Best Practices in Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist ein wichtiges Werkzeug der Analyse. Es dient beispielsweise zur Kommunikation, Interpretation und unterstützt bei Entscheidungen. Diese Studie gibt Analysiert die Möglichkeiten und zeigt Best Practices auf.

 Ein Ansatz oder eine Philosophie für die Datenanalyse umfasst verschiedene graphische Techniken, um:

  • den Einblick in den Datensatz zu maximieren;
  • entdecken darunterliegender Muster;
  • extrahieren wichtiger Variablen;
  • erkennen von Ausreißern und Anomalien;
  • Vorschlag von Hypothesen bezogen auf die Ursache;
  • Test der darunterliegenden Annahmen; und
  • beschaffen Basis für weitere Daten.

Zwecke der Daten-Visualisierung:

Übermittelbare Beziehungen oder Botschaften:

  • Erzähl die Story / kommuniziere die Botschaft
  • Unterstütze das Denken des Lesers / nachdenken über das Thema
  • Befähige schnelles Verständnis / Interpretation
  • Unterstütze Entscheidungen treffen
  • Informiere / sorge für Einblick
  • Etabliere Vertrauenswürdigkeit
  • Zeitreihen (Variable n im Zeitablauf)
  • Ranking (hoch zu niedrig)
  • Vom Teil - zum - Ganzen (Proportion oder Teil)
  • Deviation (aktuell vs. planen)
  • Frequenz Verteilung ( Beobachtungen über Intervalle )
  • Korrelation (Beziehungen von zwei Variablen)
  • Normalverteilung (nicht quantitativ gerankt)
  • Geodaten (Karte oder Layout)

In der folgenden Studie werden die verschiedenen Möglichkeiten der Daten-Visualisierung analysiert, Best Practices herausgearbeitet sowie „Dos and don'ts“ aufgezeigt.


Best Practice Datenvisualisierung

Eine Zusammenfassung der Studie finden sie hier: Download (Deutsch)

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