![[OC] Herstellung oder Nehmen: Kartierung der Fertigung und Ressourcenextraktion](https://www.bytesde.com/wp-content/uploads/2025/08/v6ivx60l9ylf1-1536x1036.png "[OC] Herstellung oder Nehmen: Kartierung der Fertigung und Ressourcenextraktion")
Das Diagramm ist bivariaten, sodass die Farbe zwei Informationen im Wert von zwei Achsen erfasst, wie in der Legende gezeigt.
Die BIP -Daten stammen aus der Weltbank und die Geodata, mit der alles aus der natürlichen Erde gezogen wurde.
Es ist eine Winkel Tripel -Projektion (mein Favorit) und ich habe es mit Pythons Matplotlib -Bibliothek geschafft.
Bitte lassen Sie mich wissen, was Sie denken und was ich verbessern kann: D.
Hier ist der obligatorische Absatz, in dem die Definitionen erläutert werden, bevor die Menschen darauf hinweisen:
Mieten für natürliche Ressourcen messen nur den Gewinn der Ressourcen. Dies sind nur die einzigen verfügbaren Datensätze, die ich finden könnte. Beachten Sie also, dass 6-12% der Wirtschaft aus Ressourcenmieten stammen alleinDies umfasst nicht die Löhne oder Steuern, die aus dem Prozess dieser Ressourcenextraktion gezahlt werden, während sie in der Herstellung von VA sie sind. Kanada zum Beispiel schafft es in die weiße Kategorie mit 4,9% Ressourcenmieten im Jahr 2021, aber aber bis zu 20% der Wirtschaft könnte berücksichtigt werden "Ressourcenextraktion" Wenn wir eine breitere Definition nehmen.
Von MadoctheHadoc
3 Kommentare
Great work. I was recently travelling in Australia and was curious about this. I think a lot of patterns emerge from your viz. Thanks.
really nice map , but a couple of things that kill readability a bit:
-legend is too “mathy”, ppl have to decode % ranges – just slap words in the corners, like top-left = resource heavy / low manuf, bottom-right = manuf driven / low resources. makes it way faster to grok
-colors are kinda muddy in the middle, bivariate works best if the 2 axes are *really* distinct. check colorbrewer bivariate schemes, they pop more and you don’t end up with 3 shades of brown that look the same.
-map labels are overload, my eyes don’t know where to rest. i’d keep 2–3 (china, russia/gulf, africa) and dump the rest in a side note. less is more here
– title is fun (“making or taking”), but needs a boring subtitle with the data source + axis defs, otherwise ppl argue in comments about what’s being measured.
-china is the elephant but visually it melts into India/bangladesh. maybe outline top-5 manuf + top-5 resource economies with a thin border so they pop.
overall great viz, just decide if u want it to be “reddit fun” (louder colors, less text) or “serious data viz” (cleaner palette, fewer callouts). right now it’s halfway and loses some punch.
I have no idea wtf I’m looking at