Werkzeuge:
    – Ich habe diese Visualisierung selbst mit Matplotlib programmiert. Es handelt sich um eine überarbeitete (und viel besser aussehende) Version einer Visualisierung, die ich vor einer Woche hier gepostet habe

    Quellen:
    – Ich habe die Python -API der Weltbank für fast alle Daten verwendet
    – Ich habe die OECD für Servicesektordaten verwendet, obwohl dieser Datensatz wie in der Visualisierung erläutert ist, außerhalb von Ländern mit hohem Einkommen fleckig ist
    – Die Anmerkungen sind ganz meine Meinung, da das Lesen darüber zu einem Hobby von mir geworden ist. In letzter Zeit habe ich diesen Text absichtlich ziemlich dunkel gemacht, um die Daten für sich mehr sprechen zu lassen

    Für mich war diese Visualisierung wert, weil die Details so viele andere Geschichten verbinden, von denen ich weiß:
    – Das Versagen der europäischen Technologie im Vergleich zu den USA
    – Die Fragilität der Ressourcenabhängigkeit in extraktiv
    – Chinas komplette Produktionsdominanz
    – Die Aufgabe der landwirtschaftlichen Selbstversorgung in Japan
    – Indiens überraschender Erfolg in Dienstleistungen und Versagen der Industrie, mit Eltern, die in der Landwirtschaft arbeiteten, mit Kindern, die als Ärzte, Berater und IT -Fachkräfte arbeiten

    Von MadoctheHadoc

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