7 Datenvisualisierungstechniken, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte

In der sich ständig verändernden Welt der Datenwissenschaft ist die Fähigkeit, Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren, eine Fähigkeit, die aussergewöhnliche Datenwissenschaftler auszeichnet. 

Da die Datenmengen weiterhin exponentiell wachsen, wird es immer wichtiger, komplexe Datensätze in visuell überzeugende Erzählungen zu verwandeln. An dieser Stelle wird die Datenvisualisierung zu einem unverzichtbaren Werkzeug. Indem sie sich die Macht der visuellen Darstellung zunutze machen, können Datenwissenschaftler komplizierte Informationen in leicht verständliche Visualisierungen umwandeln, die für das Publikum nachvollziehbar sind und eine fundierte Entscheidungsfindung erleichtern.

In diesem Blogbeitrag werden sieben wesentliche Datenvisualisierungstechniken vorgestellt, die jeder Datenwissenschaftler beherrschen sollte. Diese Techniken umfassen:

• Balkendiagramme
• Liniendiagramme
• Punktediagramme
• Heatmaps
• Boxplots
• Geigenplots
• interaktive Visualisierungen

Jede Technik bietet einzigartige Möglichkeiten, um verschiedene Aspekte von Daten darzustellen und verborgene Erkenntnisse aufzudecken. Wenn Datenwissenschaftler die Stärken und Anwendungen dieser Techniken verstehen, sind sie in der Lage, die am besten geeignete Visualisierung für ihre Daten auszuwählen und ihre Ergebnisse effektiv an verschiedene Zielgruppen zu kommunizieren.

Durch eine detaillierte Untersuchung dieser sieben Techniken soll dieser Blog-Beitrag Datenwissenschaftler mit dem Wissen und den Fähigkeiten ausstatten, die erforderlich sind, um das volle Potenzial der Datenvisualisierung zu nutzen. Der Beitrag wird Folgendes bieten:

Anwendungsfälle

Erörterung der Erstellung und Interpretation von Diagrammen und Tabellen
Tipps zur Steigerung der Effektivität der Visualisierung

Ganz gleich, ob es darum geht, Stakeholdern Ergebnisse zu präsentieren, mit Kollegen zusammenzuarbeiten oder Entscheidungsträger zu beeinflussen, die Beherrschung dieser Techniken wird es dir ermöglichen, komplexe Ideen klar, wirkungsvoll und überzeugend zu vermitteln.

Entdecke mit uns die Macht der Datenvisualisierung! Am Ende dieses Blogeintrags wirst du die Werkzeuge und das Fachwissen haben, dass du brauchst, um Rohdaten in fesselnde visuelle Erzählungen zu verwandeln, die informieren, inspirieren und zu sinnvollem Handeln anregen. Machen dich bereit, ein Meister des Geschichtenerzählens mit Daten zu werden!

Balkendiagramme

Ein Balkendiagramm ist eine visuelle Darstellung von Daten, bei der rechteckige Balken mit unterschiedlichen Höhen oder Längen verwendet werden. Die Länge oder Höhe jedes Balkens in einem Balkendiagramm gibt an, wie oft oder wie viel von etwas mit einer bestimmten Kategorie verbunden ist. Je höher der Balken ist, desto grösser ist der Wert oder die Häufigkeit, die er für diese Kategorie darstellt.



Balkendiagramme sind ein hilfreiches Instrument zum Verständnis von Daten, da sie Muster und Beziehungen visuell darstellen. Es eignet sich hervorragend für den Vergleich von Daten zwischen verschiedenen Kategorien. In einem Balkendiagramm haben die rechteckigen Balken unterschiedliche Längen, und die Höhe oder Länge jedes Balkens zeigt die Menge oder Häufigkeit der Daten an. Auf diese Weise lassen sich Muster, Trends und Unterschiede zwischen den Kategorien leicht erkennen. Ob nun Umsätze, Umfrageergebnisse oder Bevölkerungszahlen untersucht werden, Balkendiagramme bieten eine klare und leicht verständliche Möglichkeit, Informationen zu vermitteln. Sie sind unverzichtbar für die Analyse und effektive Kommunikation von Daten.

