Web Scraping ist eine der nützlichsten und am wenigsten verstandenen Methoden für Journalist*innen, um Daten zu sammeln. Es ist die Sache, die dir hilft, wenn du bei deiner Online-Recherche auf Informationen stößt, die sich als Daten qualifizieren, aber keinen praktischen "Download"-Button haben. Hier ist deine Anleitung, wie du loslegen kannst - ganz ohne Programmierkenntnisse.
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Eine der wichtigsten Fähigkeiten für Datenjournalisten*innen ist Scraping. Es ermöglicht uns, jegliche Daten herunterzuladen, die als Teil einer Webseite offen zugänglich sind, auch wenn sie nicht heruntergeladen werden sollen: seien es Informationen über die Abgeordneten des Bundestages oder - wie in unserem weihnachtlichen Beispiel - eine Liste der Weihnachtsmärkte in Deutschland.
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Wenn ich an kartenbezogenen Projekten arbeite, benötige ich oft spezifische geographische Daten aus OpenStreetMap (OSM) aus einem bestimmten Gebiet. Für ein aktuelles Projekt von mir brauchte ich alle Straßen in Deutschland in einem brauchbaren Format, damit ich mit ihnen in einem GIS-Programm arbeiten kann. Wie bekomme ich also die Daten, mit denen ich arbeiten kann? Mit einem nützlichen kleinen Programm namens Osmfilter.
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Dieses Tutorial führt dich anhand eines einfachen Beispiels durch die Standardschritte des datenjournalistischen Workflows in der Programmiersprache R.
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