{"id":913,"date":"2021-07-13T05:41:40","date_gmt":"2021-07-13T05:41:40","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.mindmanager.com\/de\/2021\/07\/13\/13-07-5-typen-der-datenvisualisierung-und-wie-man-sie-einsetzt\/"},"modified":"2022-04-14T09:57:51","modified_gmt":"2022-04-14T09:57:51","slug":"13-07-5-typen-der-datenvisualisierung-und-wie-man-sie-einsetzt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.mindmanager.com\/de\/13-07-5-typen-der-datenvisualisierung-und-wie-man-sie-einsetzt\/","title":{"rendered":"5 Typen der Datenvisualisierung und wie man sie einsetzt"},"content":{"rendered":"

Von: Emily Finlay<\/em><\/p>\n

Daten sind f\u00fcr jeden Job, jedes Unternehmen und jede Branche unverzichtbar geworden. Nur weil Sie Ihre Zahlen verfolgen k\u00f6nnen, hei\u00dft das jedoch nicht unbedingt, dass Sie sie auch sinnvoll einsetzen k\u00f6nnen. 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 ausschlie\u00dflich auf Analysten zu verlassen, k\u00f6nnen Sie dieses Werkzeug nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die durch solide Daten gest\u00fctzt werden.<\/p>\n

Da es unendlich viele M\u00f6glichkeiten 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. Au\u00dferdem zeigt sie die Daten in der relevantesten Form an.<\/p>\n

In diesem Leitfaden erfahren Sie, welche Arten von Datenvisualisierungen am h\u00e4ufigsten verwendet werden, wie Sie sie einsetzen k\u00f6nnen und welche Gesch\u00e4ftsanforderungen sie am besten erf\u00fcllen.<\/p>\n

Die 5 beliebtesten Arten der Datenvisualisierung<\/h2>\n

 <\/p>\n

1. S\u00e4ulendiagramme<\/h3>\n

Als eine der am einfachsten zu verwendenden und zu verstehenden Techniken sind S\u00e4ulendiagramme auch die beliebteste Option zur Datenvisualisierung geworden. Dieses Tool, das auch als S\u00e4ulendiagramm bekannt ist, wird in der Regel bereits in der Grundschule gelehrt, um den Sch\u00fclern das Verstehen und Analysieren von Daten zu erleichtern. Sie werden am h\u00e4ufigsten verwendet, um zu zeigen und zu vergleichen, wie viele von einem Thema in jeder Gruppe vorhanden sind.<\/p>\n

\"Column<\/p>\n

Techniken zur Datenvisualisierung: S\u00e4ulendiagramme<\/strong><\/p>\n

Ein S\u00e4ulendiagramm besteht aus horizontalen oder vertikalen S\u00e4ulen, 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 k\u00f6nnen die Achsen aber auch durch horizontale Balken ersetzen und so eine Variante dieses Typs erstellen, die als Balkendiagramm oder Grafik bezeichnet wird.<\/p>\n

\"Bar<\/p>\n

Wenn Sie mehrere Datens\u00e4tze vergleichen, k\u00f6nnen Sie auch Spalten stapeln, wie unten gezeigt. Wenn Sie z. B. die H\u00e4ufigkeit eines Ereignisses an jedem Tag der Woche verfolgen und die H\u00e4ufigkeit nach Tag und Nacht vergleichen, k\u00f6nnen Sie diese Technik verwenden.<\/p>\n

Bew\u00e4hrte Methoden zur Datenvisualisierung: S\u00e4ulendiagramme<\/strong><\/p>\n

Bei der Verwendung eines S\u00e4ulendiagramms ist es wichtig, die einzelnen Datens\u00e4tze entweder zu beschriften oder farblich zu kennzeichnen, um sie voneinander abzugrenzen. Au\u00dferdem sollten Sie eine nummerierte Skala w\u00e4hlen, die so nah wie m\u00f6glich an den niedrigsten und h\u00f6chsten Zahlen in Ihrem Datensatz liegt. Anstatt von 0-100 zu gehen, wenn die h\u00f6chste Zahl 53 ist, k\u00f6nnen Sie die Skala bei 55 begrenzen, um die einzelnen Ergebnisse deutlicher darzustellen.<\/p>\n