Interpretation von Balkendiagrammen:

Bei der Interpretation eines Balkendiagramms geht es darum, die Höhen oder Längen der Balken zu analysieren und Vergleiche zwischen den Kategorien anzustellen. Wie Jim in seinem Artikel "Balkendiagramme: Verwendung, Beispiele und Interpretation" schreibt:

"Balkendiagramme vergleichen oft Kategorien, aber das ist nicht immer der Fall. Du brauchst nur eine diskrete Variable für die horizontale X-Achse... Beurteile die Unterschiede zwischen den Balken, um zu bewerten, wie sich die Metrik zwischen diskreten Werten verändert. Identifiziere die Gruppen mit den höchsten und niedrigsten Werten."

Längere oder höhere Balken bedeuten grössere Werte. Suche nach Mustern, Trends oder Ungleichheiten zwischen verschiedenen Kategorien. Vergleiche die Höhe der Balken, um höhere oder niedrigere Werte zu erkennen. Der Abstand zwischen den Balken zeigt die Unterscheidung zwischen den Kategorien an.

Hier sind einige einfache Tipps, um deine Balkendiagramme zu verbessern:

Ordne die Balken in einer logischen Reihenfolge an: Sortiere die Balken in einer logischen Reihenfolge, die einen einfachen Vergleich und ein besseres Verständnis der Daten ermöglicht. Dies könnte bedeuten, dass die Balken in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge, in chronologischer Reihenfolge oder in einer anderen, der Art der Daten entsprechenden Reihenfolge angeordnet werden.
Verwende Buckets: Buckets vereinfachen komplexe Datensätze und erleichtern die Interpretation der im Diagramm dargestellten Informationen. Die Gruppierung und Zusammenfassung von Daten mit Hilfe von Bereichen bieten einen klareren Überblick oder Vergleich verschiedener Kategorien oder Bereiche. Durch die Verwendung von Bereichen kannst du Muster, Trends oder Verteilungen innerhalb der Daten effektiv hervorheben. 

Achte auf die richtige Skalierung: Achte auf die Skalierung deines Balkendiagramms, damit die Daten korrekt dargestellt werden. Vermeide eine Verzerrung der visuellen Darstellung durch die Verwendung ungeeigneter Skalen, die den Betrachter in die Irre führen können.

Wähle die geeignete Art von Balkendiagramm: Es gibt verschiedene Arten von Balkendiagrammen, z. B. vertikale Balkendiagramme (Säulendiagramme) und horizontale Balkendiagramme (Balkendiagramme). Wähle den Typ, der am besten zu deinen Daten und der Botschaft, die du vermitteln willst, passt. Horizontale Balkendiagramme sind besonders nützlich, wenn es sich um lange Überschriften handelt, da sie ein einfaches horizontales Lesen ermöglichen, ohne dass man den Kopf vertikal drehen muss.

Liniendiagramm

Liniendiagramme sind grafische Darstellungen, die Linien zur Verbindung von Datenpunkten verwenden. Laut Chartio ist ein Liniendiagramm eine grafische Darstellung, die Änderungen der Werte für eine Variable (auf der vertikalen Achse) über einen kontinuierlichen Bereich einer zweiten Variable (auf der horizontalen Achse) hervorhebt. 



Liniendiagramme werden häufig zur Analyse und Darstellung von Zeitreihendaten verwendet, z. B. von Börsentrends, Wettermustern oder der Bevölkerungsentwicklung im Laufe der Zeit. Darüber hinaus können Liniendiagramme eingesetzt werden, um Veränderungen bei Kennzahlen wie Verkaufszahlen, Website-Verkehr oder Engagement in sozialen Medien zu verfolgen. Sie eignen sich besonders für die Darstellung von Trends, Mustern oder Veränderungen von Daten im Laufe der Zeit und sind daher ein wertvolles Instrument für die Darstellung von zeitlichen Informationen.

