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Swissunihockey - Olympic cards Verteilung


Das Schweizer Unihockey hat sich in den letzten Jahren als Spitzensport stark entwickelt. Diese Applikation stellt die Verteilung der von Swiss Olympic für Unihockey vergebenen Talent & Elite Cards dar. Die Grundidee ist ziemlich einfach: ein Maximum an Informationen auf einem leicht verständlichen Diagramm darstellen. Dieses Projekt wurde im Rahmen des Kurses "Open Data Übung" an der Universität Bern durchgeführt. Wenn Sie mehr wissen möchten: - Die Story zeigt, wie diese Website entwickelt wurde. Es beschreibt auch die Visualisierungen ausgewählt und entwickelt wurden. - Die Interpretation spricht über die Ergebnisse und ihre Verwendung und endet mit einer offenen Diskussion.


DETAILLIERTHEIT & NÜTZLICHKEIT DER KARTEN

Swiss Olympic vergibt Cards an Athleten in folgenden Kategorien:
- Nachwuchsathleten: Swiss Olympic Talent Card Lokal (L), Regional (R), National (N).
- Eliteathleten: Swiss Olympic Elite Card Bronze (B), Silber (S), Gold (G), Elite (E).

Jeder Kartentyp unterstützt die Spieler auf unterschiedliche Weise

Nachwuchsathleten (L, R, N)
  • Erleichterung bei Dispensationen vom Schulunterricht
  • Erleichterter Zugang zu leistungssportunterstützenden Schulen (Swiss Olympic Sport Schools/ Swiss Olympic Partner Schools) oder zu leistungssportfreundlichen Lehrbetrieben
  • Kostenlose Teilnahme am Talent Treff Tenero (nur Card-Inhaber N)
  • Zugang zu Patenschaften der Sporthilfe (nur Card-Inhaber N)
Eliteathleten (B, S, G, E)
  • Zugang zu leistungssportspezifischer Studien-/Laufbahnberatung von Swiss Olympic
  • Zugang zum Swiss Olympic-Athlete-Career-Programm (ACP)
  • Zugang zu Förderbeiträgen der Sporthilfe (nur Card-Inhaber B/S/G, i.d.R. ohne Mannschaftssportarten)

Auf dieser Grundlage zeigen die folgenden Visualisierungen die Verteilung der Kartentyp nach Jahr, Kanton und Geschlecht. Einerseits bietet die erste Visualisierung eine Zusammenfassung der Datenbank und der Trends nach Jahren, während die zweite jede der Daten in einem einzigen Diagramm darstellt.

VISUALISIERUNG


Für die erste wie für die zweite Visualisierung sind die Talent Cards in verschiedenen Lilatönen und die Elite Cards in verschiedenen Grüntönen gehalten.


Line & Donut Charts

Verteilung der Kartentypen über die Zeit

Visualisierung 1


Interaktion

Um den gewünschten Kartentyp ein- oder auszublenden, klicken Sie auf die entsprechenden Namen in der Legende.
Sobald sich der Cursor auf dem Diagramm befindet, können Sie hinein- und herauszoomen. Während Sie im Diagramm angeklickt bleiben, können Sie sich auf der X-Achse bewegen.


Variablen

Das Line Chart stellt die Verteilung der Karten nach 2 Kriterien dar

  • Jahr
  • Kartentyp

Sunburst

Verteilung der Karten nach Kriterien

Lokal Regional National Bronze Silber Gold Elite


Visualisierung 2


Interaktion

Einzoomen: Klicken Sie auf einen Bogen
Auszoomen: Klicken Sie auf den zentralen Kreis


Variablen

Der Sunburst stellt die Verteilung der Karten nach 4 Kriterien dar

  • Jahr
  • Kanton
  • Kartentyp
  • Geschlecht
Dies gilt für jeden Spieler, der seit 1999 eine Swiss Olympic Card erhalten hat.


