{
var div = DOM.element('div');
div.innerHTML = `<style>.observablehq p{font-size:16px;}</style>`
return div;
}
GPA_განაწილება = d3.nest()
.key(d=>d['თქვენი GPA უნივერსიტეტში (თუ სწავლობთ ან დამთავრებული გაქვთ)'])
//.rollup(arr=> Math.round(d3.mean(arr,d=>d.revenue)))
.rollup(d=>{ return {revenue:Math.round(d3.mean(d,v=>v.revenue)),count:d.length}})
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>Number(d.key.split('-')[0]))
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
უნარების_განაწილება = d3.nest()
.key(d=>d['ეროვნული გამოცდების ქულა უნარებში '])
//.rollup(arr=> Math.round(d3.mean(arr,d=>d.revenue)))
.rollup(d=>{ return {revenue:Math.round(d3.mean(d,v=>v.revenue)),count:d.length}})
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>d.key)
.filter(d=>d.key!="ჩემ დროს არ იყო")
.filter(d=>d.key!="ჯერ არ ჩამიბარებია")
.filter(d=>d.key!="არმახსოვს")
.filter(d=>d.key!="საერთოდ არ ჩამიბარებია")
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
სორს_კონტროლის_ტიპით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d['8. რას იყენებთ source control-ისთვის?'])
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>d.key)
.filter(d=>d.key!="Not applicable")
სორს_კონტროლით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d.key=="არ ვიყენებთ"?"არ ვიყენებთ source control-ს":"ვიყენებთ source control-ს")
.rollup(d=>Math.round(d3.mean(d.map(v=>v.values).reduce((a,b)=>a.concat(b)),mn=>mn.revenue)))
.entries(სორს_კონტროლის_ტიპით_დაჯგუფებული)
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
ტესტერების_ტიპით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d['9. გყავთ თუ არა ტესტერები?'])
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>d.key!="Not applicable")
ტესტერებით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d.key=="არა"?"არ გვყავს ტესტერები":"გვყავს ტესტერები")
.rollup(d=>Math.round(d3.mean(d.map(v=>v.values).reduce((a,b)=>a.concat(b)),mn=>mn.revenue)))
.entries(ტესტერების_ტიპით_დაჯგუფებული)
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
CI_ტიპით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d['10. რას იყენებთ continuous integration-ისთვის?'])
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>d.key!="Not applicable")
.filter(d=>d.key)
CIით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d.key=="არ ვიყენებთ"?"არ ვიყენებთ CI-ს":"ვიყენებთ CI-ს")
.rollup(d=>Math.round(d3.mean(d.map(v=>v.values).reduce((a,b)=>a.concat(b)),mn=>mn.revenue)))
.entries(CI_ტიპით_დაჯგუფებული)
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
so_ტიპით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d['11. თქვენი Stackoverflow-ს რეიტინგი'])
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>d.key!="Not applicable")
.filter(d=>d.key)
SOით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d.key=="0-10"||d.key=="არ ვარ აქტიური stackoverflow-ში"?"stackoverflow ქულა < 10 ":"stackoverflow ქულა > 10 ")
.rollup(d=>Math.round(d3.mean(d.map(v=>v.values).reduce((a,b)=>a.concat(b)),mn=>mn.revenue)))
.entries(so_ტიპით_დაჯგუფებული)
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
gh_ტიპით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d['12. Max რამდენი star აქვს თქვენს ყველაზე პოპულარულ პროექტს github-ზე'])
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>d.key!="Not applicable")
.filter(d=>d.key)
ghით_დაჯგუფებული = d3.nest()
.key(d=>d.key=="0-10"||d.key== "არც აქ ვარ აქტიური"?"github stars < 10 ":"github stars > 10 ")
.rollup(d=>Math.round(d3.mean(d.map(v=>v.values).reduce((a,b)=>a.concat(b)),mn=>mn.revenue)))
.entries(gh_ტიპით_დაჯგუფებული)
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
შეერთებული_software_practice_შედეგები = [
სორს_კონტროლით_დაჯგუფებული,
ტესტერებით_დაჯგუფებული,
CIით_დაჯგუფებული,
SOით_დაჯგუფებული,
ghით_დაჯგუფებული
]
კომენტარები = საწყისი_მონაცემები_გადმოწერილი
.filter(d=>d['19. ღია კითხვა - თქვენი აზრით რა უნდა გაკეთდეს იმისთვის, რომ საქართველომ მიაღწიოს პროგრესს ინფორმაციული ტექნოლოგიების კუთხით? '].trim())
საწყისი_მონაცემები_გადმოწერილი = d3.csv(
"https://raw.githubusercontent.com/bumbeishvili/tech-survey-data/main/2019.csv"
)
საწყისი_მონაცემები = საწყისი_მონაცემები_გადმოწერილი
.filter(d=>{
if(ოფისში_მომუშავეები){
return d['14. სამუშაოს ტიპი'] == "Office" && d['13. დასაქმების ტიპი']!="არ ვარ დასაქმებული"
}
if(რემოუთად_მომუშავეები){
return (d['14. სამუშაოს ტიპი'] == "Remote" ||d['14. სამუშაოს ტიპი'] == "Remote and office") && d['13. დასაქმების ტიპი']!="არ ვარ დასაქმებული"
}
return true;
})
ენებით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები = d3.nest()
.key(d=>d['6. რომელ პროგრამირების ენას იყენებთ ძირითადად?'])