Interpretation von Liniendiagrammen:

Um ein Liniendiagramm besser zu verstehen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, gehe folgendermassen vor: 

• Untersuche Steigung und Richtung: Analysiere die Steigung der Linien, um steigende, fallende oder konstante Trends zu erkennen.
• Muster erkennen: Suche nach konsistenten Trends, Schwankungen oder Zyklen in der Gesamtform des Diagramms.
• Beurteile die Veränderungsrate: Betrachte die Steigung der Linien, um die Geschwindigkeit der Veränderung zu verstehen.
• Achte auf Schnittpunkte und Überlappungen: Achte darauf, wo sich die Linien schneiden oder überlappen, um die Beziehungen zwischen den Variablen zu erkennen.
• Beachte Ausreisser und Anomalien: Achte auf Datenpunkte, die erheblich vom Gesamtmuster abweichen, und untersuche ihre Bedeutung.
• Durch die Visualisierung der Daten in einem Liniendiagramm kannst du Erkenntnisse gewinnen, Anomalien erkennen und auf der Grundlage der beobachteten Muster und Trends Vorhersagen treffen.

Hier sind einige einfache Tipps, um deine Liniendiagramme zu verbessern:

• Nullwert-Basislinie: Wie Mike Yi schreibt, ist bei Liniendiagrammen im Gegensatz zu Balkendiagrammen und Histogrammen nicht unbedingt eine Null-Basislinie auf der vertikalen Achse erforderlich. Der Schwerpunkt eines Liniendiagramms liegt auf der Darstellung von Wertänderungen und nicht auf den absoluten Werten selbst. Daher ist es akzeptabel, den Bereich der vertikalen Achse in Liniendiagrammen anzupassen, um aussagekräftige Wertänderungen hervorzuheben, ohne sich streng an eine Null-Basislinie zu halten.
• Vereinfachen und entrümpeln: Halte dein Liniendiagramm sauber und übersichtlich, indem du alle unnötigen Elemente entfernst. Vermeide übermässige Gitternetzlinien, Verzierungen oder Anmerkungen, die den Betrachter von den wichtigsten Datentrends ablenken könnten. Bemühe dich um Einfachheit, um sicherzustellen, dass die wichtigsten Informationen hervorgehoben werden.
• Begrenze die Anzahl der Zeilen: Wenn du zu viele Linien hast, solltest du die Anzahl der Variablen oder Kategorien, die du darstellst, reduzieren. Wenn du dich auf die wichtigsten oder relevantesten Datenpunkte konzentrierst, wird das Diagramm nicht überladen und ist leichter zu interpretieren. Die Auswahl einer Untergruppe von Linien, die deine Botschaft am besten vermitteln, kann die Klarheit verbessern und den Betrachter nicht überfordern.

Streudiagramme

Eine Punktwolke ist eine grafische Darstellung, die die Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen zeigt. Es verwendet Punkte zur Darstellung von Datenpunkten, wobei jeder Punkt die Werte der beiden zu vergleichenden Variablen repräsentiert. Durch die Untersuchung eines Streudiagramms können wir Muster oder Verbindungen zwischen den Variablen erkennen. Es hilft uns zu verstehen, wie sich die Variablen gemeinsam verändern und ob es irgendwelche Ausreisser oder besondere Gruppen von Datenpunkten gibt. Einfacher ausgedrückt: Ein Streudiagramm hilft uns, die Beziehung zwischen zwei Zahlenreihen zu visualisieren und zu verstehen.



Streudiagramme sind wertvolle Hilfsmittel für praktische Szenarien. Sie können zum Beispiel veranschaulichen, wie sich die Hauspreise in Abhängigkeit von der Grösse des Hauses verändern. In der Bildung helfen uns Streudiagramme zu verstehen, ob mehr Lernstunden zu besseren Prüfungsergebnissen führen. In der Wirtschaft erleichtern sie die Analyse des Zusammenhangs zwischen Werbeausgaben und Umsatzerlösen. Im Einzelhandel können Streudiagramme zeigen, wie sich die Temperatur auf den Verkauf von Eiscreme auswirkt. Im Personalwesen können Streudiagramme den Zusammenhang zwischen der Erfahrung der Mitarbeiter und dem Gehalt aufzeigen. Diese Beispiele zeigen, wie Streudiagramme dabei helfen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren auf einfache Weise zu verstehen.
Interpretation von Streudiagrammen:

Wenn du diese Schritte befolgst und den Kontext der Daten berücksichtigst, kannst du wertvolle Erkenntnisse aus einem Streudiagramm gewinnen und die Beziehung zwischen den dargestellten Variablen interpretieren.



