Datenvisualisierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenanalyse und spielt eine entscheidende Rolle bei der Kommunikation komplexer Informationen. In diesem Blog werden wir die Grundlagen der Datenvisualisierung erkunden und Ihnen Tipps zu Diagrammtypen und Tools an die Hand geben, mit denen Sie das Beste aus Ihren Daten herausholen können.
Inhalt:
- Definition: Was ist Datenvisualisierung?
- Warum ist eine gute Datenvisualisierung so wichtig?
- Arten der Datenvisualisierung
- Eyecatcher-Diagramme erstellen: 5 Tipps
- Anregungen und Tools für Datenvisualisierungen finden
- Beginnen Sie jetzt mit effektiver Datenvisualisierung
Definition: Was ist Datenvisualisierung?
Daten wurden schon früh in der Menschheitsgeschichte visualisiert. So verwendeten die Inkas im 7. Jahrhundert die Knotenschrift Quipu, um Lagerbestände, demographische Informationen und sogar historische Aufzeichnungen zu codieren und zu speichern. Die farbigen Schnüre sowie die spezifische Platzierung und Art der Knoten stellten eine hochentwickelte Form der Datenvisualisierung dar, die es den Inkas ermöglichte, administrative Aufgaben ohne ein geschriebenes Wortsystem zu bewältigen.
Heutzutage meint Datenvisualisierung (im Englischen „data visualization”) den Prozess, komplexe Informationen in Form von Diagrammen, Grafiken oder Karten grafisch darzustellen. Mithilfe von Datenpunkten und speziellen Tools können detaillierte Daten aus unterschiedlichen Quellen vereinheitlicht und verständlich veranschaulicht werden.
Warum ist eine gute Datenvisualisierung so wichtig?
Datenvisualisierung ist eine wichtige Methode im Rahmen des Datenmanagements, um Muster, Trends, Zusammenhänge und andere Insights zu erkennen, die in den Rohdaten oft verborgen bleiben. Insbesondere im geschäftlichen Kontext unterstützt die Datenvisualisierung so die datengestützte Entscheidungsfindung.
In Zeiten von Big Data und Cloud-Technologien wird es immer schwieriger, aus der Menge an täglich erzeugten Daten relevante Erkenntnisse zu ziehen. Das bestätigt der State of Date and Analytics von Salesforce: In den nächsten 12 Monaten wird ein Anstieg der von Unternehmen generierten Datenmenge um durchschnittlich 22 Prozent erwartet. Dank Datenvisualisierung werden all diese unstrukturierte Daten in visuell ansprechende Grafiken, Diagramme und interaktive Dashboards verwandelt, die dabei helfen, die Geschichte hinter den Zahlen zu erzählen und diese zu verstehen. Durch die Darstellungen können Hypothesen geprüft und neue Fragen entwickelt werden. Statt einer reinen Reaktion auf die Daten können Entscheidungstragende von den Darstellungen zu proaktivem Handeln inspiriert werden.
Kurz und knapp: Datenvisualisierung hilft uns, die Herausforderungen unserer Zeit zu meistern, indem sie die gesammelten Daten verständlich und nutzbar macht.
Arten der Datenvisualisierung
Wir alle kennen die klassischen Torten- oder Balkendiagramme, doch die Darstellungsarten der Datenvisualisierung sind wesentlich vielfältiger. Im Folgenden finden Sie einige der verschiedenen Visualisierungsarten aufgelistet:
Diagramme
- Balkendiagramm
- Blasendiagramm
- Bullet-Diagramm
- Flächendiagramm
- Gantt-Diagramm
- Histogramm
- Keildiagramm
- Kreisdiagramm
- Liniendiagramm
- Polar-Area-Diagramm
- Radiales Baumdiagramm
- Streudiagramm (2D oder 3D)
Tabellen
- Hervorhebungstabelle
- Texttabellen
Graphen
- Streamgraph
- Netzwerkgraph
Karten
- Baumkarte
- Heatmap
- Kartenanamorphote
- Punktstreuungskarte
Weitere Formate
- Infografiken
- Dashboards
- Zeitachse
- Matrix
- Netzwerk
- Wortwolke
Jede dieser Darstellungsarten hat ihre eigenen Stärken und Anwendungsfälle. Wichtig ist, dass Sie die jeweilige Darstellung mit den entsprechenden Daten verknüpfen, um eine verständliche Visualisierung zu erzielen und Erkenntnisse daraus zu schöpfen.
Visual Best Practice: Den optimalen Diagrammtyp wählen
Die Wahl des optimalen Diagrammtyps hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Art der Daten, die visualisiert werden sollen, und dem Zweck der Visualisierung. Möchten Sie beispielsweise die Umsätze verschiedener Produktkategorien in einem bestimmten Jahr darstellen, eignet sich ein Balkendiagramm, da es den Vergleich zwischen den Kategorien erleichtert. Wollen Sie hingegen die Umsatzentwicklung eines Produkts über mehrere Jahre hinweg visualisieren, eignet sich ein Liniendiagramm besser, da es Trends und zeitliche Veränderungen deutlich zeigt.
Auf der kostenlosen Online-Plattform Tableau Public finden Sie eine Vielzahl von Beispielen für Diagrammtypen, darunter Balkendiagramme, Liniendiagramme, Kreisdiagramme und Scatterplots, die Sie je nach den Anforderungen des Projekts auswählen können. Lassen Sie sich von den interaktiven Dashboards der weltweit größten Sammlung von Datenvisualisierungen inspirieren.
Abgrenzung der Darstellungsarten
Die verschiedenen Visualisierungsformen vermitteln nicht nur unterschiedliche Informationen und eigenen sich für verschiedene Zwecke, sie haben auch ihre spezifischen Stärken und eignen sich besonders für bestimmte Arten von Daten und deren Analyse.
Diagramme beispielsweise sind besonders gut zur Darstellung von Trends, Vergleichen und Verteilungen, indem sie visuelle Muster betonen. So können monatliche Verkaufszahlen verschiedener Produkte ideal mit Säulendiagrammen visualisiert werden.
Graphen hingegen sind ideal für die Visualisierung von Beziehungen oder Zusammenhängen zwischen Datenpunkten, wie etwa ein Netzwerkgraph zur Visualisierung der Verbindungen zwischen verschiedenen Forschungsinstituten.
Karten bieten eine geografische Perspektive auf Daten, wodurch räumliche Muster und Zusammenhänge hervorgehoben werden. Ein Beispiel hierfür ist eine Heatmap zur Darstellung der Verbreitung eines bestimmten Phänomens in verschiedenen Regionen.
Tabellen sind nützlich für die detaillierte und präzise Darstellung von Daten, insbesondere wenn genaue Werte und viele Variablen wie die Verkaufszahlen und Kosten verschiedener Produkte dargestellt werden müssen.
Dashboards kombinieren verschiedene Visualisierungsarten, um einen umfassenden Überblick zu bieten. Sie ermöglichen zudem eine interaktive Analyse durch die Kombination von Diagrammen, Graphen, Karten und Tabellen. Ein Beispiel hierfür ist ein interaktives Dashboard, das Verkaufs-, Marketing- und Kundendaten kombiniert und visuell aufbereitet.
Gut zu wissen: Beim Dashboard-Design geht es nicht um Schönheit, sondern um Funktionalität. Den Benutzenden sollen so schnell wie möglich die benötigten Informationen geliefert werden. Lernen Sie in unserem Bericht, was Sie für das Erstellen dynamischer Dashboards benötigen, wie Sie produktiv mit den Verantwortlichen zusammenarbeiten und wie Sie Ihre Tableau-Dashboards für die Anwendung optimieren können.
Vor- und Nachteile verschiedener Diagrammarten
Jeder Diagrammtyp hat seine eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Lesbarkeit, Interpretationsklarheit, Effektivität und Ästhetik. Zum Beispiel können Kreisdiagramme Schwierigkeiten bei der Vergleichbarkeit von Datenwerten verursachen, während Balkendiagramme diese Informationen klarer darstellen können. Wir haben für Sie eine Übersicht verschiedener Diagrammtypen mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen veranschaulicht.
Bewertung verschiedener Diagrammtypen
| Diagrammtyp | Vorteil | Nachteil |
| Flächendiagramm | Gute Darstellung von Daten über einen Zeitraum hinweg | Kann bei mehreren Kategorien unübersichtlich werden |
| Balkendiagramm | Klarer und einfacher Vergleich von Datenwerten | Bei großen Datenmengen schwer lesbar |
| Liniendiagramm | Ideal zur Verfolgung von Trends über Zeiträume hinweg | Nicht geeignet, um mehrere Kategorien zu vergleichen |
| Blasendiagramm | Zeigt Beziehungen zwischen drei Datendimensionen | Schwer zu interpretieren bei ähnlicher Blasengröße |
| Streudiagramm | Gute Darstellung der Verteilung und Zusammenhänge der Variablen | Kann schwer zu interpretieren sein |
| Kreisdiagramm | Gute Darstellung von Anteilen | Bei zu vielen Kategorien wird Vergleichbarkeit schwierig |
| Gantt-Diagramm | Ideal zur Darstellung von Zeitplänen und Verläufen | Schwere Lesbarkeit bei vielen Details |
All diese Beispiele zeigen deutlich, dass die Wahl des geeigneten Diagrammtyps von den spezifischen Anforderungen und Eigenschaften der Daten abhängt. Während einige Diagrammtypen eine gute Klarheit und Vergleichbarkeit bieten, können andere durch ihre ästhetische Darstellung beeindrucken. Wichtig ist, dass der Spagat zwischen Form und Inhalt gemeistert wird – so muss die Darstellung sowohl visuell ansprechend als auch verständlich sein und Rückschlüsse zulassen.