.rollup(d=>{ return {revenue:Math.round(d3.mean(d,v=>v.revenue)),count:d.length}})
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.slice()
.filter(d=>d.key)
.filter(d=>d.key != "Not applicable")
.filter(d=>d.key!="არ ვარ პროგრამისტი ვიყენებ მხოლოდ PS და batch")
.filter(d=>d.key.length<15)
.sort((a,b)=> a.value.revenue>b.value.revenue?1:-1)
.reverse()
ფრეიმვორქებით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები = d3.nest()
.key(d=>d['7. რომელ framework-ს იყენებთ ძირითადად'])
.rollup(d=>{ return {revenue:Math.round(d3.mean(d,v=>v.revenue)),count:d.length}})
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.filter(d=>d.key)
.filter(d=>d.key.length<20)
.filter(d=>d.key!="...")
.slice()
.sort((a,b)=> a.value.revenue>b.value.revenue?1:-1)
.reverse()
function getRotation(d){
var centerAngle = (d.startAngle+d.endAngle)/2;
var grad = centerAngle/Math.PI*180;
if(grad<180){
grad-=90
}else{
grad+=90;
}
return Math.round(grad);
}
ენების_განაწილება = d3.nest()
.key(d=>d['6. რომელ პროგრამირების ენას იყენებთ ძირითადად?'].toUpperCase())
.rollup(d=>d.length)
.entries(საწყისი_მონაცემები)
.filter(d=>d.key)
.slice()
.sort((a,b)=>a.value>b.value?1:-1)
.reverse()
ენების_განაწილება_ჯამი = d3.sum(ენების_განაწილება,d=>d.value)
ენების_განაწილება_სხვათი = ენების_განაწილება
.slice(0,4)
.concat([{
key:"სხვები",
value:d3.sum(ენების_განაწილება.filter((d,i)=>i>=4),v=>v.value)
}])
.map(d=>Object.assign({},d,{value:Math.round(d.value/ენების_განაწილება_ჯამი*100)}))
ფრეიმვორქების_განაწილება = d3.nest()
.key(d=>d['7. რომელ framework-ს იყენებთ ძირითადად'].toUpperCase())
.rollup(d=>d.length)
.entries(საწყისი_მონაცემები)
.filter(d=>d.key)
.slice()
.sort((a,b)=>a.value>b.value?1:-1)
.reverse()
ფრეიმვორქების_განაწილება_ჯამი = d3.sum(ფრეიმვორქების_განაწილება,d=>d.value)
ფრეიმვორქების_განაწილება_სხვათი = ფრეიმვორქების_განაწილება
.slice(0,4)
.concat([{
key:"სხვები",
value:d3.sum(ფრეიმვორქების_განაწილება.filter((d,i)=>i>=4),v=>v.value)
}])
.map(d=>Object.assign({},d,{value:Math.round(d.value/ფრეიმვორქების_განაწილება_ჯამი*100)}))
ასაკის_რაოდენობები = d3.nest()
.key(d=>d["3. ასაკი"])
.rollup(d=>d.length)
.entries(საწყისი_მონაცემები)
.slice()
.sort((a,b)=>a.value<b.value?1:-1)
.filter(d=>d.key)
დალაგებული_ასაკები = ასაკის_რაოდენობები.slice().sort((a,b)=> a.key>b.key?1:-1)
ასაკის_სიჭარბე = ასაკის_რაოდენობები[0].key
მაქს_ასაკის_რაოდენობა = ასაკის_რაოდენობები[0].value
ასაკით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები = d3.nest()
.key(d=>d["3. ასაკი"])
.rollup(d=>{ return {revenue:Math.round(d3.mean(d,v=>v.revenue)),count:d.length}})
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.slice()
.sort((a,b)=> a.value.revenue<b.value.revenue?1:-1)
ასაკით_დალაგებული_შემოსავლიანები=ასაკით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