Beispiele f\u00fcr Datenvisualisierung: S\u00e4ulendiagramme<\/strong><\/p>\n

Diese Diagramme sind eine gro\u00dfartige M\u00f6glichkeit, die Unterschiede zwischen Datens\u00e4tzen oder die Ver\u00e4nderungen eines Datensatzes im Laufe der Zeit darzustellen.<\/p>\n

Sie k\u00f6nnten zum Beispiel ein S\u00e4ulendiagramm verwenden, um zu sehen, welche Ihrer Produkte sich am besten und welche sich am wenigsten verkaufen. Oder Sie k\u00f6nnten es verwenden, um zu sehen, wie viele Verk\u00e4ufe Sie pro Monat gemacht haben. Andere Verwendungszwecke sind die Verfolgung von Website-Besuchern, die Auswertung Ihrer Zielgruppe nach Alter und die Planung zuk\u00fcnftiger Lieferauftr\u00e4ge.<\/p>\n

2. Liniendiagramme<\/h3>\n

Eine der n\u00e4chstbeliebten Arten der Datenvisualisierung, Liniendiagramme sind einfach und n\u00fctzlich f\u00fcr eine breite Palette von Datenanforderungen. Diese Diagramme werden h\u00e4ufig verwendet, um Ver\u00e4nderungen im Laufe der Zeit darzustellen, insbesondere solche, die f\u00fcr die Zukunft prognostiziert werden. Wenn die Linien nach oben gehen, nehmen die Zahlen zu. Wenn sie nach unten gehen, ist ein R\u00fcckgang zu verzeichnen. Diese Einfachheit macht Liniendiagramme zu einer Top-Wahl f\u00fcr fast jede Situation.<\/p>\n

\"Line<\/p>\n

Techniken zur Datenvisualisierung: Liniendiagramme<\/strong><\/p>\n

Wie S\u00e4ulendiagramme werden Liniendiagramme auf einer x-Achse, die den Zeitbereich anzeigt, und einer y-Achse f\u00fcr 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.<\/p>\n

Bew\u00e4hrte Verfahren zur Datenvisualisierung: Liniendiagramme<\/strong><\/p>\n

Neben der Verwendung von durchgezogenen Linien k\u00f6nnen Sie auch unterschiedliche Farben f\u00fcr die einzelnen Datens\u00e4tze verwenden, um sie leichter voneinander unterscheiden zu k\u00f6nnen. Diese Kennzeichnungen verdeutlichen Sie in der Legende. Wenn Sie einen Messbereich w\u00e4hlen, bei dem der Endpunkt der h\u00f6chsten Linie etwas unterhalb der h\u00f6chsten Messung liegt, bleibt Ihr Diagramm sauber. Am wichtigsten ist, dass Sie Ihre Diagramme auf vier Linien oder weniger beschr\u00e4nken, um den Betrachter nicht zu verwirren.<\/p>\n

Beispiele f\u00fcr Datenvisualisierung: Liniendiagramme<\/strong><\/p>\n

Liniendiagramme zeigen auf einfache Weise, wie beliebige \u00c4nderungen im Laufe der Zeit verlaufen. Von geleisteten Arbeitsstunden \u00fcber Kosten bis hin zu Einnahmen k\u00f6nnen Sie nachvollziehen, wie sich der aktuelle Status Ihres Unternehmens im Vergleich zu den Monaten oder Jahren davor darstellt. Sie k\u00f6nnen dieses Werkzeug auch verwenden, um Ihre voraussichtlichen zuk\u00fcnftigen Ergebnisse zu betrachten, indem Sie Datenprojektionen verwenden, um zuk\u00fcnftige Schritte zu planen.<\/p>\n

3. Matrix-Diagramme<\/h3>\n

Wenn Sie die Beziehung zwischen verschiedenen Datens\u00e4tzen verstehen wollen, ist ein Matrixdiagramm Ihre Antwort. Ein Matrixdiagramm vergleicht Datengruppen innerhalb einer gr\u00f6\u00dferen Kategorie von Informationen. Diese Art der Datenvisualisierung zeigt, wie diese Gruppen miteinander interagieren und sich gegenseitig beeinflussen. Mit dieser klaren visuellen Darstellung k\u00f6nnen Sie effektivere Entscheidungen treffen.<\/p>\n

Techniken der Datenvisualisierung: Matrix-Diagramme<\/strong><\/p>\n

Zun\u00e4chst m\u00fcssen Sie sich entscheiden, welche der f\u00fcnf Arten von Matrixdiagrammen Sie verwenden m\u00f6chten:<\/p>\n

    \n
  • L-f\u00f6rmig: Vergleich von zwei Gruppen oder einer Gruppe mit sich selbst<\/li>\n
  • Y-f\u00f6rmig: Vergleich von drei eng verwandten Gruppen<\/li>\n
  • C-f\u00f6rmig: Vergleich von drei Gruppen zur gleichen Zeit<\/li>\n
  • T-f\u00f6rmig: Vergleich von zwei eng verwandten Gruppen<\/li>\n
  • X-f\u00f6rmig: Vergleich von vier Gruppen<\/li>\n<\/ul>\n

    MindManager zum Beispiel ist gut ausgestattet, um X-f\u00f6rmige Matrizen zu erstellen. Diese Art der Datenvisualisierung erfordert eine gewisse Zeitinvestition, die sich aber aufgrund der detaillierten Einblicke, die Sie gewinnen, durchaus lohnt.<\/p>\n

    Hier sehen Sie ein Beispiel f\u00fcr ein Ansoff-Matrix-Diagramm, das in MindManager mit der X-f\u00f6rmigen Technik erstellt wurde.<\/p>\n

    \"Ansoff<\/p>\n

     <\/p>\n

    Bew\u00e4hrte Verfahren zur Datenvisualisierung: Matrixdiagramme<\/strong><\/p>\n

    Bevor Sie mit Ihrem Diagramm beginnen, sollten Sie entscheiden, wie Sie die Beziehungen, die Sie betrachten, vergleichen wollen. Um Verwirrung zu vermeiden, m\u00fcssen Sie au\u00dferdem jeder Datengruppe ein Symbol zuordnen, damit Sie die richtigen Zahlen in der Matrix im Auge behalten.<\/p>\n

    Beispiele f\u00fcr Datenvisualisierung: Matrix-Diagramme<\/strong><\/p>\n

    Dieses Werkzeug ist ideal, um Kausalit\u00e4ten zu ermitteln. Sie k\u00f6nnen die Ursache von Problemen identifizieren, mehrere L\u00f6sungen abw\u00e4gen und sehen, wie gut Ihre Teams die Anforderungen erf\u00fcllen. Die Untersuchung von Daten in einem Matrixdiagramm kann Ihnen auch helfen, M\u00f6glichkeiten zur Verbesserung Ihrer Abl\u00e4ufe zu finden.<\/p>\n

    4. Punktdiagramme<\/h3>\n

    Punktdiagramme, auch Scattergramme genannt, werden verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen anhand einer gro\u00dfen Anzahl unterschiedlicher Datenpunkte zu finden. Dieses Diagramm wird auf einer x- und y-Achse dargestellt und zeigt \u00c4hnlichkeiten zwischen den Punkten auf, w\u00e4hrend gleichzeitig Ausrei\u00dfer hervorgehoben werden. Die Analyse, wie sich Ihre Variablen zu anderen verhalten, kann Ihnen helfen, Trends innerhalb Ihrer Informationen zu erkennen.<\/p>\n

    \"Scatter<\/p>\n

    Techniken zur Datenvisualisierung: Punktediagramme<\/strong><\/p>\n

    Um zu arbeiten, ben\u00f6tigen Sie mehrere Datenpunkte f\u00fcr jede Variable. Sobald Sie Ihre Daten aufgezeichnet haben, m\u00fcssen Sie die Korrelationen analysieren, die Sie sehen. Wenn die Daten z. B. von links nach rechts aufw\u00e4rts tendieren, haben Sie wahrscheinlich eine positive Beziehung zwischen den Variablen. Wenn Sie jedoch kein konsistentes Muster erkennen k\u00f6nnen, liegt m\u00f6glicherweise \u00fcberhaupt keine Korrelation vor.<\/p>\n