Schritt-für-Schritt-Anleitung zur effektiven Interpretation einer Punktwolke:
Untersuche die Verteilung der Daten: Betrachte die Gesamtverteilung der Datenpunkte. Konzentriert es sich auf eine bestimmte Region oder ist es breit gestreut? Diese erste Beobachtung kann Aufschluss über das Muster oder das Fehlen eines Musters in den Daten geben.

Bestimmen die Richtung der Beziehung: Untersuche die Bewegung der Datenpunkte. Wenn sie sich im Allgemeinen von links unten nach rechts oben bewegen, deutet dies auf eine positive Beziehung hin - d. h., wenn eine Variable zunimmt, nimmt auch die andere tendenziell zu. Bewegen sich die Datenpunkte dagegen von links oben nach rechts unten, deutet dies auf eine negative Beziehung hin. Gibt es kein erkennbares Muster, kann dies auf keinen Zusammenhang oder eine schwache Korrelation hindeuten.

Bestimme die Stärke der Beziehung: Achte darauf, wie eng die Datenpunkte um eine Linie oder Kurve angeordnet sind. Wenn sie eng beieinander liegen und eine deutliche Linie oder Kurve bilden, deutet dies auf eine starke Beziehung hin. Sind die Punkte hingegen stärker verstreut und folgen keinem bestimmten Muster, deutet dies auf eine schwache Beziehung oder keine Korrelation hin.
Bewerte die Korrelation: Um die Beziehung zwischen den Variablen zu quantifizieren, berechne den Korrelationskoeffizienten. Dieser Wert reicht von -1 bis 1. Ein Wert nahe 1 oder -1 bedeutet eine starke positive oder negative Korrelation, während ein Wert nahe 0 auf eine schwache oder keine Korrelation hinweist.

Wenn du diese Schritte befolgst und den Kontext der Daten berücksichtigst, kannst du wertvolle Erkenntnisse aus einem Streudiagramm gewinnen und die Beziehung zwischen den dargestellten Variablen interpretieren.

Im Folgenden findest du einige einfache Tipps, mit denen du deine Punktdiagramme verbessern kannst:

Nachdem wir nun die Grundlagen der Interpretation eines Streudiagramms behandelt haben, wollen wir nun einige einfache Tipps erkunden, um die Effektivität eines Streudiagramms zu verbessern. 
Transparenz der Datenpunkte: Wenn sich viele Datenpunkte überschneiden, solltest du Transparenz oder Alpha-Blending verwenden, um die Dichte der Daten visuell hervorzuheben.
Konsistente Datendarstellung: Stell dich darauf ein, dass die Datenpunkte im gesamten Streudiagramm einheitlich dargestellt werden. Verwende dasselbe Symbol, dieselbe Grösse und Farbe für alle Datenpunkte, um die Konsistenz zu wahren. Du kannst jedoch Variationen dieser Attribute einführen, um verschiedene Variablen oder Kategorien im Datensatz darzustellen. Auf diese Weise kannst du mehrere Dimensionen von Informationen vermitteln.
Vermeide Überschneidungen: Überschneidungen treten auf, wenn mehrere Datenpunkte so aufgetragen werden, dass sie sich überschneiden, wodurch es schwierig wird, einzelne Punkte oder Muster zu erkennen. Um Overplotting zu vermeiden, solltest du Techniken wie Jittering, Alpha-Blending oder die Verringerung der Grösse der Datenpunkte in Betracht ziehen.
Füge eine Trendlinie hinzu: Wie von Mike Yi in seinem Artikel erwähnt: "A Complete Guide to Scatter Plots" erwähnt, kann das Einfügen einer Trendlinie in ein Streudiagramm eine nützliche Technik sein, um die Gesamtbeziehung oder den Trend zwischen den Variablen zu visualisieren und hervorzuheben. Dadurch lassen sich Einblicke in die allgemeine Richtung und Stärke der Korrelation gewinnen.
Wenn du diese Tipps beachtest, kannst du Streudiagramme erstellen, die Beziehungen effektiv darstellen, Informationen klar vermitteln und die Aufmerksamkeit der Betrachter fesseln.

