Datenvisualisierung wird verwendet, um Leistung zu demonstrieren, Trends zu kommunizieren, die Auswirkungen neuer Strategien zu verstehen, Beziehungen aufzuzeigen und vieles mehr. Diese Darstellungen können leistungsstarke Werkzeuge für die Kommunikation und Zusammenarbeit sein und den Wert von Berichten, Journalismus, Apps oder anderen Kontexten erhöhen, in denen der Austausch von Informationen erforderlich ist. Im Wesentlichen handelt es sich bei Datenvisualisierungskonzepten um die Methode zur Übersetzung von Informationen in einen visuellen Kontext, beispielsweise eine Karte oder ein Diagramm, um es dem menschlichen Gehirn zu erleichtern, Daten zu verstehen und Erkenntnisse daraus zu ziehen. Bleiben Sie hier, um mehr über das Beispiel von Datenvisualisierungstools und deren Typen zu erfahren.
Überblick
Datenvisualisierung ist die Methode zum Entwerfen und Erstellen einer einfach zu kommunizierenden grafischen oder visuellen Präsentation einer großen Menge komplizierter Daten und Informationen aus einem bestimmten Fachgebiet mit Hilfe von festen, aktiven oder interaktiven visuellen Elementen für die Zielgruppe um ihnen zu helfen, globale Muster, Trends, Variationen, Konstanz und Cluster visuell zu erkunden und zu entdecken, zu verstehen, zu analysieren und Einblicke zu gewinnen.
Darüber hinaus bietet die Datenvisualisierung eine schnelle und effektive Möglichkeit, Informationen zu kommunizieren und zu identifizieren, welche Faktoren das Kundenverhalten beeinflussen, und Bereiche aufzuzeigen, die verbessert oder beachtet werden müssen. Dadurch werden Daten für Stakeholder einprägsamer, damit sie verstehen, wann und wo bestimmte Produkte platziert werden müssen, und Verkaufsmengen vorhersagen können. Werfen wir nun einen detaillierten Blick auf das Konzept der Datenvisualisierung,
Datenvisualisierungskonzepte
Da so viele Datenvisualisierungstools leicht verfügbar sind, hat auch die unproduktive Informationsvisualisierung zugenommen. Visuelle Kommunikation sollte einfach und zielgerichtet sein, um sicherzustellen, dass Ihre Datenvisualisierungskonzepte der Zielgruppe helfen, Ihre beabsichtigten Erkenntnisse oder Schlussfolgerungen zu verstehen. Das Folgende ist eines der am häufigsten übersehenen, aber dennoch wichtigen Datenvisualisierungskonzepte:
#1. Legen Sie den Kontext fest
Es ist wichtig, allgemeine Hintergrundinformationen bereitzustellen, um dem Publikum zu vermitteln, warum dieser bestimmte Datenpunkt wichtig ist. Um Maßnahmen voranzutreiben, muss das Publikum daher verstehen, wie die aktuelle Leistung im Vergleich zu etwas Greifbarem wie einem Ziel, Benchmark oder anderen Leistungskennzahlen (KPIs) abschneidet.
#2. Kennen Sie Ihre Zielgruppe(n)
Denken Sie darüber nach, wie die Konzepte Ihrer Datenvisualisierung entwickelt wurden, um sicherzustellen, dass Ihre Datenpräsentation ihren Anforderungen entspricht, indem Sie diese Fragen stellen: Was versucht diese Person zu erreichen? Welche Art von Fragen interessieren sie? Geht Ihre Visualisierung auf ihre Bedenken ein? Wenn Sie sich jedoch nicht sicher sind, ob die Visualisierung klar ist, präsentieren Sie sie einer oder zwei Personen in Ihrer Zielgruppe, um Feedback zu erhalten, sodass Sie vor einer großen Präsentation zusätzliche Änderungen vornehmen können.
#3. Wählen Sie den richtigen Diagrammtyp
Eines der effektivsten Datenvisualisierungskonzepte auf unserer Liste ist die erfolgreiche Präsentation Ihrer Daten, aber Sie müssen die richtigen Diagramme für Ihr spezifisches Projekt, Ihre Zielgruppe und Ihren Zweck auswählen.
#4. Wählen Sie eine effektive Grafik
Die Prinzipien der Farbtheorie haben einen erheblichen Einfluss auf den Gesamterfolg Ihres Visualisierungsmodells. Allerdings sollten Sie immer versuchen, Ihr Farbschema in Ihren Datenvisualisierungen konsistent zu halten, indem Sie klare Kontraste verwenden, um zwischen Elementen zu unterscheiden (z. B. positive Trends in Grün und negative Trends in Rot). Stellen Sie außerdem sicher, dass die visuellen Elemente dem Publikum helfen, Ihre wichtigsten Erkenntnisse zu verstehen.
#5. Halte es einfach
Tools zur Datenvisualisierung können es einfach machen, alle Arten von Informationen in Ihre Visualisierung aufzunehmen. Gestalten Sie daher Ihr Datenvisualisierungsbeispiel für maximale Wirkung, indem Sie Informationen eliminieren, die Ihre Zielgruppe ablenken könnten.
Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
Es ist wichtig, weil es eine schnelle und effektive Möglichkeit bietet, Informationen mithilfe von visuellen Informationen auf vielseitige Weise zu kommunizieren. Darüber hinaus hilft die Praxis Unternehmen dabei, zu erkennen, welche Faktoren das Kundenverhalten beeinflussen und welche Bereiche verbessert werden müssen.
Beispiel Datenvisualisierung
Durch die Verwendung von Datenvisualisierungstools können verschiedene Beispiele für Diagramme und Grafiken erstellt werden, um wichtige Daten zu veranschaulichen. Nachfolgend einige Beispiele für die Datenvisualisierung:
#1. Gebietskarte
Ein Beispiel für die Visualisierung von Geodaten sind Gebietskarten, die verwendet werden, um bestimmte Werte anzuzeigen, die über einer Karte eines Landes, Bundesstaates, Landkreises oder eines anderen geografischen Ortes festgelegt sind. Zwei gängige Arten von Gebietskarten sind Choroplethen und Isoplethen.
#2. Balkendiagramm
Balkendiagramme stellen Zahlenwerte im Vergleich zueinander dar. Die Länge des Balkens repräsentiert den Wert jeder Variablen.
#3. Gantt-Diagramm
Gantt wird typischerweise im Projektmanagement verwendet, Gantt-Diagramme sind Balkendiagrammdarstellungen von Zeitplänen und Aufgaben.
#4. Heatmap
Eine Art Geodaten-Visualisierung in Kartenform, die bestimmte Datenwerte in verschiedenen Farben anzeigt (dies müssen nicht Temperaturen sein, aber das ist eine gängige Verwendung). Diese grafischen Darstellungsanzeigen helfen bei der Visualisierung von Verhaltensdaten nach Standort. Dies kann ein Ort auf einer Karte oder sogar eine Webseite sein.
#5. Markieren Sie die Tabelle
Eine Tabellenform, die ähnliche Daten farblich kategorisiert, sodass der Betrachter sie einfacher und intuitiver lesen kann.
#6. Histogramm
Dieses Diagramm stellt eine Verteilung von Zahlen mithilfe eines Balkendiagramms (ohne Leerzeichen zwischen den Balken) dar, das die Datenmenge darstellt, die in einen bestimmten Bereich fällt. Dieses Bild erleichtert es einem Endbenutzer, Ausreißer innerhalb eines bestimmten Datensatzes zu identifizieren.
#7. Baumkarte
Dies ist ein Diagrammtyp, der verschiedene, zusammenhängende Werte in Form von ineinander verschachtelten Rechtecken anzeigt. die hierarchische Daten als eine Reihe verschachtelter Formen, typischerweise Rechtecke, anzeigen. Treemaps eignen sich hervorragend, um die Proportionen zwischen Kategorien anhand ihrer Flächengröße zu vergleichen.
Arten der Datenvisualisierung
Ein Datenvisualisierungstool ist eine Form von Software, die zur Visualisierung von Daten entwickelt wurde. Die Fähigkeiten der einzelnen Tools variieren, aber im Grunde ermöglichen sie Ihnen, einen Datensatz einzugeben und ihn visuell zu manipulieren. Die meisten, aber nicht alle, verfügen über integrierte Vorlagen, mit denen Sie grundlegende Visualisierungen erstellen können. Es gibt verschiedene Arten von Datenvisualisierungstools, die Ihren Anforderungen entsprechen, aus denen Sie wählen können.
#1. Tisch
Eine Tabelle ist eines der einfachsten Beispiele für Visualisierung. Es besteht aus Spalten und Zeilen und ordnet die Daten in einer übersichtlichen Struktur an. Tabellen zeigen viele Informationen auf strukturierte Weise, aber sie können auch Benutzer überwältigen, die einfach nur nach allgemeinen Trends suchen.
#2. Wortwolke
Eine Wortwolke ist eine Gruppe von Begriffen, die in unterschiedlichen Größen und Formaten angezeigt werden, abhängig von ihrer Häufigkeit oder Relevanz in einem Satz. Unternehmen verwenden häufig Wortwolken, um das Feedback des Publikums und die öffentliche Meinung zu visualisieren oder um neue Ideen zu sammeln.
#3. Gantt-Diagramm
Ein Gantt-Diagramm ist eine Variation eines Balkendiagramms, das Aktivitäten und die dafür erforderliche Zeit anzeigt. Projektmanager verwenden häufig Gantt-Diagramme, um umfassende Aufgabenpläne zu erstellen.
#4. Matrixdiagramm
Ein Matrixdiagramm vergleicht mehrere Elemente und ermöglicht es dem Betrachter, die komplexen Beziehungen zwischen ihnen zu verstehen. Es ist eine vielseitige Art der Datenvisualisierung, die helfen kann, Ursachen zu identifizieren, Anforderungen und Spezifikationen zu verbinden, Elemente zu vergleichen und den Ressourcenbedarf zu bestimmen.
#5. Heatmap
Eine Heatmap visualisiert verhaltensbezogene Daten, normalerweise innerhalb eines geografischen Gebiets oder in Bezug auf Webseitenaktivitäten. Farben stellen die Aktivitäts- oder Expositionsgrade dar, normalerweise mit tieferen Farben, die die höchste Konzentration oder Häufigkeit anzeigen.
#6. Google-Diagramme
Mit Google Chart Tools können Sie mithilfe mehrerer interaktiver, anpassbarer Diagramme und Datentools Live-Daten auf Ihrer Website (und auf Ihrem Handy) visualisieren. Die gebräuchlichste Art, Google Charts zu verwenden, ist einfaches JavaScript, das Sie in Ihre Webseite einbetten. Und durch die Verwendung der DataTable-Klasse können Sie ganz einfach zwischen Diagrammtypen wechseln
#7. Tableau
Tableau ist aus zwei Hauptgründen eines der beliebtesten Beispiele für Datenvisualisierungstools auf dem Markt: Es ist relativ einfach zu bedienen und unglaublich leistungsfähig. Die Software kann mit Hunderten von Quellen integriert werden, um Daten zu importieren und Dutzende von Visualisierungstypen auszugeben – von Diagrammen bis hin zu Karten und mehr. Tableau hat Millionen von Benutzern und Community-Mitgliedern und ist auf Unternehmensebene weit verbreitet.
#8. Diagramm
Die Datenvisualisierungstools von Chartio bieten Benutzern 15 Arten von Diagrammen zur Auswahl mit mehreren Variationen und noch mehr Optionen, wenn Sie wissen, wie man Datenprogrammiersprachen verwendet.
Dies bedeutet, dass Sie mit Chartio alle Ihre Daten von Standorten wie Amazon Redshift zusammenführen, Ihre Daten mit der Visual SQL-Lösung durchsuchen, benutzerdefinierte Diagramme und Grafiken erstellen und verwalten und diese einfach teilen können (über eine Webseite, Slack, PDF Berichte für E-Mail usw.).
#4. Zoho Analytics
Zoho Analytics ist ein Datenvisualisierungstool, das speziell für Fachleute entwickelt wurde, die Business Intelligence visualisieren möchten. Daher wird es am häufigsten verwendet, um Informationen zu Vertrieb, Marketing, Gewinn, Einnahmen, Kosten und Pipelines mit benutzerfreundlichen Dashboards zu visualisieren. Mehr als 500,000 Unternehmen und zwei Millionen Benutzer nutzen derzeit die Software.
#5. Datenwrapper
Datawrapper ist ein Tool, das wie Google Charts verwendet wird, um Diagramme, Karten und andere Grafiken für die Online-Nutzung zu erstellen. Die ursprüngliche Zielgruppe des Tools waren Reporter, die an Nachrichten arbeiten, aber jeder Fachmann, der für die Verwaltung einer Website verantwortlich ist, kann einen Wert darin finden
#6. Infogramm
Was Infogram von den anderen Tools auf dieser Liste unterscheidet, ist, dass Sie damit Infografiken erstellen können (woher der Name kommt), was es besonders beliebt bei Kreativprofis macht. Darüber hinaus enthält das Tool einen Drag-and-Drop-Editor, der für Anfänger hilfreich sein kann.
#7. Dashboards
Dashboards können mehrere Arten von Datenvisualisierungen in einer Oberfläche zusammenführen. Sie ermöglichen es jedem, Dateneinblicke zu verfolgen, zu analysieren und anzuzeigen, und sie können angepasst werden, um die Bedürfnisse und Data-Governance-Anforderungen einzelner Organisationen, Abteilungen und Benutzer zu erfüllen.
