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5 Typen der Datenvisualisierung und wie man sie einsetzt

Von: Emily Finlay

Daten sind für jeden Job, jedes Unternehmen und jede Branche unverzichtbar geworden. Nur weil Sie Ihre Zahlen verfolgen können, heißt das jedoch nicht unbedingt, dass Sie sie auch sinnvoll einsetzen können. Datenvisualisierung ist ein Werkzeug, das diese rohen Informationen in Wissen umwandelt. Das Erstellen visueller Darstellungen Ihrer Daten hilft jedem, die Beziehungen und Muster zu verstehen, die er sonst vielleicht nicht sieht. Anstatt sich ausschließlich auf Analysten zu verlassen, können Sie dieses Werkzeug nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die durch solide Daten gestützt werden.

Da es unendlich viele Möglichkeiten gibt, Ihre Daten zu analysieren und anzuwenden, gibt es auch zahlreiche Arten von Datenvisualisierungen. Die Wahl der richtigen Option stellt sicher, dass Sie die Informationen finden, nach denen Sie suchen. Außerdem zeigt sie die Daten in der relevantesten Form an.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, welche Arten von Datenvisualisierungen am häufigsten verwendet werden, wie Sie sie einsetzen können und welche Geschäftsanforderungen sie am besten erfüllen.

Die 5 beliebtesten Arten der Datenvisualisierung

 

1. Säulendiagramme

Als eine der am einfachsten zu verwendenden und zu verstehenden Techniken sind Säulendiagramme auch die beliebteste Option zur Datenvisualisierung geworden. Dieses Tool, das auch als Säulendiagramm bekannt ist, wird in der Regel bereits in der Grundschule gelehrt, um den Schülern das Verstehen und Analysieren von Daten zu erleichtern. Sie werden am häufigsten verwendet, um zu zeigen und zu vergleichen, wie viele von einem Thema in jeder Gruppe vorhanden sind.

Column Chart - MindManager Blog

Techniken zur Datenvisualisierung: Säulendiagramme

Ein Säulendiagramm besteht aus horizontalen oder vertikalen Säulen, die jeden Datensatz darstellen. Sie werden in einem Diagramm dargestellt, das eine x- und y-Achse aufweist. Typischerweise verwenden Sie vertikale Balken entlang der x-Achse, um die Daten darzustellen, und eine nummerierte Skala entlang der y-Achse, um die betreffenden Messungen anzuzeigen. Sie können die Achsen aber auch durch horizontale Balken ersetzen und so eine Variante dieses Typs erstellen, die als Balkendiagramm oder Grafik bezeichnet wird.

Bar Chart - MindManager Blog

Wenn Sie mehrere Datensätze vergleichen, können Sie auch Spalten stapeln, wie unten gezeigt. Wenn Sie z. B. die Häufigkeit eines Ereignisses an jedem Tag der Woche verfolgen und die Häufigkeit nach Tag und Nacht vergleichen, können Sie diese Technik verwenden.

Bewährte Methoden zur Datenvisualisierung: Säulendiagramme

Bei der Verwendung eines Säulendiagramms ist es wichtig, die einzelnen Datensätze entweder zu beschriften oder farblich zu kennzeichnen, um sie voneinander abzugrenzen. Außerdem sollten Sie eine nummerierte Skala wählen, die so nah wie möglich an den niedrigsten und höchsten Zahlen in Ihrem Datensatz liegt. Anstatt von 0-100 zu gehen, wenn die höchste Zahl 53 ist, können Sie die Skala bei 55 begrenzen, um die einzelnen Ergebnisse deutlicher darzustellen.

Beispiele für Datenvisualisierung: Säulendiagramme

Diese Diagramme sind eine großartige Möglichkeit, die Unterschiede zwischen Datensätzen oder die Veränderungen eines Datensatzes im Laufe der Zeit darzustellen.

Sie könnten zum Beispiel ein Säulendiagramm verwenden, um zu sehen, welche Ihrer Produkte sich am besten und welche sich am wenigsten verkaufen. Oder Sie könnten es verwenden, um zu sehen, wie viele Verkäufe Sie pro Monat gemacht haben. Andere Verwendungszwecke sind die Verfolgung von Website-Besuchern, die Auswertung Ihrer Zielgruppe nach Alter und die Planung zukünftiger Lieferaufträge.

2. Liniendiagramme

Eine der nächstbeliebten Arten der Datenvisualisierung, Liniendiagramme sind einfach und nützlich für eine breite Palette von Datenanforderungen. Diese Diagramme werden häufig verwendet, um Veränderungen im Laufe der Zeit darzustellen, insbesondere solche, die für die Zukunft prognostiziert werden. Wenn die Linien nach oben gehen, nehmen die Zahlen zu. Wenn sie nach unten gehen, ist ein Rückgang zu verzeichnen. Diese Einfachheit macht Liniendiagramme zu einer Top-Wahl für fast jede Situation.