    Bew\u00e4hrte Methoden der Datenvisualisierung: Streudiagramme<\/strong><\/p>\n

    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 ausw\u00e4hlen, die sich mit hoher Wahrscheinlichkeit gegenseitig beeinflussen. Es ist auch wichtig, daran zu denken, dass Trends nicht automatisch mit Kausalit\u00e4t 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 k\u00f6nnte.<\/p>\n

    Beispiele f\u00fcr Datenvisualisierung: Punktediagramme<\/strong><\/p>\n

    Da diese Diagramme verwendet werden, um Korrelationen zu identifizieren, k\u00f6nnen Sie sie zur Untersuchung jedes Problems verwenden. Nehmen wir an, Sie betreiben ein Lieferunternehmen und m\u00f6chten wissen, ob die Tageszeit die Lieferzeiten beeinflusst. Sie k\u00f6nnten ein Streudiagramm erstellen, das vergleicht, wie lange eine Lieferung zu jeder Stunde des Tages dauert. Mit dieser Visualisierung k\u00f6nnen Sie alle Trends erkennen, die sich auf die Effizienz Ihrer Fahrer auswirken k\u00f6nnten.<\/p>\n

    5. Tortendiagramme<\/h3>\n

    Kaum jemand kennt Kuchendiagramme, was sie zu einer gro\u00dfartigen Option macht, wenn Sie Informationen mit einer gro\u00dfen Gruppe von Personen teilen m\u00f6chten. Ein Tortendiagramm sieht aus wie ein Kreis mit mehreren “Scheiben”, die in verschiedenen Gr\u00f6\u00dfen geschnitten sind. Es wird verwendet, um zu zeigen, wie sich die Hauptinformationen, die Sie untersuchen, aus verschiedenen Prozents\u00e4tzen zusammensetzen, und zeigt, wie jeder Teil Ihrer Daten im Vergleich zu den anderen steht.<\/p>\n

    \"Pie<\/p>\n

    Techniken zur Datenvisualisierung: Kreisdiagramme<\/strong><\/p>\n

    Sie k\u00f6nnen ein Tortendiagramm nur dann zur Darstellung von Informationen verwenden, wenn Ihre Daten in Prozents\u00e4tze eines gr\u00f6\u00dferen Ganzen aufgeteilt sind. Anstatt diese Art der Datenvisualisierung zu nutzen, um tiefe Einblicke zu erhalten, geben Kreisdiagramme Ihnen Informationen auf einen Blick.<\/p>\n

    Stellen Sie zun\u00e4chst 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 Aufschl\u00fcsselung zu verstehen.<\/p>\n

    Bew\u00e4hrte Methoden zur Datenvisualisierung: Kreisdiagramme<\/strong><\/p>\n

    Zus\u00e4tzlich zur Beschriftung sollten Sie jedem Segment eine andere Farbe zuweisen, um es zu unterscheiden. Die Organisation der Scheiben nach Gr\u00f6\u00dfe ist sowohl visuell als auch gedanklich einfacher zu verstehen. Am wichtigsten ist, dass Sie die Anzahl der Teile, die Ihr Diagramm enth\u00e4lt, begrenzen. Wenn Sie Ihre Daten in mehr als vier oder f\u00fcnf Scheiben aufteilen m\u00fcssen, sollten Sie wahrscheinlich eine andere Art der Datenvisualisierung w\u00e4hlen.<\/p>\n

    Beispiele f\u00fcr Datenvisualisierung: Kreisdiagramme<\/strong><\/p>\n

    Sie k\u00f6nnen Tortendiagramme verwenden, um zu verstehen, wie Sie Ihre Ressourcen verteilen oder wer den gr\u00f6\u00dften Teil Ihrer Zielgruppe ausmacht. Mit dieser Art von Informationen k\u00f6nnen Sie Ihre Prozesse anpassen, um mehr Effizienz zu erreichen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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