Die kostenlose Online-Plattform Tableau Public bietet Ihnen eine Vielzahl von Tools und Funktionen, mit denen Sie ansprechende und informative Visualisierungen erstellen und sogar öffentlich teilen können – entweder mit der plattforminternen Webdokumenterstellung oder mit der Tableau Desktop Public Edition. Mit Millionen inspirierender Datenvisualisierungen, die Sie erkunden und von denen Sie lernen können, bietet Tableau Public eine ideale Plattform, mit der Sie Ihre eigenen Datenkompetenzen entwickeln und ein Online-Portfolio Ihrer Arbeit erstellen können. Treten Sie der Tableau Public Community bei und erleben Sie ein dynamisches Umfeld, in dem Sie sich weiterentwickeln und von anderen lernen können.
Eyecatcher-Diagramme erstellen: 5 Tipps
Um Diagramme und andere Datenvisualisierungen zu wahren Eyecatchern zu machen, ist es wichtig, auf Aspekte wie Farbgebung, Layout, Beschriftung und Interaktivität zu achten. Die folgenden Tipps helfen Ihnen, Diagramme zu erstellen, die nicht nur ins Auge stechen, sondern auch informativ sind.
1. Wählen Sie den passenden Diagrammtypen
Wählen Sie den Diagrammtyp, der am besten zur Darstellung Ihrer Daten und zum Zweck Ihrer Visualisierung passt. Bewerten Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Darstellungsformen beziehungsweise Diagrammtypen und wählen Sie entsprechend der spezifischen Datenanforderungen.
2. Setzen Sie Farben gezielt ein
Verwenden Sie kontrastreiche und harmonisch aufeinander abgestimmte Farben, um wichtige Daten hervorzuheben und das Diagramm visuell ansprechend zu gestalten. Nutzen Sie die Farben dabei konsequent und sinnvoll, um eine gute Lesbarkeit zu ermöglichen.
3. Optimieren Sie das Layout
Ein aufgeräumtes und gut strukturiertes Layout erleichtert das Verständnis. Platzieren Sie Titel, Legenden und Beschriftungen übersichtlich und gut lesbar und vermeiden Sie unnötige Elemente, damit der Fokus auf den wesentlichen Daten liegt.
4. Klare und präzise Beschriftungen
Halten Sie Beschriftungen Ihrer Darstellungen informativ, aber nicht zu überladen. Sie sollten die wichtigsten Informationen vermitteln, ohne das Diagramm zu überfüllen oder zu Missverständnissen zu führen.
5. Interaktive Diagramme
Gestalten Sie Ihre Diagramme interaktiv, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Funktionen wie Hover-Effekte, Drill-Down-Möglichkeiten und Filteroptionen machen die Visualisierung interessanter. So können Lesende tiefer in die Daten eintauchen.
Erzählen Sie die Geschichte der Daten hinter den Filmen, die Sie lieben! Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Daten aus IMDb Ihre eigene Datenvisualisierung basierend auf Ihren Lieblingsfilmen erstellen. Egal, ob Sie Anfänger oder Tableau-Experte sind – erstellen Sie Ihre Visualisierung mithilfe des Data + Movies-Starter-Dashboards anhand einfach zu befolgender Schritte oder gestalten Sie Ihre eigene Visualisierung von Grund auf. Teilen Sie Ihre Visualisierung mit der DataFam auf Tableau Public, um Ihr kostenloses Data + Movies-T-Shirt zu erhalten.
Anregungen und Tools für Datenvisualisierungen finden
Es gibt verschiedene Quellen und Tools für Anregungen und Inspirationen für Datenvisualisierungen, darunter Online-Galerien, soziale Medien, Fachzeitschriften und Community-Events. Tableau bietet beispielsweise mit Tableau Public eine aktive Community und Ressourcen zur Unterstützung bei der Erstellung beeindruckender Visualisierungen. Über den Newsletter „Viz of the Day“ können Sie sich dabei von der Tableau Community jeden Tag aufs Neue inspirieren lassen und sich Anregungen für Ihre eigenen Datenvisualisierungen holen.
Beginnen Sie jetzt mit effektiver Datenvisualisierung
Eine gute Datenvisualisierung ist unerlässlich, um komplexe Daten verständlich und ansprechend darzustellen. Es ist wichtig, die verschiedenen Arten von Diagrammen zu verstehen, ihre Vor- und Nachteile zu berücksichtigen und sie entsprechend den Anforderungen des jeweiligen Projekts einzusetzen. Durch Datenvisualisierung können Daten nicht nur klarer interpretiert, sondern auch effektiver präsentiert werden. Dies unterstützt fundierte Entscheidungsprozesse und fördert das Verständnis komplexer Zusammenhänge.
Letztendlich ist Datenvisualisierung ein mächtiges Instrument, das es ermöglicht, die Geschichten hinter den Daten zu entdecken und zu teilen. Das ist in der heutigen datengetriebenen Welt für Unternehmen von unschätzbarem Wert.
Mit Tableau als Werkzeug stehen Ihnen verschiedene Diagrammtypen und Funktionen zur Verfügung, mit denen Sie aussagekräftige Visualisierungen erstellen und Erkenntnisse kommunizieren können. Testen Sie Tableau heute noch aus.
