Описание
Meradesh — это открытая платформа визуализации данных Hashbrown Systems. Здесь читатели могут найти отличные истории на основе данных, со вкусом визуализированные разнообразным набором визуализаторов, специалистов по данным, математиков и разработчиков. Наша миссия — рассказывать интересные истории, основанные на малоизвестных общедоступных данных со всей Индии и за ее пределами.
Исследуйте. Наслаждайтесь различными аспектами наших визуальных историй и погружайтесь в детализированные и захватывающие истории, которые раскрывают оригинальные идеи. Исследуйте союз захватывающих передовых технологий и творческих рассказчиков.
Совместная работа. Создавайте визуальные истории на основе данных с разными соавторами. Журналисты, СМИ и отдельные авторы могут вместе работать над захватывающими технологиями визуализации данных, которые не ставят под угрозу эстетику или достоверность.
Комментарий. Мы любим обратную связь. По мере того, как читатели общаются с нашими создателями в беседах, чтобы еще больше раскрыть скрытые идеи.
Карты избирательных округов. Исследуйте избирательные карты, тщательно созданные, чтобы подчеркнуть разницу между парламентскими и парламентскими выборами, а также их исторические данные. Уникальная коллекция карт, созданная для демонстрации наборов данных о выборах в Индии.
Источники данных. Приложение Meradesh Reader использует несколько авторитетных источников данных для предоставления пользователям надежной и актуальной информации. Приложение получает данные от различных доверенных организаций, таких как:
Избирательная комиссия Индии (ECI- https://eci.gov.in)
Данные правительства (https://data.gov.in)
РБИ (https://www.rbi.org.in)
Наш мир в данных (https://ourworldindata.org/female-labor-supply#fertility).
Отказ от ответственности. Приложение Meradesh Reader, разработанное Hashbrown Systems, представляет собой открытую платформу визуализации данных. Мы не связаны с какой-либо государственной организацией, а также не предоставляем и не облегчаем государственные услуги. Наша основная цель — собирать, очищать и систематизировать данные из различных источников, а также делать их доступными и удобными для использования.