Выборы президента 2018

Немного поразмышлял над итогами вчерашних выборов по Тюмени. В качестве инструмента выбрал распределение УИКов в координатах «% голосов за Путина / % голосов за Грудинина». Посмотрите на облако распределения по Тюмени: оно имеет две тёмных области с проплешиной посередине. Сложно объяснить почему так получилось естественным путём (в других городах, распределение более ровное, как и должно быть в теории). Такое чувство, что часть тюменских УИКов подтянули под нужные показатели (поэтому они переместились из центральной зоны ближе к нижнему скоплению, за счёт чего в центре облака и образовалась пустота).

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс

Обзор ДТП Тюмени за 2015-2017 годы

В феврале на сайте ГИБДД обновились данные по ДТП за 2017 год. А тут как раз я соскучился по анализу данных, поэтому решил обновить и расширить свою старую визуализацию ДТП Тюмени. Что изменилось по сравнению с прошлой версией визуализации:
- теперь видно в какое время и в какие дни ДТП случаются чаще,
- определены и отображены на карте 10 участков наиболее опасных для участников дорожного движения,
- добавлены ссылки на видео нескольких резонансных ДТП,
- сделана попытка найти зависимость количества ДТП от объёма выпавших осадков (спойлер: явной корреляции не обнаружено),
- описана проблема чистоты исходных данных (так, почти наверняка можно утверждать, что ряд ДТП записывается в базе на другие дни, а не тогда когда они реально произошли, а вот умышленно это делается для манипуляции с отчётностью или по головотяпству сотрудников, неизвестно).
Ну, что толку рассказывать, как обычно, данные расскажут о себе всё сами. Изучайте:

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс

Зависимость уровня развития футбола от благосостояния нации

Высказал в твиттере мысль, что уровень развития футбола зависит от уровня благосостояния страны, но так как сразу не подкрепил свои догадки никакими фактами, то справедливо был подвергнут критике. Ну, чтобы подтвердить (или опровергнуть) свою теорию, набросал быстренько такой график: по оси Х — рейтинг сборной ФИФА, по оси Y — ВВП на душу населения. Результаты показаны отдельно по конфедерациям, то есть сгруппированы по географическому признаку. И что мы видим? Как показывает сухой язык цифр — практически везде зависимость прямо пропорциональная, кроме Африки. Да и в Африке-то, как видно из графика, перекос возник из-за трех не сильно футбольных стран — карликов: Сейшелы, Экваториальная Гвинея и Маврикий (две из которых даже территориально находятся не на чёрном континенте, а на островах). Если их исключить из выборки (щелчок левой кнопкой мыши на точке и Exclude), то зависимость становится также прямо пропорциональной. А, значит, футбол смело можно считать мерилом человеческого развития: чем лучше развит футбол в стране, тем лучше там живут люди.

Играйте в футбол!

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс

Выборы в Заводоуковском одномандатном округе №186

И в последний раз о выборах. На этот раз интересно было поразбираться с выборами по одномандатному округу. Вот что получилось.

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс

Матрицы пропорций по каждому городу России

В соцсетях видел просьбы сделать матрицы как в предыдущем посте и по другим городам. Готово.

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс