Alexander König
Carla Märkl
Ohne Frage sind Daten das neue Öl, denn egal, ob im IoT, in der Industrie 4.0, oder beim autonomen Fahren, überall werden gigantische Datenmengen erzeugt, die mittlerweile die wichtigste Ressource für Innovationen des 21. Jahrhunderts sind. Doch während maschinelles Lernen und KI-Systeme mit diesen riesigen Datenmengen umzugehen wissen, sind sie für uns Menschen zunächst eine unverständliche Ansammlung von Zahlen und zusammenhanglosen Fakten. Denn erst, wenn Daten in ansprechender Form grafisch visualisiert werden, erschließen sich uns die zugrunde liegenden Informationen, Zusammenhänge und Muster, die wir dann nachvollziehen und interpretieren können.
Ein nützliches Hilfsmittel, um das Datenchaos übersichtlich und verständlich darzustellen, sind Datenvisualisierungen, bei denen die Daten meist in Form von verschiedenen Diagrammen dargestellt werden. In diesem Blogbeitrag erfährst du, was du dabei beachten solltest und wann welches Diagramm das richtige für deine Zwecke ist.
die vorteile von datenvisualisierung.
Die Aufgabe der Datenvisualisierung besteht darin, abstrakte Daten aufzubereiten und in eine grafische, visuell verständliche Form zu bringen, die eine Bedeutung vermittelt. Dabei werden die Rohdaten durch Position, Form, Größe, Symbole und Farbe kodiert. Diese kodierte Darstellung wird dann vom menschlichen visuellen System wieder entschlüsselt, wodurch ein Verständnis für die Daten entsteht. Die folgende Liste umreißt die Vorteile einer solchen Datenvisualisierung:
- Verständlichkeit: Datenvisualisierungen stellen qualitative und quantitative Beziehungen auf eine Weise dar, die leichter zu erfassen und zu verstehen ist als bloße Zahlen und Buchstaben.
- Transparenz: Außerdem zeigen Datenvisualisierungen Beziehungen und Trends auf, die ansonsten nur sehr schwer zu erkennen wären.
- Aufmerksamkeit: Gut gestaltete und ansprechende Visualisierungen wecken leicht das Interesse des Betrachtenden und können es über einen längeren Zeitraum aufrechterhalten.
- Einprägsamkeit: Vereinfachte und elegante Darstellungen von Daten sind wesentlich einprägsamer als Rohdaten.
Daten können auf unzählige verschiedene Arten visualisiert werden. Die am häufigsten verwendeten Arten sind Diagramme für quantitative Daten, Karten für geografische Daten sowie Flussdiagramme und Baumdiagramme zur Darstellung von Beziehungen, Prozessen und Zusammenhängen.
Im Folgenden konzentrieren wir uns ausschließlich auf quantitative Daten und die gängigsten Diagrammtypen. Dabei werden Daten von drei verschiedenen Wertetypen miteinander verbunden und anschließend visualisiert:
- Nominale Werte beziehen sich auf eine Kategorie ohne Ordnung, wie zum Beispiel (Baden-Württemberg, Bayern, Hessen, ...) oder (SPD, Grüne, FDP, ...)
- Ordinale Werte beziehen sich auf eine Kategorie mit einer natürlichen Ordnung, wie zum Beispiel (klein, mittel, groß, ...), (kalt, warm, heiß, ...), (Montag, Dienstag, Mittwoch, …)
- Quantitative Werte sind präzise numerische Werte, wie (1,2,3,4,5…) oder (Temperaturwerte: −10°, ..., 10°) und (Fließkommawerte: 5,32; 10,36)
vorbereitung.
Bevor du jedoch mit dem Gestalten einer Datenvisualisierung beginnst, sollten zuerst folgende Fragen geklärt werden:
- Was ist das Ziel der Datenvisualisierung?
- Wer ist die Zielgruppe der Datenvisualisierung?
- Welche Hintergründe und welches Vorwissen bringt sie mit?
- Welche Fragen soll die Datenvisualisierung beantworten?
- Welche Daten sind vorhanden?
- Welche Medien sollen verwendet werden? Print oder digital?
- Wie sollen die Daten visualisiert werden?
- Welche Darstellungsmöglichkeiten eignen sich?
grundlegende gestaltung und aufbau von diagrammen.
Sind diese Fragen geklärt, geht es ans Gestalten. Grundsätzlich ist es beim Design von Diagrammen und Datenvisualisierungen wichtig, gestalterische Grundlagen zu beachten. Einen Überblick liefert dir unser Blogpost zum Thema Dashboard Design Grundlagen. Diese sind:
- Eine gut lesbare Typografie
- Bewusster Einsatz von Farben mit hohem Kontrast
- Ausreichend Weißraum
- Hierarchisierungen und Gruppierungen der Elemente
- Anwendung eines Gestaltungsrasters
daraus besteht ein diagramm.
Titel: Dieser kann entweder neutral oder interpretativ sein. Ein neutraler Titel beschreibt sachlich, worum es in dem Diagramm geht und überlässt es dem Betrachtenden, die Visualisierung zu interpretieren und die Kernaussage herauszufinden. Ein interpretativer Titel hingegen gibt bereits erste Hinweise auf die Kernaussage, was dem Ganzen einen eher journalistischen Charakter verleiht. So ist z. B. „Umsatzzahlen von 2015 bis 2021“ ein neutraler Titel, während „Umsatzzahlen sind seit 2015 stark gestiegen“ auf die Kernaussage hinweist und somit eher interpretativ ist. Es ist auch möglich, beide Titel zu verwenden. In diesem Fall sollte der neutrale Titel an erster Stelle stehen und der interpretative Titel eventuell etwas kleiner dargestellt darunter.
Labels: Die Achsen und Werte eines Diagramms werden mit Labels versehen, die den Betrachtenden helfen, die Informationen zu identifizieren und das Diagramm zu erklären. Dabei sind direkte Labels, also solche, die sehr nah an den jeweiligen Elementen platziert sind, indirekten Labels vorzuziehen. Indirekte Labels sind beispielsweise Labels, die durch Linien mit den jeweiligen Elementen optisch verbunden werden oder Erklärungen in der Legende des Diagramms.
Legende: Sind die Labels nicht ausreichend, um die visuelle Kodierung innerhalb einer Visualisierung zu erklären, wie beispielsweise die Bedeutung der unterschiedlichen Farben in einem Kreisdiagramm, so sollte eine Legende zum Einsatz kommen. Diese ist häufig am rechten unteren Rand oder über dem Diagramm zu finden.
Diagramm: Der Kern der Visualisierung ist natürlich das Diagramm selbst. Hierbei gibt es unzählige verschiedene Formen und Arten. Im Folgenden wird nun die Gestaltung, der Einsatz und mögliche Fehlerquellen der verschiedenen Diagramme erläutert.
diagramm typen – ein überblick.
Abhängig davon, welche Inhalte kommuniziert werden sollen, eignen sich verschiedene Diagramm-Typen besser oder schlechter. Wir haben die bekanntesten Diagramm-Typen mit ihren Vorteilen und Einsatzmöglichkeiten zusammengefasst.
Kreis- oder Kuchendiagramm: Wie verhalten sich die Teile eines Ganzen zueinander und zum Ganzen?
Donut-Diagramm: Wie verhalten sich die Teile eines Ganzen zueinander und zum Ganzen?
Balken- und Säulendiagramm: Wie sind die absoluten Beträge der einzelnen Posten im Vergleich? In welcher Rangfolge befinden sich die Posten?
Unterteiltes und gestapeltes Säulendiagramm: Wie lassen sich Teile eines Ganzen miteinander und mit dem Ganzen vergleichen? Wie werden Gegenstände miteinander verglichen und akkumuliert?
Liniendiagramm: Wie verändern sich ein oder mehrere Elemente mit der Zeit oder einer anderen kontinuierlichen Variable?
Flächendiagramm: Wie kumulieren sich Elemente, die sich mit der Zeit verändern?
welches diagramm für welche zwecke?
Was ein Diagramm ist, woraus es besteht und wie es Datenvisualisierung verständlicher macht, weißt du nun. Außerdem haben wir dir in diesem Blogpost einen ersten Überblick über verschiedene Diagramm-Arten gegeben. Doch woher weißt du, wann du welches Diagramm zum Veranschaulichen deiner Daten verwenden solltest?
Im zweiten Teil dieses Blogposts gehen wir näher auf die unterschiedlichen Diagrammtypen ein und erklären dir, worin sie sich genau unterscheiden und wann sie jeweils Verwendung finden. Abonniere den Peakboard Blog, um Teil zwei nicht zu verpassen!
