In vielen Bereichen, wie zum Beispiel bei Kosmetikartikeln, ist ein stetiger Trend
des Einkaufstourismus zu beobachten. Produkte sind unmittelbar über der Grenze teils bis
zu 50% günstiger als hierzulande. Doch wie sieht es bei Lebensmitteln und im Speziellen bei Bio-Lebensmitteln aus?
Der Fachbereich Marktanalysen des BLWs (Bundesamt für Landwirtschaft) hat mittels eines definierten Warenkorbes aus dem Konsumentenpanel von Nielsen
Schweiz unter anderem diese Daten zum Konsumverhalten landwirtschaftlicher Nahrungsmittel erhoben.
Im Rahmen der Open Data Vorlesung habe ich mich diesem Thema gewidmet.
Visualisierung
Die Bereiche stellen die ausgewählten landwirtschaftlichen
Produktgruppen eines Konsumentenwarenkorbes dar.
Wichtig ist zu verstehen, dass es sich hier nicht um den Gesamtwarenkorb eines
Haushaltes handelt, sondern nur um eine Auswahl daraus.
Die Visualisierungen sollen für diese Gruppen und deren Subbereiche die Beliebtheit von Bio-Produkten aufzeigen
und welche (Bio-)Produkte mit Vorliebe im Ausland gekauft werden.
Die angegebenen Mengen und Werte entsprechen dem monatlichen Durchschnittskonsum eines Haushaltes (∅2.23 Personen)
berechnet aus den Erhebungsdaten der Jahre 2017, 2018 und 2019.
Übersicht der Produktgruppen Schweiz/Ausland
Die Grafik gibt einen Überblick über die relativen Wert- und Mengenverhälnisse der einzelnen Produktgruppen
bezüglich des Konsums im In- und Ausland. Gut zu erkennen ist, dass der relative Anteil der im Ausland
eingekauften Produkte nur ca. 5% beträgt. Der Bio-Anteil ist dabei kaum ersichtlich.
Bemerkung: Aus programmier- und vergleichstechnischen Gründen wurden die Stückzahlen der Eier (1 Ei = 60 g) in kg umgerechnet. Das Gleiche gilt für die Milch und den Rahm (1 Liter = 1 kg).
Die Bubble-Grafik der Bereiche soll verdeutlichen, von welchen Mengen und
Werten gesprochen wird und in welchen dimensionalen Verhältnissen diese zueinander stehen.
An den Beispielen Fleisch und Fisch wird der Unterschied zwischen Haushaltsmenge und -wert deutlich erkennbar.
Ebenfalls ersichtlich wird, dass Eier, Fisch und Mehl mengen- und wertmässig kleine Player sind.
Bemerkung: Aus programmier- und vergleichstechnischen Gründen wurden die Stückzahlen der Eier (1 Ei = 60 g) in kg umgerechnet. Das Gleiche gilt für die Milch und den Rahm (1 Liter = 1 kg).
Wie dominant sind die Bio-Anteile der einzelnen Subbereiche innerhalb der jeweiligen Produktgruppe? (Bubble-Grösse)
Wie gross sind die Bio-Anteile in den jeweiligen Subbereichen? (Y-Achse und ToolTip)
Unterscheidet sich die Schweiz stark vom Ausland?
Folgende Visualisierungen sollen diese Fragen beantworten:
Wählen Sie einen Subbereich!
Bemerkung:
Die Grössen der Bubbles repräsentieren die Bio-Dominanz des jeweiligen Subbereichs innerhalb der Produktgruppe.
Da die Bio-Mengen und Bio-Werte des Auslandkonsums nur eine marginale Bedeutung haben (siehe Balkendiagramm), wurden die
Auslandmengen und -werte mittels minimalen grauen Standard-Bubbles dargestellt.
Als ich den Datensatz erhielt, erschrak ich zuerst über die knapp 14'000 Zeilen. Doch je länger ich
den Datensatz filterte und sortierte, desto weniger Zeilen wurden es. Schlussendlich waren es für meinen Visualisierungsfokus
(«Bio/Non-Bio» bezüglich der Vergleichssegmentgruppe «Kauf in der Schweiz vs. im Ausland»), welcher vom Fachbereich Marktanalysen des BLWs
gewünscht wurde, nur noch ca. 1'000 Zeilen. Während des vertieften Studiums der Daten bemerkte ich, dass einige
Daten doppelt und mit anderen Mengen- und Wertangaben vorhanden waren. Des weiteren fehlten bei vielen Einträgen die Jahreszahlen.
Jedoch erhielt ich dank der Unterstützung meines Data Coaches, Livia Walker, schon nach kurzer Zeit neue korrigierte Datensätze, die
die notwendigen und entsprechenden Informationen enthielten.
Dieser Schritt stellte sich, entgegen meiner Erwartung, als einer der schwierigsten heraus. Immer wieder dachte ich, ich hätte
«die Visualisierung» gefunden und musste feststellen, dass sie doch nicht zu meinem Datenfokus passte. Anfänglich versteifte
ich mich auf die Visualisierung mittels eines Sunburst-Diagramms, denn ich war fasziniert von dessen Design- und
Interaktionsmöglichkeiten.