Heatmaps

Es gibt verschiedene Arten von Heatmaps, wie z. B. Intensitäts- oder Dichte-Heatmaps, bei denen Daten mithilfe von Farben grafisch dargestellt werden, um unterschiedliche Intensitäts- oder Dichtegrade darzustellen. Sie werden in der Regel zur Darstellung von Daten auf einer zweidimensionalen Fläche, wie einer Karte oder einem Raster, verwendet, wobei jedem Datenpunkt eine auf seinem Wert basierende Farbe zugewiesen wird. In dieser Diskussion werden wir uns auf Korrelations- und kategoriale Heatmaps konzentrieren.

1. Korrelations-Heatmap: Eine Korrelations-Heatmap zeigt die Beziehungen zwischen verschiedenen Zahlen in einem Datensatz. Sie verwendet Farben, um die Stärke und Richtung dieser Beziehungen darzustellen. Farben von rot bis blau zeigen positive bzw. negative Korrelationen an. Korrelations-Heatmaps sind nützlich, um Muster und Verbindungen zwischen numerischen Werten zu erkennen.

    2. Kategorische Heatmap: Eine kategoriale Heatmap hilft uns, die Beziehungen zwischen verschiedenen Kategorien oder Gruppen innerhalb eines Datensatzes zu verstehen. Es verwendet Farben, um die Häufigkeit oder Anzahl der Beobachtungen innerhalb jeder Kategorie Kombination anzuzeigen. Kategoriale Heatmaps sind wertvoll für die Identifizierung von Mustern und Verteilungen innerhalb verschiedener Gruppen. Sowohl Korrelations- als auch kategoriale Heatmaps sind nützlich für die Analyse von Daten und die Aufdeckung von Mustern, aber sie werden mit unterschiedlichen Arten von Variablen verwendet. Korrelations-Heatmaps sind auf numerische Werte anwendbar, während kategorische Heatmaps mit Kategorien oder Gruppen arbeiten. Die Wahl hängt von der Art der Daten und den spezifischen Fragen ab, die du adressieren willst.

Interpretieren von Heatmaps:

Zur Interpretation von Heatmaps gehört das Verständnis der Farben und der Daten, die sie darstellen. Hier sind einige Richtlinien, die bei der Interpretation helfen:

Korrelations-Heatmaps:

• Farbdarstellung: Wärmere Farben (z. B. rot) zeigen in der Regel positive Korrelationen an, während kühlere Farben (z. B. blau) negative Korrelationen anzeigen. Die Intensität der Farbe steht für die Stärke der Korrelation.
• Identifizierung von Mustern: Suche nach Clustern oder Gruppen von Variablen mit ähnlichen Farbmustern, die auf starke Korrelationen hinweisen.
• Korrelationswerte: Einige Heatmaps können die tatsächlichen Korrelationswerte innerhalb jeder Zelle anzeigen. Beachte hohe Werte (nahe bei 1 oder -1), da sie auf eine starke Beziehung zwischen den entsprechenden Variablen hinweisen.

