MakeoverMondayの参加方法
MakeoverMonday(メイクオーバーマンデー)とは「既にどこかに存在するVizを作り直そうよ」というものです。
毎週月曜になるとMakeoverMonday用のサイトへデータが用意されます。
＜参加方法＞
- MakeoverMondayのサイトへアクセス
- 参加したい週の「data.world」をクリックしてデータをDL
- データの分析と背景調査
- 可視化したものをTableau Publicにパブリッシュ
- Twitterで提出
- 完了
MakeoverMondayのサイトへアクセス
参加したい週の「data.world」をクリックしてデータをDL
上の画像の「Data」列にある「data.world」からデータをDLすることができます。
DLする前に「Source Article/Visualization」列から、既に可視化されているものを確認しても良いです。
※初めての方はdata.worldの登録が求められます。
データの分析と背景調査
私が今回挑戦したテーマは「UK visits abroad」（2020/W31）でした。
データの中身としては「時期」「人数」の２つのカラムで構成されています。
ただ、それだけではストーリーを伝えるのに不十分だと感じたので、同じ組織（Office for National Statistic）から別のデータを引用しました。
※データの追加は自由なのでここは省略しても大丈夫です。
可視化したものをTableau Publicへパブリッシュ
Tableauでの可視化を終えると、次はTableau Publicにそれをパブリッシュします。
※ここではTableauユーザーに向けて書いているのでRやPythonなどコードによる可視化は別です。
Twitterで提出
Twitterで作品の提出をするのですが、以下の用件を満たしていれば書き方は自由です。
＜用件＞
・#MakeoverMondayの追加
・何年の何周目を可視化したかの記入
・「@TriMyData」「@CharileHTableau」を追加
（彼らがMakeoverMondayの主催者）
・Tableau Publicのリンクを追加
・可視化した画像の追加
完了
僕が今回作成したVizはこちらです。
上のハイライト表をクリックすると、下のマップで動的にフィルターがかかるようにしました。
中でも最も人気な観光地が金色で示されるように設定しています。
※左下に小さく自分の情報や引用元を添えました（任意）
参加してみた感想
以前からChiaki.Iさんやyasushi_ishikawaさんなどの投稿で刺激をもらっていたので、今回ようやく挑戦できて良かったです。
同じデータを使って世界中の方々と競い合えるというのは中々魅力的ですよね。
僕自身も他の方の表現方法などを勉強させてもらっています。
これからも時間が許せば色々挑戦していきたいと思います！ではまたッ👋