Doch Daten in ein Design «quetschen» zu wollen, ist der falsche Weg.
Vielmehr wurde mir klar, dass ich für meinen Datensatz die geeignete Darstellungsmöglichkeit finden muss,
um Aussagekraft zu erlangen und nicht nur um ein schönes Resultat zu erzielen.
Schlussendlich landete ich bei den traditionellen Balken- und Kreisdiagrammen.
Trotzdem hoffe ich, dass es mir gesamthaft gelungen ist, eine einladende und zugleich informelle Webpage zu gestalten.
Programmieren kostet vor allem zwei Dinge: Zeit und Nerven. Konkrete Vorstellungen zu haben, wie das Resultat aussehen soll, ist zwar gut,
kann aber auch an den Rand eines Nervenzusammenbruchs führen. Es gab Momente, in denen ich am liebsten alles hingeschmissen und das
ganze Projekt aufgegeben hätte. Jedoch war mein Ehrgeiz, diese Aufgabe zu meistern, zu gross...
Nachdem ich für die Produktgruppen das Balkendiagramm programmiert hatte, stellte ich fest, dass es interessant wäre zu sehen, wie sich die Mengen- und
Wertverhältnisse dieser Bereiche verhalten. Daher entschied ich mich, bevor ich die Subbereiche in einem Bubble Chart darstellte, noch einen Chart zu programmieren,
der diese Verhältnisse abbildet.
Ein wichtiger Aspekt ist für mich die Benutzerfreundlichkeit. Jedoch war mir die Umsetzung nicht von Beginn an klar. Erst nach der Einbettung
der Visualisierungen ins Bootstrap erkannte ich, an welchen Stellen ich die Icons einsetzen wollte und
wie die Navigation durch die Seite aufgebaut sein sollte.
Von Anfang an war mir wichtig, dass die Visualisierungen in einer Webpage mit passendem Layout und Design eingebettet sein
müssen. Das Design sollte einheitlich, übersichtlich und schlicht sein und zugleich den Besucher ansprechen und zum Verweilen auf der Seite einladen.
Gerne hätte ich mir Visualisierungen erhofft, die verschieden grosse Bubbles ergeben hätten oder besser erkennbare Segmente bei den Balkendiagrammen.
Ich kam aber zum Schluss, dass Daten Daten sind und nicht «schön» sein müssen, sondern vor allem eines: korrekt.
Und wenn die Visualisierung veranschaulicht, dass die meisten landwirtschaftlichen Produkte doch in der Schweiz gekauft werden, ist dies zudem eine positive Erkenntnis.
Ich bin stolz, trotz vielen Hürden, die fertige Visualisierung schlussendlich im Open Data Showroom der Universität Bern präsentieren zu dürfen.
Mit meiner Arbeit hoffe ich, dass ich den Daten zum Bio-Konsum des Fachbereichs Marktanalysen des BLWs etwas Form, Farbe und Aussagekraft verleihen konnte.
Ich habe während diesen Wochen viele Kenntnisse im Bereich Informatik und Datenanalyse dazugewonnen und
kann nur weiterempfehlen, diese Vorlesung zu besuchen, denn sie ist definitiv PRAXISNAH!
Quellen
Rohdaten
Rohdaten
des Fachbereichs Marktanalysen des BLWs (Nielsen Konsumentenpanel)
Weitere Links zu «Code-Schnipseln» sind in den Kommentaren des Programm-Codes zu finden
Icons und Bildquellen
Die Icons der Produktgruppen sowie das "Getreidefeld" im Header sind mit SketchBook selbst gezeichnet. Die Ideen stammen
von diversen Icons und Fotos im Internet.
Icons der Navbar: https://www.iconsdb.com und https://www.flaticon.com
Icons der Quellenangaben: Zusammengesucht (die genauen Links sind in den Kommentaren des index.html files zu finden)
Kontakt
Saskia Isabelle Baur
Ich befinde mich im Endspurt meines Bachelorstudiengangs in Business Economics.
Wenn Sie Fragen zu den Visualisierungen oder zu den Inhalten der Webpage haben, dürfen
Sie mich gerne per Mail
kontaktieren.
Data Coach
Für die Zusammenarbeit mit meinem Data Coach, Livia Walker, BLW Fachbereich Marktanalysen, möchte ich mich sehr bedanken.
Sie war eine grosse Unterstützung bei auftretenden Fragen bezüglich der Daten und Tipps bei den Visualisierungsvorschlägen.
Programming Coaches
Ebenfalls ein grosses Dankeschön geht an das Open Data Team der Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit. Ohne deren Programmierkenntnisse, wäre ich des Öfteren verzweifelt.
Rohdaten
JSON files für
CSV files für den Übersichts-Barchart
W3Schools
getBootstrap
gitHub