开放数据的一个最好的效果是当人们关联数据集从非常不同的地方产生有趣的信息。这个图形巧妙地结合直流的学校质量层(称为“问责类别”)步行指数:

就桑德拉·摩斯科索昨天写的关于代码直流的学校决定项目收集程序员想要使用公开数据来帮助父母,学生,和决策者。这是一个他们在最近的公开数据创建的图一天使用数据从远程教育的国家负责人(OSSE)。

我要求得到的原始表格图我们可以看到,例如,学校每个点代表。这是问责类别通过学校。我将添加电子表格与WalkScore匹配类别时可用。更新:这是数据作为一个CSV文件。

几件事情立即跳出。最成功的又学校走高的分数,而最成功的大部分(但不是全部)集群在较低的范围内。这可能反映了一个事实,一个公立学校的成功有很多社区的社会经济地位,和当地零售步行指数的重要组成部分定位在高收入的地区。

图中,收入效应也很显著桑德拉昨日发布:

这不是特许学校的情况。3的5 low-Walk得分地区的“奖励”特许学校(这可能意味着什么,或者只是一个小的结果数据),而特许学校基本上是“崛起”。这可能与一个简单的事实,既然很多宪章必须找到并支付自己的空间,他们在各种各样的地点。

可能是一个有趣的未来一步联系学校与一些数据集层土地价格或租金,或居民收入。这可能有助于阐明特许学校是否最终定位在廉价的地区,因为他们想为贫困人口和/或因为他们需要便宜的土地。

你看到看这个数据?