Mithilfe der data visualization können Datenexperten mithilfe von Daten eine Geschichte erzählen. Hier finden Sie einen umfassenden Leitfaden zur data visualization.
Data visualization ist für Menschen, insbesondere Datenexperten, eine leistungsstarke Möglichkeit, Daten so darzustellen, dass sie leicht interpretiert werden können. Sie hilft dabei, mit Daten eine Geschichte zu erzählen, indem Tabellen mit Zahlen in beeindruckende Grafiken und Diagramme umgewandelt werden.
In diesem Artikel erfahren Sie alles über data visualization, einschließlich Definition, Vorteile, Beispiele, Typen und Tools. Wenn Sie sich entscheiden, die Fähigkeiten zu erlernen, die Sie benötigen, um diese in Ihren Beruf zu integrieren, zeigen wir Ihnen Online-Kurse, die Sie von überall aus absolvieren können.
Was ist data visualization?
Data visualization ist die Darstellung von Informationen und Daten mithilfe von Diagrammen, Graphen, Karten und anderen visuellen Hilfsmitteln. Diese Visualisierungen ermöglichen es uns, Muster, Trends oder Ausreißer in einem Datensatz leicht zu erkennen.
Mithilfe der data visualization können Daten auch der breiten Öffentlichkeit oder bestimmten Zielgruppen ohne technische Kenntnisse auf zugängliche Weise präsentiert werden. Beispielsweise könnte die Gesundheitsbehörde einer Regierung eine Karte der geimpften Regionen bereitstellen.
Der Zweck der data visualization besteht darin, fundierte Entscheidungen zu unterstützen und einer ansonsten nichtssagenden Datenbank anschauliche Bedeutung zu verleihen.
Vorteile der data visualization
Data visualization kann in vielen Kontexten in nahezu jedem Bereich eingesetzt werden, beispielsweise in der öffentlichen Politik, im Finanzwesen, im Marketing, im Einzelhandel, im Bildungswesen, im Sport, in der Geschichte und mehr. Hier sind die Vorteile der data visualization:
- Geschichtenerzählen: Menschen fühlen sich von Farben und Mustern in Kleidung, Kunst und Kultur, Architektur usw. angezogen. Bei Daten ist das nicht anders – Farben und Muster ermöglichen es uns, die Geschichte in den Daten zu visualisieren.
- Zugänglichkeit: Informationen werden auf zugängliche und leicht verständliche Weise für verschiedene Zielgruppen weitergegeben.
- Beziehungen visualisieren: Es ist einfacher, Beziehungen und Muster innerhalb eines Datensatzes zu erkennen, wenn die Informationen in einem Diagramm oder einer Grafik dargestellt werden.
- Erkundung: Besser zugängliche Daten bedeuten mehr Möglichkeiten zur Erkundung, Zusammenarbeit und zum Treffen umsetzbarer Entscheidungen.
Tools zur data visualization
Es gibt viele data visualization stools, die Ihren Anforderungen entsprechen. Bevor Sie sich für eines entscheiden, sollten Sie prüfen, ob Sie eine Open-Source-Site benötigen oder einfach ein Diagramm mit Excel oder Google Charts erstellen können. Im Folgenden finden Sie gängige data visualization stools, die Ihren Anforderungen entsprechen könnten.
- Tableau
- Google Charts
- Dundas BI
- Power BI
- JupyteR
- Infogramm
- Diagrammblöcke
- D3.js
- FusionCharts
- Grafana
Arten der data visualization
Die Visualisierung von Daten kann so einfach sein wie ein Balkendiagramm oder ein Streudiagramm, wird aber besonders aussagekräftig, wenn man beispielsweise das Durchschnittsalter des US-Kongresses im Vergleich zum Durchschnittsalter der Amerikaner analysiert . Hier sind einige gängige Arten der data visualization:
- Tabelle: Eine Tabelle besteht aus in Zeilen und Spalten angezeigten Daten, die einfach in einem Word-Dokument oder einer Excel-Tabelle erstellt werden können.
- Diagramm oder Graph: Informationen werden in tabellarischer Form dargestellt, wobei die Daten entlang einer x- und y-Achse angezeigt werden, normalerweise mit Balken, Punkten oder Linien, um Daten im Vergleich darzustellen. Eine Infografik ist ein spezieller Diagrammtyp, der Bilder und Wörter kombiniert, um die Daten zu veranschaulichen.