Line Graph - MindManager Blog

Techniken zur Datenvisualisierung: Liniendiagramme

Wie Säulendiagramme werden Liniendiagramme auf einer x-Achse, die den Zeitbereich anzeigt, und einer y-Achse für die Messungen, die Sie verfolgen, dargestellt. Stellen Sie jeden Datensatz mit einer durchgezogenen Linie und nicht mit einer gestrichelten oder gepunkteten Linie dar, um Klarheit zu schaffen. Jedes Diagramm sollte auch eine Legende oder Beschriftung verwenden, um jede Linie zu identifizieren.

Bewährte Verfahren zur Datenvisualisierung: Liniendiagramme

Neben der Verwendung von durchgezogenen Linien können Sie auch unterschiedliche Farben für die einzelnen Datensätze verwenden, um sie leichter voneinander unterscheiden zu können. Diese Kennzeichnungen verdeutlichen Sie in der Legende. Wenn Sie einen Messbereich wählen, bei dem der Endpunkt der höchsten Linie etwas unterhalb der höchsten Messung liegt, bleibt Ihr Diagramm sauber. Am wichtigsten ist, dass Sie Ihre Diagramme auf vier Linien oder weniger beschränken, um den Betrachter nicht zu verwirren.

Beispiele für Datenvisualisierung: Liniendiagramme

Liniendiagramme zeigen auf einfache Weise, wie beliebige Änderungen im Laufe der Zeit verlaufen. Von geleisteten Arbeitsstunden über Kosten bis hin zu Einnahmen können Sie nachvollziehen, wie sich der aktuelle Status Ihres Unternehmens im Vergleich zu den Monaten oder Jahren davor darstellt. Sie können dieses Werkzeug auch verwenden, um Ihre voraussichtlichen zukünftigen Ergebnisse zu betrachten, indem Sie Datenprojektionen verwenden, um zukünftige Schritte zu planen.

3. Matrix-Diagramme

Wenn Sie die Beziehung zwischen verschiedenen Datensätzen verstehen wollen, ist ein Matrixdiagramm Ihre Antwort. Ein Matrixdiagramm vergleicht Datengruppen innerhalb einer größeren Kategorie von Informationen. Diese Art der Datenvisualisierung zeigt, wie diese Gruppen miteinander interagieren und sich gegenseitig beeinflussen. Mit dieser klaren visuellen Darstellung können Sie effektivere Entscheidungen treffen.

Techniken der Datenvisualisierung: Matrix-Diagramme

Zunächst müssen Sie sich entscheiden, welche der fünf Arten von Matrixdiagrammen Sie verwenden möchten:

  • L-förmig: Vergleich von zwei Gruppen oder einer Gruppe mit sich selbst
  • Y-förmig: Vergleich von drei eng verwandten Gruppen
  • C-förmig: Vergleich von drei Gruppen zur gleichen Zeit
  • T-förmig: Vergleich von zwei eng verwandten Gruppen
  • X-förmig: Vergleich von vier Gruppen

MindManager zum Beispiel ist gut ausgestattet, um X-förmige Matrizen zu erstellen. Diese Art der Datenvisualisierung erfordert eine gewisse Zeitinvestition, die sich aber aufgrund der detaillierten Einblicke, die Sie gewinnen, durchaus lohnt.

Hier sehen Sie ein Beispiel für ein Ansoff-Matrix-Diagramm, das in MindManager mit der X-förmigen Technik erstellt wurde.

Ansoff Matrix Example - MindManager Blog

 

Bewährte Verfahren zur Datenvisualisierung: Matrixdiagramme

Bevor Sie mit Ihrem Diagramm beginnen, sollten Sie entscheiden, wie Sie die Beziehungen, die Sie betrachten, vergleichen wollen. Um Verwirrung zu vermeiden, müssen Sie außerdem jeder Datengruppe ein Symbol zuordnen, damit Sie die richtigen Zahlen in der Matrix im Auge behalten.

Beispiele für Datenvisualisierung: Matrix-Diagramme

Dieses Werkzeug ist ideal, um Kausalitäten zu ermitteln. Sie können die Ursache von Problemen identifizieren, mehrere Lösungen abwägen und sehen, wie gut Ihre Teams die Anforderungen erfüllen. Die Untersuchung von Daten in einem Matrixdiagramm kann Ihnen auch helfen, Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Abläufe zu finden.