Kategorische Heatmaps:

• Farbige Darstellung: Die Farben stellen die Häufigkeit oder Anzahl der Beobachtungen innerhalb jeder Kategoriekombination dar. Die Intensität oder Schattierung der Farbe kann die Grösse der Anzahl oder Häufigkeit widerspiegeln.
• Identifizierung von Mustern: Achte auf Bereiche mit hoher oder niedriger Intensität in der Heatmap, die auf Kategorien oder Kombinationen hinweisen, die eine höhere oder niedrigere Häufigkeit von Beobachtungen aufweisen.
• Vergleiche: Vergleiche die Farbintensitäten zwischen verschiedenen Zeilen oder Spalten, um Unterschiede in der Häufigkeit oder Anzahl zwischen Kategorien oder Gruppen zu erkennen.

Denke daran, dass die Interpretation von Heatmaps subjektiv und kontextabhängig ist. Berücksichtige den Kontext und dein Verständnis der Daten. Die Berücksichtigung der angezeigten Daten und aller Hintergrundinformationen hilft bei der korrekten Interpretation der Heatmaps. 

Hier sind einige einfache Tipps, um Heatmaps zu verbessern:

Um die Wirksamkeit und Klarheit von Heatmaps zu verbessern, solltest du die folgenden Strategien in Betracht ziehen:
Wähle klare Farben: Wähle Farben, die die Daten genau darstellen und leicht zu interpretieren sind. Verwende unterscheidbare Farben, die die Informationen intuitiv vermitteln. Vermeide Farbschemen, die zu Verwirrung oder Fehlinterpretationen führen könnten.

Strategische Anordnung und Gruppierung von Variablen: Ordne die Variablen in einer Weise an, die die Lesbarkeit und Interpretierbarkeit der Heatmap verbessert. Ziehe bei Korrelations-Heatmaps in Betracht, hoch korrelierte Variablen zusammen zu gruppieren, um Muster und Cluster besser zu erkennen. Ordne bei kategorialen Heatmaps die Kategorien logisch auf der Grundlage der Häufigkeit oder einer für deine Daten sinnvollen Reihenfolge an.

Füge informative Annotationen hinzu: Verbessere die Interpretation deiner Heatmap, indem Beschriftungen, Titel oder erklärende Notizen ergänzt werden. Diese zusätzlichen Anmerkungen liefern Kontext und verdeutlichen die Darstellung der Heatmap. Sie helfen dem Betrachter, die Daten und alle damit verbundenen relevanten Details zu verstehen.
Wenn du diese Vorschläge berücksichtigst, kannst du die Qualität deiner Heatmaps verbessern und sie klarer, genauer und einfacher zu interpretieren gestalten.

Box-Diagramme

Boxplots, auch bekannt als Box-and-Whisker-Plots, sind einfache grafische Darstellungen, die die Verteilung eines Datensatzes zeigen. Sie geben einen Überblick über die Mitte, die Verteilung und die Form der Daten. Ein Boxplot zeigt fünf Hauptstatistiken an: den kleinsten Wert, das untere Quartil (25. Perzentil), den Median (50. Perzentil), das obere Quartil (75. Perzentil) und den grössten Wert. Zusätzlich können Boxspots Linien, so genannte Whisker, anzeigen, die sich auf den kleinsten und den grössten Wert erstrecken, sowie alle aussergewöhnlichen Werte, die so genannten Ausreisser.



Boxplots sind in verschiedenen Szenarien von praktischem Nutzen. Sie sind nützlich, um Daten zu untersuchen und schnell zu verstehen, wie sich die Daten beim Vergleich mehrerer Gruppen oder Kategorien verteilen. Sie helfen bei der Identifizierung von Ausreissern, d.h. von Werten, die sich signifikant vom Rest unterscheiden. Boxplots erleichtern den Vergleich von Verteilungen zwischen verschiedenen Datensätzen oder Gruppen und ermöglichen die Beobachtung von Variationen in Zentrum, Streuung und Variabilität. Sie werden häufig für statistische Analysen verwendet, um Unterschiede zwischen Gruppen zu bewerten, und eignen sich gut für die Darstellung statistischer Informationen in Berichten, Forschungsarbeiten oder Präsentationen, um die Klarheit zu verbessern und wichtige Erkenntnisse hervorzuheben.