მაქს_შემოსავლიანი_ასაკი = ასაკით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები[0].key
მაქს_შემოსავლიანი_ასაკის_შემოსავალი = ასაკით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები[0].value
გამოცდილებით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები = d3.nest()
.key(d=>d["4. სამუშაო გამოცდილება IT სფეროში"])
.rollup(d=>{ return {revenue:Math.round(d3.mean(d,v=>v.revenue)),count:d.length}})
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები)
.slice()
.sort((a,b)=> a.value.revenue<b.value.revenue?1:-1)
გამოცდილებით_დალაგებული_შემოსავლიანები=გამოცდილებით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები
.slice()
.filter(d=>d.key!="არ მაქვს")
.sort((a,b)=>Number(a.key.split('-')[0])< Number(b.key.split('-')[0])?1:-1)
მაქს_შემოსავლიანი_გამოცდილება = გამოცდილებით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები[0].key
მაქს_შემოსავლიანი_გამოცდილების_შემოსავალი = გამოცდილებით_დაჯგუფებული_შემოსავლიანები[0].value
სქესები = d3.nest()
.key(d=>d['2. სქესი'])
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები )
.filter(d=>d.key)
.sort((a,b)=>a.key>b.key?1:-1)
შემოსავლები_სქესის_მიხედვით=d3.nest()
.key(d=>d['2. სქესი'])
.rollup(d=>{ return {revenue:Math.round(d3.mean(d,v=>v.revenue)),count:d.length}})
.entries(ვალიდური_შემოსავლებიანები )
.filter(d=>d.key)
.sort(d=>d.key)
ვალიდური_შემოსავლებიანები = დასაქმებული_რესპონდენტები
.slice()
.map(d=>Object.assign({revenue:getAverageRevenue(d)},d))
.filter(d=>d.revenue)
.filter(d=>d.revenue<20000) // filter too big ones
ვალიდური_შემოსავლიანები_მდედრობითი = ვალიდური_შემოსავლებიანები.filter(d=>d['2. სქესი']=="მდედრობითი")
function getAverageRevenue(response){
var rev = response['18. საშუალო თვიური შემოსავალი ხელზე ლარებში ბოლო 1 წლის მანძილზე '];
var res = rev.replace(/k/g,'000');
var ranges = res.split('-');
var min = Number(ranges[0]);
var max = Number(ranges[1])
return (min+max)/2
}
საშუალო_შემოსავალი = Math.round(d3.mean(ვალიდური_შემოსავლებიანები,d=>d.revenue))
დასაქმებული_რესპონდენტები = საწყისი_მონაცემები.filter(d=>{
return d['13. დასაქმების ტიპი'] != "არ ვარ დასაქმებული"
})
დასაქმებულთა_პროცენტი = Math.round(დასაქმებული_რესპონდენტები.length/საწყისი_მონაცემები.length*100)
import {load,requireFromGithub} from "@bumbeishvili/fetcher"
d3 = require('d3@v5')
dc = require("https://unpkg.com/dc@3.1.9/dc.js")
crossfilter = require("crossfilter2@1.4.6")
windowCrossfilter = {
window.crossfilter = crossfilter;
return "window-crossfilter"
}
style = html`<style>
p{
font-size:14px;
}
</style>`
InjectDcCss = {
var div = DOM.element('div');
div.innerHTML = '<link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://unpkg.com/dc@3.0.0-beta.1/dc.css">'
return div;
}
dcConfigs = [
{
selector:'points',
group:'ეროვნული გამოცდების ქულა უნარებში ',
},
{
selector:'gpa',