"Für diese Darstellung mussten 15 Daten gelöscht werden, da sie nicht vollständig waren."

INTERPRETATION


Ein Blick auf die Visualisierung vom ersten bis zum letzten Jahr zeigt, dass in den letzten 20 Jahren 9'320 Karten verteilt wurden. Von denen wurden 1'709 (ca. 18%) im vorletzten Jahr und 1'811 (ca. 20%) im letzten Jahr verteilt. Von den 1'811 Karten wurden mehr als 95% an Junioren/Nachwuchsspieler ausgegeben. Dies wird durch die Lila-Dominanz repräsentiert, die sich in den Visualisierungen direkt bemerkbar macht. Einfache Zahlen, die ein starkes Wachstum zeigen. Das geringe Wachstum der Elite Cards erklärt sich durch einen einfachen Faktor. Die Elite Cards (B, S, G, E) entsprechen meist den Nationalmannschaften der Frauen und Männer. Diese Karten sind daher in ihrer Anzahl begrenzt und ihre Menge variiert nicht im Laufe der Zeit. Der Sunburst zeigt auch den hohen Anteil von Karten, die an Männer im Vergleich zu Frauen ausgegeben werden. Dies lässt sich jedoch leicht durch die Tatsache erklären, dass Männer viel mehr lizenzierte Spieler haben als Frauen. Darüber hinaus hatten Männer in den letzten Jahren eine zusätzliche Nationalmannschaft (U23), was erklärt, warum Männer mehr Elite Cards besitzen als Frauen.

Es ist auch ein Vergleich zwischen den Kantonen möglich, der deutlich zeigt, dass die Mehrheit der Karten in der Deutschschweiz verteilt ist. Diese Ungleichheit lässt sich auch dadurch erklären, dass die Kantone Bern (Orange), Graubünden (Rot) und Zürich (Hell blau) in den letzten zehn Jahren 40 bis 80% der Karten erhalten haben. Die Grösse und die Lage der grossen Clubs in diesen Kantonen erklären ihren hohen Anteil an erhaltenen Karten und ihre Dominanz bei den Elite Cards. In allen anderen Kantonen (insbesondere in den nicht deutschsprachigen Kantonen) ist jedoch ein generelles proportionales Wachstum der Nachwuchsspieler sehr positiv und nicht zu vernachlässigen. Zwar ist im Laufe der Zeit eine Zunahme der Anzahl der in der Westschweiz und im Tessin erhaltenen Karten zu beobachten. Dieses Wachstum ist jedoch eher auf eine Zunahme der Anzahl der ausgegebenen Karten und weniger auf eine Zunahme des Anteils der erhaltenen Karten zurückzuführen.

Abschliessend kann als wichtiger Punkt festgehalten werden, dass die Anzahl der in einem Kanton beschafften Karten von einem Jahr zum nächsten nur sehr selten abnimmt. Dies ist vor allem bei Kantonen mit einer geringen Anzahl von Karten der Fall. Die geographische Verteilung der Karten nimmt daher immer mehr zu.


Abbildung 1.


GIBT ES EINEN OPTIMALEN WEG ?

Bei den Visualisierungen fiel mir auf, dass mehr als 80% der Spielerinnen und Spieler der Männer- und Frauennationalmannschaft als Junioren eine Talent Card erhielten, bevor sie in die Schweizer Mannschaft aufgenommen wurden. Ich wollte dies deshalb vertreten, indem ich mich frage, ob es einen optimalen Weg gibt, die höchste Schweizer Ebene zu erreichen oder zumindest die Chancen auf die Seite zu legen. Dazu zeigt das untenstehende Sankey-Diagramm den Weg der aktuellen Spieler der Nationalmannschaft, siehe Abbildung unten. Leider habe ich schnell bemerkt, dass diese Vertretung nicht sehr repräsentativ wird, da alle diese Spieler ihre Karriere begannen, als noch wenige Karten ausgeteilt wurden. Obwohl es Ihnen eine erste Idee gibt, wäre eine solche Darstellung in einigen Jahren interessanter. Daraus ergibt sich die Wichtigkeit, Daten über die Zeit zu sammeln, damit sie besser sprechen können. Dennoch kann man hier schon auf den ersten Blick feststellen, dass etwa 75% der Spieler aus den Junioren-Nationalmannschaften kommen. Nichts ist jedoch unmöglich, da alle möglichen Wege dargestellt sind.

Interaktion

Klicken und ziehen Sie die Blöcke zur Anpassung der Visualisierung. Platzieren Sie den Cursor über die grauen Bereiche, um Informationen zu erhalten.


SCHLUSSFOLGERUNG

Diese Visualisierungen sind dazu da, die Datenbank auf einfachste und kompakteste Weise zu transkribieren. Es ermöglicht gleichzeitig eine bessere Analyse der jährlichen Verteilung der Karten (mit der Verteilung in den Kantonen und der Kartentyp als zentralem Punkt). Im Laufe der Zeit werden die Daten immer aussagekräftiger. Die Idee hinter diesem Projekt ist auch, die Entwicklung des Spitzensports im Unihockey weiterhin beobachten zu können. Die fortgesetzte Arbeit mit aktuellen und zukünftigen Daten könnte neue Punkte aufzeigen, die es zu entwickeln gilt (z.B. um das Schweizer Unihockey auf Weltebene zu verbessern) und kann helfen, Neues aufzuzeigen (z.B. der optimale Weg, sich der Schweizer Mannschaft anzuschliessen). Aus einem anderen Blickwinkel wäre es auch interessant, diese Daten mit anderen zu vergleichen. Zum Beispiel durch den Vergleich der Anzahl Karten mit der Anzahl Lizenznehmer pro Kanton oder den Anteil der Kartenanteilsinhaber im Vergleich zu anderen Schweizer Sportarten. All dies durch die Beobachtung einer Entwicklung im Laufe der Zeit.


DISKUSSION

Eine interessante Visualisierung hätte erstens die Verwendung einer Karte der Schweiz mit klar getrennten Kantonen sein können. Zu der könnte ein Tooltip hinzugefügt werden, der auf den gewünschten Kanton die notwendigen Informationen anzeigt. Diese Idee wurde jedoch nicht beibehalten, da sie es nicht erlaubte, die gesamten Daten auf einen ersten Blick darzustellen und konnte das Wachstum nicht klar darstellen. Ich empfehle diese Idee jedoch dringend, wenn die Daten über ein bestimmtes Jahr oder einen bestimmten Zeitraum auf die bestmögliche Weise präsentiert werden sollen. Zweitens würde in mehr oder weniger naher Zukunft ein Sankey-Diagramm über mehrere Jahre (z.B. von 2020 bis 2025) und viele Spieler umfassen. Auf diese Weise hätten sie alle ihre Karriere in einem Zeitraum begonnen, in dem bereits eine grosse Anzahl von Karten ausgeteilt worden wäre. Schließlich wäre es interessant, einen genaueren Blick auf die Verteilung von Männern und Frauen zu haben. Mein Projekt bietet wenig Informationen zu diesem Thema, da das Verhältnis von Frauen zu Männern von Jahr zu Jahr wenig variiert. Es wäre jedoch interessant, einen genaueren Blick auf die kantonale Ebene zu haben, da die Referenzvereine nicht unbedingt in denselben Regionen angesiedelt sind und die Anzahl der Spieler und der verteilten Karten bei den Frauen geringer ist (rund 17%).

STORY


BESCHREIBUNG


BEDIENUNGSANLEITUNG


Die Applikation hat eine sehr einfache Struktur, die es erlaubt, auf eine einzige Seite zu passen. Die einzige Möglichkeit, sich auf der Seite zu bewegen (ohne zu scrollen), besteht darin, die Navigationsleiste zu benutzen, die sich immer oben auf der Seite befindet. Das Ziel ist hier einfach ein System von Abkürzungen, um Teile des Antrags zu vermeiden, die uns nicht interessieren würden. Der Antrag besteht aus 5 Hauptteilen HOME, VISUALISIERUNG, INTERAKTION, STORY und KONTAKT. Der Teil HOME enthält eine Einführung in das Thema und eine kurze Erläuterung, was die Visualisierungen darstellen. Der Teil VISUALISIERUNG zeigt dann die beiden erstellten Diagramme. Ich werde die Verwendung in diesem Teil nicht beschreiben, da ich es vorgezogen habe, dies direkt neben den jeweiligen Visualisierungen zu tun, um ein Maximum an Information zu geben und das Lesen meiner Applikation für den Benutzer so angenehm wie möglich zu gestalten. Ich beschloss, den INTERACTION-Teil der Story herauszunehmen. Die Idee dabei ist, dass dieser Teil eine einfache Analyse und offene Diskussion unter Verwendung von Fachbegriffen enthält. Im Gegensatz zur STORY, die die Erklärung der Datenbank, die Erläuterungen zur Programmierung von Visualisierungen und die Vorgehensweise bei der Erstellung dieser Anwendung enthält. Schließlich enthält der Abschnitt KONTAKT lediglich einige persönliche Informationen.

PROGRAMMIERSPRACHE


Diese Applikation enthält eine HTML-Seite, die mehrere JavaScript-Dateien aufruft. Die Gestaltung der Seiten erfolgt mit Version 4 der Bootstrap-Bibliothek. Datenvisualisierungen werden mit der JavaScript-Bibliothek D3.js v4 (Data-Driven Documents) und C3.js realisiert. Die Form der Applikation wird durch eine einzige CSS-Datei erstellt und stilisiert.

DATEN


Die Visualisierungen basieren auf Swissunihockey-Daten und setzen sich hauptsächlich aus qualitativen oder diskreten kategorialen Daten zusammen. Die Datenbank enthielt 16 Variablen, mit denen es möglich war, zu arbeiten. Nach Prüfung der Relevanz der Daten und der Entfernung unvollständiger Variablen wurden 4 Variablen ausgewählt. Unvollständige Beobachtungen wurden gelöscht. Dies entspricht insgesamt 15 Beobachtungen, da die Kantonsvariable nicht angegeben wurde. Dies erklärt auch, warum das Line Chart (9'320 Beobachtungen) mehr Daten enthält als der Sunburst (9'305 Beobachtungen). Die übrigen Daten stehen für die Jahre 1999 bis 2020 zur Verfügung. Es ist zu beachten, dass die Unihockey Saison zwischen zwei Jahren liegen, daher werden die Daten wie folgt vereinfacht. Beispiel: Saison 2008/2009 = 2008. Die Kantone sind immer alphabetisch und vereinfacht aufgelistet. Beispiel: Bern = BE. Die Kantonsvariable musste angelegt werden, da die Daten nur die Postleitzahl enthielten. Dazu wählte ich einfach eine Referenztabelle mit den Postleitzahlen für jeden Kanton aus und querverwies sie mit Hilfe der "SUCHEN"-Formel in Excel mit meiner Datenbank. Nachdem der Kanton automatisch jeder Beobachtung zugeordnet wurde, wurden alle Beobachtungen in der Datenbank anonymisiert. Die beiden verbleibenden Variablen waren Geschlecht Beispiel: Women, Man und Kartentyp Beispiel: - Nachwuchsathleten: Swiss Olympic Talent Card Lokal (L), Regional (R), National (N). - Eliteathleten: Swiss Olympic Card Bronze (B), Silber (S), Gold (G), Elite (E). Um meine endgültige Datenbank zu erhalten, habe ich zwei Transformationen vorgenommen (von .xlsx nach .csv, dann von .csv nach .json). Die endgültige Datenbank sieht wie das folgende Bild aus. Wie man einfach sehen kann, entspricht jede Variable einem Sunburst-Level.


SUNBURST


Ein Sunburst handelt sich um ein mehrstufiges Ringdiagramm (Pie chart), das es Ihnen ermöglicht, hierarchische Daten von den größten Daten (in der Mitte) bis zu den kleinsten Daten (an den Enden) anzuzeigen. Der zentrale Kreis "Wurzelknoten" enthält die gesamten Daten. In diesem Fall die Gesamtzahl der verteilten Karten, d.h. 9'305.

Vorteil:

  • Leicht verständlich.
  • Ermöglicht, große Daten auf einfache Weise grafisch darzustellen.
  • Auf einen Blick kann man sich einen Überblick über die Verteilung der Daten verschaffen.
  • Die Interaktion erlaubt es, mehrere kleine Pie zu einem zusammenzufügen, der die gesamten Daten enthält.

Programmierung:
Dieses Diagramm wurde mit D3 programmiert. Im ersten Schritt werden die Bögen definiert. Die Länge eines Bogens endet dort, wo der nächste beginnt, und Innen- und Außenradius definieren die Dicke dieses Bogens. Die Hierarchie folgt der des Alphabets und die Reihenfolge der Datenbank wird nicht geändert. Jeder "parent" Bogen enthält die gleichen "childrens" Bögen, was das allgemeine Lesen vereinfacht (Beachten Sie, dass Nullwerte nicht dargestellt werden). Dann wird die Interaktion so angewendet, dass der angeklickte Bogen zum Wurzelknoten des Diagramms wird und nur seine "childrens" Bögen angezeigt werden. Die letzte Manipulation betrifft den Tooltip, der Auskunft über die Anzahl der Karten gibt, die die gewählte Kategorie enthält, und den Prozentsatz, den diese im Verhältnis zur Gesamtzahl der seit Beginn ausgegebenen Karten darstellt.

LINE & DONUT CHARTS


Ein Linien-Diagramm ist eine grafische Darstellung der historischen Entwicklung eines Wertes (in unserem Fall die Anzahl der verteilten Karten), die eine Reihe von Datenpunkten zu einer durchgehenden Linie verbindet. Es stellt auch eine zeitliche Entwicklung dar und kann über einen beliebigen Zeitraum verwendet werden. Hier ist das Donut-Diagramm eine einfache Darstellung aller von Anfang an ausgegebenen Karten.

Vorteil:

  • Erlaubt, die Geschichte der Werte mit einer einzigen durchgehenden Linie klar darzustellen.
  • Leicht verständlich und einfach in seiner Form, da es nur die Wertvariationen darstellt.
  • Wenn mehrere Variablen in dasselbe Diagramm integriert werden, ist ein Vergleich der Trends über die Zeit sehr einfach.

Programmierung:
Dieses Diagramm wurde mit C3 programmiert. Der erste Schritt definiert die Achsen, wobei die X-Achse aus der Variable "Jahr" unserer Daten erstellt wird. Die Y-Achse stellt nicht nur die Anzahl der Karten dar, sondern passt sich auch automatisch an den Maximalwert des Diagramms an. Dann wird die Interaktion geschaffen. Dazu gehören ein Zoom, mit dem Sie sich im Diagramm genauer bewegen können und ein Tooltip, der den Wert jeder Kategorie in absteigender Reihenfolge über einen bestimmten Zeitraum vorschlägt. Der Tooltip ist so programmiert, dass er sich an das angezeigte Diagramm (Linien- oder Donut-Diagramm) anpasst. Schließlich werden die Buttons hinzugefügt, um einen einfachen Übergang zwischen dem Linien-Diagramm und dem Donut-Diagramm zu schaffen.

ENTSTEHUNG


Step 1

Daten erhalten und kennenlernen

Die Daten wurden durch eine Zusammenarbeit mit swissunihockey erhalten. Insgesamt wurden etwa 40 verschiedene Excel-Dateien mit 1 bis knapp 2'000 Zeilen zugesandt. Der erste Schritt bestand daher darin, alle Datei einzeln zu prüfen, um sich ein Bild von der Qualität, Relevanz und dem Interesse an der Arbeit mit diesen Daten zu machen. Zweitens war es wichtig zu wissen, was mit den Daten zu tun ist und eine intrinsische Motivation hinter der Arbeit zu finden.

Step 4

Die ersten Visualisierungen
mit D3.js und C3.js

Angesichts der verfügbaren Daten ging ich davon aus, dass es nicht notwendig ist, eine komplizierte Visualisierung für wenig Interesse zu machen. Also begann ich, eine Menge einfacher, aber relevanter Visualisierungen (Histogramme, Sankey usw.) zu machen, bis ich eine wirkliche Vorstellung von der Qualität und Relevanz der verschiedenen möglichen Darstellungen hatte.

Step 2

Variablenauswahl und Datenmanipulation

Die erste Aktion bestand darin, alle Daten zu bereinigen und zu sortieren, um eine einzige Datei (.xlsx) zu erhalten, die alle für die künftige Arbeit erforderlichen Informationen enthält. An diesem Punkt wurden die Filtervariablen ausgewählt und entwickelt/vereinfacht.

Step 5

Selbstkritik und Suche nach der optimalsten Visualisierung

Als ich mich von meiner Arbeit zurückzog, stellte ich mir schließlich die folgende Frage: "Wie kann ich alle meine Daten in einer Visualisierung zusammenfassen und sie alle deutlich sichtbar und verständlich machen?" Diese Überlegung war mir wichtig, da hinter jedem Wert in der Datenbank eine Person steht. Ein Barplot von 10'000 Rechtecken oder ein Bubble-Chart von 10'000 Kreisen ist nicht optimal. Auf dieser Grundlage dachte ich daher an eine interaktive Visualisierung, die alle Daten auf einen Blick zeigen kann und allgemeine und sehr spezifische Punkte aufzeigen kann. Deshalb beschloss ich, einen Sunburst als Referenzvisualisierung zu entwickeln.

Step 3

Datenoptimierung und Dateierstellung

Die letzte Phase der Datenverarbeitung bestand darin, die Informationen zu filtern und bestimmte Variablen (Terminologie usw.) zu vereinfachen, um die für den nächsten Schritt optimalsten .csv- und/oder .json-Dateien zu erstellen. Nachdem dies geschehen war, wurde die Json-Datenbank (herunterladbar im Abschnitt "Quellen") erstellt.

Step 6

Endgültige Realisierung
(Visualisierung und Website)

Nachdem die Visualisierung ausgewählt worden war, musste die Website erstellt werden. Eine schöne/gute Visualisierung verliert jegliche Glaubwürdigkeit, wenn sie schlecht hervorgehoben wird. Deshalb habe ich in die Entwicklungsphase der Website genauso viel Zeit investiert wie in die Erstellungsphase der Visualisierung. Auf dieser Grundlage habe ich mit dem Wissen, das ich in den letzten Monaten erworben habe, eine Website erstellt, die so benutzerfreundlich und angenehm wie möglich ist. Obwohl mein Wissen es mir nicht erlaubt, eine perfekt responsive Anwendung zu erstellen, hoffe ich, dass ihre Verwendung am Computer angenehm ist.

QUELLEN


Quellen / Credits to Link Unterladen
Bootstrap 4 GetBootstrap -
D3.js Graph Gallery Gallery -
C3.js / D3 based Gallery -
Quellcode der Applikation - All files (.zip)
Daten zu Karten Verteilung Karten_verteilung (.json) Daten (.json)
Swissunihockey Homepage -
Swiss Olympic Olympic Card information -

KONTAKT


AUTOR



Romain Beaud


Universität Bern
Masterstudent in Business Administration
romain.beaud@students.unibe.ch