- Gantt-Diagramm: Ein Gantt-Diagramm ist ein Balkendiagramm, das einen Zeitplan und Aufgaben darstellt, die speziell im Projektmanagement verwendet werden.
- Kreisdiagramm: Ein Kreisdiagramm unterteilt Daten in Prozentsätze, die in „Stücken“ eines Kreises dargestellt werden und zusammen 100 % ergeben.
- Georäumliche Visualisierung: Daten werden in Kartenform mit Formen und Farben dargestellt, die die Beziehung zwischen bestimmten Orten veranschaulichen, beispielsweise eine Choroplethen- oder Heatmap.
- Dashboard: Daten und Visualisierungen werden angezeigt, in der Regel zu Geschäftszwecken, um Analysten das Verständnis und die Präsentation der Daten zu erleichtern.
Beispiele für data visualization
Mithilfe von data visualization’s stools können verschiedene Arten von Diagrammen und Grafiken erstellt werden, um wichtige Daten zu veranschaulichen. Dies sind einige Beispiele für data visualization’s in der realen Welt:
- Datenwissenschaft: Datenwissenschaftler und Forscher haben Zugriff auf Bibliotheken mit Programmiersprachen oder Tools wie Python oder R, mit denen sie Muster in Datensätzen verstehen und identifizieren können. Tools helfen diesen Datenexperten, effizienter zu arbeiten, indem sie Forschungsergebnisse mit Farben, Diagrammen, Linien und Formen kodieren.
- Marketing: Durch das Verfolgen von Daten wie Webverkehr und Social-Media-Analysen können Marketingfachleute analysieren, wie Kunden ihre Produkte finden und ob es sich dabei um Early Adopters oder eher um Nachzügler handelt. Diagramme und Grafiken können Daten für Marketingfachleute und Stakeholder zusammenfassen, um diese Trends besser zu verstehen.
- Finanzen: Investoren und Berater, die sich auf den Kauf und Verkauf von Aktien, Anleihen, Dividenden und anderen Rohstoffen konzentrieren, analysieren die Preisentwicklung im Zeitverlauf, um zu bestimmen, welche Anlagen sich für kurze oder lange Zeiträume lohnen. Liniendiagramme helfen Finanzanalysten bei der Visualisierung dieser Daten, indem sie zwischen Monaten, Jahren und sogar Jahrzehnten umschalten.
- Gesundheitspolitik: Politiker können Choroplethenkarten verwenden, die durch Farben nach geografischen Gebieten (Nationen, Staaten, Kontinente) unterteilt sind. Sie können diese Karten beispielsweise verwenden, um die Sterberaten von Krebs oder Ebola in verschiedenen Teilen der Welt darzustellen.
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obs, bei denen data visualization’s zum Einsatz kommt
Von Marketing bis Datenanalyse ist die data visualization’s eine Fähigkeit, die in vielen Branchen von Nutzen sein kann. Der Ausbau Ihrer Fähigkeiten in der data visualization’s kann in den folgenden Berufen hilfreich sein:
- data visualization analyst: Als data visualizationanalyst (oder -spezialist) sind Sie für die Erstellung und Bearbeitung visueller Inhalte wie Karten, Diagramme und Infografiken aus großen Datensätzen verantwortlich.
- Ingenieur für data visualization: Ingenieure und Entwickler für data visualization’s sind Experten sowohl im Umgang mit Daten mit SQL als auch darin, Produktteams bei der Erstellung benutzerfreundlicher Dashboards zu unterstützen, die Storytelling ermöglichen.
- Datenanalyst: Ein Datenanalyst sammelt, bereinigt und interpretiert Datensätze, um Fragen zu beantworten oder geschäftliche Probleme zu lösen.
Daten sind überall. In kreativen Rollen wie Grafikdesigner , Content-Stratege oder Social-Media-Spezialist kann Ihnen Fachwissen zur data visualization’s dabei helfen, anspruchsvolle Probleme zu lösen. Als E-Mail-Vermarkter können Sie Dashboards erstellen, um Analysen zu verfolgen, oder als Kommunikationsdesigner Infografiken erstellen.
Auf der anderen Seite können Datenexperten von Fähigkeiten zur data visualization’s profitieren, um anhand von Daten eindrucksvollere Geschichten zu erzählen.
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Tauchen Sie ein in die data visualization
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Weitere Informationen zur data visualization’s mit Excel und Cognos Analytics finden Sie in der Spezialisierung „Data Analysis and Visualization Foundations“ von IBM .