Interpretation von Boxplots:

Bei der Interpretation von Boxplots und Whiskerplots müssen die Schlüsselelemente der Darstellung untersucht werden, um die Verteilung der Daten zu verstehen. Hier ist eine schrittweise Anleitung:

1. Identifiziere den Median: Die Linie im Inneren des Kastens stellt den Median dar, also den mittleren Wert des Datensatzes. Er teilt die Daten in zwei Hälften.
2. Bestimme die Quartile: Der Kasten wird vom ersten Quartil (Q1) bis zum oberen Quartil (Q3) gezeichnet. Q1 stellt das 25. Perzentil dar und gibt den Punkt an, unter den 25 % der Daten fallen. Q3 stellt das 75. Perzentil dar, unter das 75 % der Daten fallen.
3. Überprüfen Sie die Streuung: Die Länge der Box, der so genannte Interquartilsbereich (IQR), gibt den Bereich an, in dem die mittleren 50 % der Daten liegen. Sie wird berechnet als IQR = Q3 - Q1.
4. Untersuche die Whisker: Die Linien, die sich von der Box aus erstrecken, zeigen den Bereich der Daten an, ohne Ausreisser. Sie reichen bis zu den Minimal- und Maximalwerten innerhalb eines bestimmten Bereichs.
5. Erkenne die Ausreisser: Ausreisser sind Werte, die weit ausserhalb der Whisker liegen. Sie werden als einzelne Punkte oder Sternchen angezeigt. Ausreisser können aussergewöhnliche oder ungewöhnliche Werte darstellen, die sich deutlich vom Rest der Daten unterscheiden.
6. Berücksichtige Symmetrie und Schiefe: Achte auf die Position des Medians innerhalb der Box und auf die Länge der Whisker. Wenn des Whiskers ähnlich lang sind und der Median in der Mitte der Box liegt, ist die Verteilung wahrscheinlich symmetrisch. Eine Schiefe kann vorliegen, wenn ein Whisker merklich länger ist.
7. Vergleiche mehrere Boxplots: Wenn du mehrere Boxplots hasthaben, vergleiche die Position und Form der Boxen und Whisker. Auf diese Weise kannst du die Unterschiede in der Mitte, der Streuung und der Variabilität zwischen verschiedenen Gruppen oder Kategorien erkennen.

Denke daran, dass die Interpretation von Box- und Whisker-Diagrammen einen Überblick über die Verteilung der Daten gibt, einschliesslich der Masse für die zentrale Tendenz, die Variabilität und das Vorhandensein von Ausnahmen. So bekommst du einen Eindruck von dem Datensatz, ohne jeden einzelnen Wert untersuchen zu müssen.

Hier sind einige einfache Tipps, um deine Boxplots zu verbessern:

Um die Effektivität und visuelle Attraktivität der Boxplots zu verbessern, solltest du die folgenden Tipps beachten:

1. Klare Beschriftung und Kontext: Achte darauf, die Achsen zu beschriften und einen Titel anzugeben, der erklärt, was das Boxplot darstellt. Wenn du verschiedene Gruppen oder Kategorien vergleichst, verwende eine Legende oder farbcodierte Beschriftungen, um die Unterschiede zu verdeutlichen. Auch das Hinzufügen von Erklärungen kann dem Betrachter helfen, die Bedeutung der Daten und die dargestellten Erkenntnisse zu verstehen.
2. Einheitlicher Massstab und Achsenbereich: Acht darauf, dass die Skala und der Bereich der Achsen bei mehreren Boxplots oder beim Vergleich verschiedener Variablen einheitlich sind. Dies bedeutet, dass dieselben Masseinheiten verwendet werden und dass die Achsen den gesamten Datenbereich abdecken. Die Konsistenz hilft den Betrachtern, die Positionen, Spannen und Variationen innerhalb der Boxplots genau zu interpretieren.

Wenn du diese Tipps befolgst, werden deine Boxplots leichter verständlich, optisch ansprechend und effektiver bei der Vermittlung von Informationen an dein Publikum. Betrachten wir nun die letzte Technik der Datenvisualisierung.