group:'თქვენი GPA უნივერსიტეტში (თუ სწავლობთ ან დამთავრებული გაქვთ)',
},
{
selector:'locCountry',
group:'16. ქვეყანა სადაც ფიზიკურად იმყოფებით',
},
{
selector:'hours',
group:'17. საშუალოდ რამდენ საათს მუშაობთ თვეში (და არა კვირაში!) ?',
},
{
selector:'orgType',
group:'15. ძირითადი დამსაქმებელი ორგანიზაცის საქმიანობის სფერო ',
},
{
selector:'workType',
group:'14. სამუშაოს ტიპი',
},
{
selector:'jobType',
group:'13. დასაქმების ტიპი',
},
{
selector:'github',
group:'12. Max რამდენი star აქვს თქვენს ყველაზე პოპულარულ პროექტს github-ზე',
},
{
selector:'stackoverflow',
group:'11. თქვენი Stackoverflow-ს რეიტინგი',
},
{
selector:'ci',
group:'10. რას იყენებთ continuous integration-ისთვის?',
},
{
selector:'testers',
group:'9. გყავთ თუ არა ტესტერები?',
},
{
selector:"sourceControl",
group:'8. რას იყენებთ source control-ისთვის?',
},
{
selector:"language",
group:'6. რომელ პროგრამირების ენას იყენებთ ძირითადად?',
},
{
selector:"framework",
group:'7. რომელ framework-ს იყენებთ ძირითადად',
},
{
selector:"category",
group:'5. რომელ კატეგორიას მიეკუთვნებით ყველაზე მეტად?',
},
{
selector:"workExperience",
group:'4. სამუშაო გამოცდილება IT სფეროში',
},
{
selector:"place",
group:'1. სად ნახეთ ეს გამოკითხვა?',
},
{
selector:"gender",
group:'2. სქესი',
},
{
selector:"age",
group:'3. ასაკი',
}
]
function container() { return `
<h1>საშუალო ანაზღაურება (ლარი)</h1>
<div>
<div class="dc-wrapper-second">
<div id="place">
<h3> გამოკითხვით</h3>
</div>
<div id="gender">
<h3> სქესით</h3>
</div>
<div id="age">
<h3> ასაკით</h3>
</div>
<div id="workExperience">
<h3> გამოცდილებით</h3>
</div>
<div id="category">
<h3> კატეგორიით </h3>
</div>
<div id="language">
<h3> პროგ. ენით </h3>
</div>
<div id="framework">
<h3> ფრეიმვორქით </h3>
</div>
<div id="sourceControl">
<h3> src. control</h3>
</div>
<div id="testers">
<h3> ტესტერებით</h3>
</div>
<div id="ci">
<h3> CI-ით</h3>
</div>
<div id="stackoverflow">
<h3> Stackoverflow-ით</h3>
</div>
<div id="github">
<h3> github-ით </h3>
</div>
<div id="jobType">
<h3> დასაქმებით </h3>
</div>
<div id="workType">
<h3> სამუშაოთი </h3>
</div>
<div id="orgType">
<h3> სფეროთი</h3>
</div>
<div id="hours">
<h3> დრო (სთ/თვე) </h3>
</div>
<div id="locCountry">
<h3>მდებარეობით </h3>
</div>
<div id="gpa">
<h3>GPA -თი</h3>
</div>
<div id="points">
<h3>უნარებით </h3>
</div>
</div>
</div>
<hr style="clear:both;">
`;
}
year = {
const date = new Date();
date.setMonth(date.getMonth()+2);
return date.getFullYear();
}
Type JavaScript, then Shift-Enter. Ctrl-space for more options. Arrow ↑/↓ to switch modes.
Purpose-built for displays of data
Observable is your go-to platform for exploring data and creating expressive data visualizations. Use reactive JavaScript notebooks for prototyping and a collaborative canvas for visual data exploration and dashboard creation.