So wählen Sie das richtige Datenvisualisierungstool aus
Wenden Sie diese Tipps an, um das beste Visualisierungstool für Ihren Datensatz auszuwählen:
#1. Bewerten Sie die Größe und Vielfalt Ihres Datensatzes
Wenn Sie einen einfachen Datensatz mit wenigen zu organisierenden Variablen oder Elementen haben, können Sie einfachere Optionen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme und Kreisdiagramme in Betracht ziehen.
#2. Wählen Sie die zentralen Konzepte aus, die Sie hervorheben möchten
Verwenden Sie Tools, die die richtigen Elemente hervorheben, wie Wachstum im Laufe der Zeit oder Kundenpräferenzen.
#3. Finden Sie heraus, wie Ihre Zielgruppe visuelle Informationen sieht
Die Bewertung der Merkmale Ihres Publikums kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Visualisierungsarten angemessen sind. Zum Beispiel ist das öffentliche Publikum möglicherweise eher an einfachere Visualisierungen gewöhnt, während Kollegen möglicherweise mit einer breiteren Palette von Typen vertraut sind.
#4. Entscheiden Sie sich für das einfachste Bild
Sobald Sie bestimmt haben, wer Ihre Zielgruppe ist und was Sie mit Ihren Daten sagen möchten, versuchen Sie, Ihren Datensatz mit jeder Auswahl an Visualisierungen, die Sie für praktikabel halten, grafisch darzustellen. Untersuchen Sie dann die Visualisierungen, die Sie erstellt haben, und wählen Sie diejenige aus, die am einfachsten zu verstehen ist.
#5. Kennen Sie die emotionale Wirkung, die Sie beim Publikum haben möchten
Einige Visualisierungen teilen dieselbe Botschaft mit gleicher Klarheit, aber sie können unterschiedliche emotionale Auswirkungen haben. Wenn Sie beispielsweise die Freude am Finanzwachstum vermitteln möchten, können Sie anstelle eines Balkendiagramms ein Liniendiagramm verwenden, das weiterhin nach oben zeigt.
#6. Erhalten Sie Feedback zu Ihren Visualisierungen
Bitten Sie einen Kollegen, die von Ihnen getesteten Visualisierungen zu überprüfen. Beurteilen Sie, wie klar sie jede Option verstehen und ob sie die emotionale Reaktion haben, die Sie hervorrufen möchten.
Was sind drei Einsatzmöglichkeiten der Datenvisualisierung?
Die Datenvisualisierung hilft bei der Erforschung von Geschäftserkenntnissen, um Unternehmensziele angemessen zu erreichen. Es hilft bei der Korrelation von Daten aus visuellen oder grafischen Darstellungen. Es ermöglicht eine schnelle Untersuchung und fasst wichtige Kennzahlen schnell zusammen.
Was ist ein Beispiel für eine Datenvisualisierung?
Balkendiagramme sind nützlich, um Gruppenvergleiche durchzuführen, Fortschritte zu verfolgen und Trends zu erkennen. Kreisdiagramme, Liniendiagramme, Flächendiagramme, Histogramme, Pivot-Tabellen, Boxplots, Streudiagramme, Radardiagramme und Choroplethenkarten sind einige häufigere Arten der Datenvisualisierung.
Was sind die beiden grundlegenden Arten der Datenvisualisierung?
Erkenntnisse aus Daten, Trends und Mustern in den Daten sowie eine Methode zur vereinfachten Identifizierung komplizierter Daten sind notwendige Bestandteile jedes Datenvisualisierungsprojekts. Es gibt zwei Haupttypen der Datenvisualisierung: statisch und interaktiv.
Ist Excel ein Datenvisualisierungstool?
Wenn es um den geschäftlichen und professionellen Einsatz geht, gehört Excel zu den besten verfügbaren Datenvisualisierungstools. Pareto- und gruppierte Balkendiagramme gehören zu den anspruchsvolleren Visualisierungsoptionen, die in dieser Freemium-Tabellenkalkulations-App nicht verfügbar sind.
Abschließend:
Wenn Sie die in Ihren Daten erzählte Geschichte visuell klarer machen, können Sie Erkenntnisse gewinnen, die zu besseren Entscheidungen, Planungen, Strategien und Maßnahmen führen. Wie läuft Ihr Unternehmen, was muss geändert werden und worauf sollten Sie Ihre Ressourcen konzentrieren? Dies führt zu der Fähigkeit, die Bedeutung Ihrer Daten zu verstehen, um effektivere Abläufe voranzutreiben.
Bibliographie
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