Meradesh

Meradesh é a plataforma aberta de visualização de dados da Hashbrown Systems. Aqui, os leitores podem encontrar excelentes histórias baseadas em dados visualizadas com bom gosto por um conjunto diversificado de visualizadores, cientistas de dados, matemáticos e desenvolvedores. Nossa missão é trazer à tona histórias envolventes baseadas em dados públicos obscuros de toda a Índia e de fora.

Explore- Aproveite as várias facetas de nossas histórias visuais e mergulhe profundamente em histórias sutis e cativantes que revelarão percepções originais. Explore a união de emocionante tecnologia de ponta e contadores de histórias criativos.

Colabore - Crie histórias visuais baseadas em dados com diferentes colaboradores. Jornalistas, empresas de mídia e criadores individuais podem trabalhar juntos em fascinantes tecnologias de visualização de dados que não comprometem a estética ou a credibilidade.

Comentário- Nós amamos feedback. À medida que os leitores se envolvem com nossos criadores em conversas para desvendar ainda mais os insights ocultos.

Mapas eleitorais - Explore mapas eleitorais cuidadosamente criados para destacar a diferença entre assembleia e eleições parlamentares e seus dados históricos. Uma coleção de mapas única construída para mostrar conjuntos de dados eleitorais indianos.

Fontes de dados - O aplicativo Meradesh Reader utiliza várias fontes de dados respeitáveis ​​para fornecer informações confiáveis ​​e atualizadas a seus usuários. O aplicativo obtém dados de várias organizações confiáveis, como:

Comissão Eleitoral da Índia (ECI- https://eci.gov.in)

Dados Gov (https://data.gov.in)

RBI (https://www.rbi.org.in)

Nosso mundo em dados (https://ourworldindata.org/female-labor-supply#fertility).

Isenção de responsabilidade - O Meradesh Reader App, desenvolvido pela Hashbrown Systems, é uma plataforma aberta de visualização de dados. Não somos afiliados a nenhuma entidade governamental, nem fornecemos ou facilitamos serviços governamentais. Nosso principal objetivo é coletar, limpar e organizar dados de diversas fontes e torná-los acessíveis e utilizáveis.