Diagrammtypen¶
Die Wahl des besten Diagrammtyps für die Übermittlung eurer Daten ist nicht einfach. Es gibt viele verschiedene Diagrammtypen, die alle unterschiedliche Aspekte eurer Daten hervorheben. Bei der Auswahl eines Diagrammtyps geht es um viel mehr als nur darum, die Spalten in euren Daten zu betrachten. Bestimmt daher zunächst den Zweck der Visualisierung und wählt dann den geeigneten Diagrammtyp.
Siehe auch
Datentypen¶
Sie schränken die Optionen für die Diagrammtypen ein:
- Kategorischen Daten
sind in der Regel um textbasierte Daten gruppierter Datensätze.
- Numerische Daten
sind der häufigste Datentyp in der Datenvisualisierung. Zahlen können verwendet werden, um geometrische Objekte in einer Visualisierung auf der x- oder y-Achse zu positionieren, zu vergrößern oder zu färben.
- Abgegrenzte numerische Werte
verhalten sich sehr ähnlich wie kategorische Daten.
- Zeitliche Daten
werden in der Regel als Liniendiagramme dargestellt, wobei die X-Achse die Zeitachse ist und die Zeit von links nach rechts verläuft.
- Geografische Daten
sind alle Arten von Daten (kategorische, numerische oder zeitliche Daten oder eine Kombination davon), die zusätzlich Informationen über geografische Orte enthalten.
Botschaft¶
Durch Filtern, Auswählen und Aggregieren können die Daten so umgewandelt werden, dass sie in bestimmte Diagrammtypen passen:
kontinuierliche numerische Daten können in eine diskrete Anzahl von Klassen eingeteilt werden.
Geografischen Daten können entfernt oder ignoriert werden.
Tägliche Daten können zu monatlichen Durchschnittswerten oder monatlichen Gesamtwerten aggregiert werden, je nachdem, welche Trends gezeigt werden sollen.
Siehe auch
Galerien zur Datenvisualisierung:
- Dataviz Project
Sammlung von Datenvisualisierungen mit mehr als 160 Diagrammtypen.
- Data to Viz
Etwa 40 Diagrammtypen, die in einem Entscheidungsbaum ermittelt werden können.
- Dataviz Inspiration
Sammlung von Datenvisualisierungen, die von Yan Holtz, einem der Autoren von data-to-viz.com kuratiert wurde um die schönsten und wirkungsvollsten Datenvisualisierungsprojekte vorzustellen.
- Dataviz Catalogue
Rund 60 Diagrammtypen, die nach Funktionen durchsucht werden können.
- Xenographics
Sammlung seltsamer, aber (manchmal) nützlicher Diagramme, kuratiert von Maarten Lambrechts. Das Ziel der Sammlung ist es, neuartige, innovative und experimentelle Visualisierungen zu zeigen, die für die Visualisierung bestimmter Datensätze inspirierend sein können.
- One chart at a time
Reihe von Videos, die der Buchautor, Podcaster und Visualisierungsspezialist Jon Schwabish erstellt hat. Für die Videoserie hat er mehr als 50 Personen aus der Welt der Datenvisualisierung gebeten, einen bestimmten Diagrammtyp zu diskutieren, indem sie ihn beschreiben und einige Beispiele für den Diagrammtyp geben.
Vergleiche¶
Trends¶
Teil-zu-Ganzes¶
Korrelationen¶
Verbindungen¶
Geodaten¶
Datengröße¶
Wenn ihr beispielsweise die Lebenserwartung aller Länder darstellen möchtet, eignet sich ein Balkendiagramm nicht besonders gut. Stattdessen könnt ihr ein Punktdiagramm verwenden – es erfasst die Daten in weniger Pixeln, also mit einer höheren Datendichte.
Ein Nachteil dieser Art von Diagrammen ist jedoch, dass sie Interaktivität erfordern, um jedes Land zu identifizieren, da zu wenig Platz zur Verfügung steht, um alle Ländernamen in der Visualisierung unterzubringen.
Streudiagramme sind ebenfalls eine Visualisierungsart mit hoher Datendichte: Die Darstellung von tausenden Datensätzen ist jedoch auch hier ein Problem, da die Punkte sich dann überlappen.
Quelle: PyViz-Tutorial: Datashader¶
Das folgende Horizon-Chart zeigt mehr als 70 Zeitreihen in einem einzigen Diagramm.
Quelle: vizualism.nl¶
Zielgruppe¶
Auch das Zielpublikum eurer Visualisierung spielt eine wichtige Rolle bei der Wahl des Diagrammtyps. In erster Linie müsst ihr berücksichtigen, wie vertraut euer Publikum mit den Daten ist. Es kann von den Informationen, die ihr ihm zeigt, überwältigt sein, wenn ihr unbekannte Daten in Kombination mit einem unbekannten oder komplexen Diagramm präsentiert. Daher ist es am besten, komplexe und innovativere Diagrammtypen nur mit Daten zu verwenden, mit denen eure Zielgruppe vertraut ist. Einige Wissensgebiete haben eine lange Tradition bei der Verwendung komplexerer Datenvisualisierungen für bestimmte Daten. Ein Beispiel war das Candlestick-Chart:
Medium¶
Das Medium, in dem eine Visualisierung veröffentlicht wird, hat ebenfalls einen Einfluss darauf, welcher Diagrammtyp optimal ist. Die offensichtlichste Eigenschaft eines Mediums sind die Dimensionen, die es für eine Visualisierung bieten kann. Viele Visualisierungen werden heute nicht mehr gedruckt, sondern können interaktiv betrachtet werden.