Comments for Jan by Martin

[martin-raden]

Hi Jan,

R vs. Python... challenge accepted was? 😜

Hier ein paar Kommentare für die Projektbeschreibung

• [ ] ggf. die konkreten Aspekte des Datensatzes definieren, die wir für die Visualisierung brauchen (also heisst das "Nutriscore" etc? wo finde ich die "Produktcategorie"... ggf. gibts da eine liste/codebook in der das steht, die du verlinken kannst), damit man in der Suchauswahl auf das richtige einschränken kann. (gerade gesehen, dass du sowas als note unten drunter hast.. ggf. hochziehen zum data set)
• [ ] letzteres ist auch auch relevant, wenn man den kompletten datensatz liest und direkt beim import oder danach auf die infos of interest filtert..
• [ ] kannst du noch ein farblabellegendenbeispiel als bild einbetten/verlinken, und verlangen, dass man genau diese farben nutzen soll?!
• [ ] könntest vorschlagen, dass die circle geteilt coloriert werden (weiss gar nicht, ob das geht, aber so als idee), sprich diagonal teilen und obenlinks die y-farbe und untenrechts die x-farbe. oder alternativ innen/aussen coloring, was garantiert und direkt geht...
• [ ] bei der bubble size hab ich noch ein verständnisproblem: größe = varianz der absoluten wertdifferenz? ggf. nochmal konkreter hinschreiben.
• [ ] unbedingt fordern, dass die produkgruppenlabel an den dots hängen mit möglichst wenig overlaps
• [ ] die x und y koordinaten sind mittelwerte, richtig? wenn ja, bitte auch noch entsprechend klarstellen

Ansonsten schick. Bin gespannt! :)

Liebe Grüße, Martin

[martin-raden]

habs gerade mal selbst umgesetzt.. glaub es hilft zu beschreiben, dass eine tidyverse pipeline mit

data <- read_tsv(... , select = ..., na = ...) |> drop_na() |> ... |> summarize()

dafür sorgen kann, dass man da nur einen kleinen aggregierten subdatensatz in R vorhält und die daten direkt aus dem gezippten CSV file lesen kann (nicht vorher auspacken !!!)

😉

[jan-thiele7]

Hi Martin,

Danke für das Feedback, ich werde versuchen es so gut wie möglich einzuarbeiten würde aber gerne noch einige Punkte näher erläutern:

• [ ] 1. Die Variablen für die wir uns interessieren sind einmal der Nutriscore, Ecoscore und die Kategorievariablen. Nutri- und Ecoscore haben einmal ein Punktesystem und ein Notensystem (A-E). Wir interessieren uns für das Notensystem, da das Punktesystem auf unterschiedlichen Skalen operiert. Von der Kategorievariablen gibt es zwei, wovon wir uns für pnns_groups2 interessieren, da diese detaillierter ist. Im ursprünglichen Projekt habe ich redundante oder zu detallierte Informationen in eine Kategorie zusammengefasst (z.B. "fruit juices" and "fruit nectar" waren vorher getrennt). Denkst du man kann dies auch noch verlangen?

• [ ] 2. Das Nutri- und Ecoscore Label ähneln sich sehr. Reicht es wenn ich die offiziellen Label als Bilder einfüge und Teilnehmende dann mit einem Pipetten-Werkzeug sich die RGB Werte oder Hex Codes ausgeben lassen? Oder soll ich diese Werte schon bereitstellen?

• [ ] 3. Die Teilung des Kreises könnte ich vorschlagen. Ich denke aber dass ein Ring machbarer ist.

• [ ] 4. Entschuldige die Verwirrung bei der bubble size: Wir haben damals eine heatmap für jede Kategorie erstellt und je nachdem wie konzentriert ode verteilt die Kombination aus Nutri- und Ecoscore waren, die Größe der bubble angepasst. (z.b die Kombi aus A&B kam am häufigsten vor => Zentrum der bubble; andere Kombinationen waren gleichmäßig verteilt. Je weiter verteilt sie waren desto größer die bubble)

• [ ] 5. Beantwortet die Beschreibung bei 4. auch deine Frage zu den Mittelwerten?

Vielen Dank für das Feedback, ich hoffe ich konnte deine Fragen beantworten. Liebe Grüße Jan

[martin-raden]

Hi Jan, danke fürs Feedback zum Feedback. Bitte bis morgen entsprechend auch in deine Projektbeschreibung integrieren (soweit noch nicht geschehen). Liebe Grüße, Martin