4. Punktdiagramme

Punktdiagramme, auch Scattergramme genannt, werden verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen anhand einer großen Anzahl unterschiedlicher Datenpunkte zu finden. Dieses Diagramm wird auf einer x- und y-Achse dargestellt und zeigt Ähnlichkeiten zwischen den Punkten auf, während gleichzeitig Ausreißer hervorgehoben werden. Die Analyse, wie sich Ihre Variablen zu anderen verhalten, kann Ihnen helfen, Trends innerhalb Ihrer Informationen zu erkennen.

Scatter Plot Chart - MindManager Blog

Techniken zur Datenvisualisierung: Punktediagramme

Um zu arbeiten, benötigen Sie mehrere Datenpunkte für jede Variable. Sobald Sie Ihre Daten aufgezeichnet haben, müssen Sie die Korrelationen analysieren, die Sie sehen. Wenn die Daten z. B. von links nach rechts aufwärts tendieren, haben Sie wahrscheinlich eine positive Beziehung zwischen den Variablen. Wenn Sie jedoch kein konsistentes Muster erkennen können, liegt möglicherweise überhaupt keine Korrelation vor.

Bewährte Methoden der Datenvisualisierung: Streudiagramme

Der Zweck eines Punktdiagramms ist es, zu zeigen, dass „wenn x gleich dies ist, dann ist y gleich das“. Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie Variablen auswählen, die sich mit hoher Wahrscheinlichkeit gegenseitig beeinflussen. Es ist auch wichtig, daran zu denken, dass Trends nicht automatisch mit Kausalität gleichzusetzen sind. Wenn Sie ein Muster sehen, sollten Sie diese Beziehung weiter untersuchen, um zu sehen, ob es eine andere Variable gibt, die diese Daten beeinflussen könnte.

Beispiele für Datenvisualisierung: Punktediagramme

Da diese Diagramme verwendet werden, um Korrelationen zu identifizieren, können Sie sie zur Untersuchung jedes Problems verwenden. Nehmen wir an, Sie betreiben ein Lieferunternehmen und möchten wissen, ob die Tageszeit die Lieferzeiten beeinflusst. Sie könnten ein Streudiagramm erstellen, das vergleicht, wie lange eine Lieferung zu jeder Stunde des Tages dauert. Mit dieser Visualisierung können Sie alle Trends erkennen, die sich auf die Effizienz Ihrer Fahrer auswirken könnten.

5. Tortendiagramme

Kaum jemand kennt Kuchendiagramme, was sie zu einer großartigen Option macht, wenn Sie Informationen mit einer großen Gruppe von Personen teilen möchten. Ein Tortendiagramm sieht aus wie ein Kreis mit mehreren „Scheiben“, die in verschiedenen Größen geschnitten sind. Es wird verwendet, um zu zeigen, wie sich die Hauptinformationen, die Sie untersuchen, aus verschiedenen Prozentsätzen zusammensetzen, und zeigt, wie jeder Teil Ihrer Daten im Vergleich zu den anderen steht.

Pie Chart - MindManager Blog

Techniken zur Datenvisualisierung: Kreisdiagramme

Sie können ein Tortendiagramm nur dann zur Darstellung von Informationen verwenden, wenn Ihre Daten in Prozentsätze eines größeren Ganzen aufgeteilt sind. Anstatt diese Art der Datenvisualisierung zu nutzen, um tiefe Einblicke zu erhalten, geben Kreisdiagramme Ihnen Informationen auf einen Blick.

Stellen Sie zunächst sicher, dass sich die Prozentwerte Ihrer Daten zu 100 % aufaddieren. Stellen Sie dann sicher, dass Sie jedes Segment deutlich mit dem Prozentsatz und dem numerischen Betrag beschriften, um Ihrem Publikum zu helfen, die Aufschlüsselung zu verstehen.

Bewährte Methoden zur Datenvisualisierung: Kreisdiagramme

Zusätzlich zur Beschriftung sollten Sie jedem Segment eine andere Farbe zuweisen, um es zu unterscheiden. Die Organisation der Scheiben nach Größe ist sowohl visuell als auch gedanklich einfacher zu verstehen. Am wichtigsten ist, dass Sie die Anzahl der Teile, die Ihr Diagramm enthält, begrenzen. Wenn Sie Ihre Daten in mehr als vier oder fünf Scheiben aufteilen müssen, sollten Sie wahrscheinlich eine andere Art der Datenvisualisierung wählen.

Beispiele für Datenvisualisierung: Kreisdiagramme

Sie können Tortendiagramme verwenden, um zu verstehen, wie Sie Ihre Ressourcen verteilen oder wer den größten Teil Ihrer Zielgruppe ausmacht. Mit dieser Art von Informationen können Sie Ihre Prozesse anpassen, um mehr Effizienz zu erreichen.