Violinenplot

Ein Violinenplot ist eine Art der Datenvisualisierung, die Merkmale eines Boxplots und eines Kernel-Density-Plots kombiniert. Sie bietet eine prägnante Zusammenfassung der Verteilung einer kontinuierlichen Variable über verschiedene Kategorien oder Gruppen. Die Darstellung ähnelt einer Geige, mit einem verdickten Körper in der Mitte, der den Hauptteil der Daten darstellt, und dünneren Abschnitten, den so genannten "Scharnieren", auf beiden Seiten, die die selteneren Werte anzeigen.



Der Hauptzweck eines Violinendiagramms besteht darin, die Verteilung von Daten darzustellen und sie über mehrere Kategorien oder Gruppen hinweg zu vergleichen. Es bietet eine Möglichkeit, die Form, die Verteilung und die Multimodalität der Daten zu visualisieren, was Einblicke in die zugrunde liegenden Muster und Variationen ermöglicht. Violinenplots sind besonders nützlich, wenn es um komplexe Datensätze mit vielen Kategorien geht oder wenn mehrere Verteilungen gleichzeitig verglichen werden.

Violinenplots haben mehrere praktische Anwendungsfälle. Sie können für den Vergleich von Verteilungen einer kontinuierlichen Variablen zwischen verschiedenen Gruppen verwendet werden, z. B. für den Vergleich von Blutdruckwerten zwischen Patienten, die in einer medizinischen Studie unterschiedlich behandelt wurden. Violinenplots sind auch hilfreich bei der Visualisierung demografischer Merkmale, z. B. beim Vergleich des Einkommensniveaus zwischen verschiedenen Bildungsstufen oder Altersgruppen. Sie sind auch ideal für die Analyse von Zeitreihendaten, um saisonale Muster oder Trends aufzuzeigen. Bei der Leistungsbewertung können Violinenplots die Verteilung von Vorhersagefehlern über verschiedene Modelle hinweg bewerten und so Erkenntnisse für Verbesserungen liefern. Darüber hinaus vermitteln Violinenplots bei der Datenexploration schnell die Verteilung einer Variablen, einschliesslich Schiefe, Multimodalität und Ausreisser.
 

Interpretation von Violinenplots:

Violinplots sind fesselnde Visualisierungen, die wertvolle Einblicke in deine Daten liefern können. Falls du mit dieser Art von Diagrammen noch nicht vertraut bist, keine Angst! Hier findest du eine einfache Anleitung in vier Schritten, mit der du Violinenplots wie ein Profi interpretieren kannst.

1. Erkenne die Form und die Verteilung: Nimm einen Moment Zeit, um die Gesamtform der Geigengrafik zu betrachten. Stelle dir das Diagramm wie eine Geige vor - die breiteren Teile stellen Bereiche mit mehr Datenpunkten dar, während die schmaleren Abschnitte auf weniger Punkte hindeuten. Achte auf interessante Merkmale wie Asymmetrie, Spitzen oder Lücken, da diese interessanten Muster in deinen Daten aufzeigen können.
2. Vergleiche Violinplots: Wenn du mehrere Violinplots in einer Visualisierung hast, ist es an der Zeit, sie zu vergleichen. Such nach Abweichungen in der Breite, Höhe oder dem Vorhandensein mehrerer Peaks. Auf diese Weise kannst du Variationen in den Verteilungen zwischen verschiedenen Gruppen oder Kategorien aufdecken. Vielleicht hat eine Gruppe eine breitere Streuung, oder es fällt dir ein signifikanter Unterschied in der Dichte auf. Vergleiche bringen wertvolle Erkenntnisse ans Licht.
3. Untersuche die Scharniere und Schwänze: Nun solltest du deine Aufmerksamkeit auf die Scharniere richten - die kleinen Markierungen an den Seiten der Geige. Sie stellen das untere und obere Quartil deiner Daten dar. Befinden sie sich auf der gleichen Höhe, oder ist eines höher als das andere? Acht ausserdem auf die Schwänze, die über die Scharniere hinausreichen. Sie können auf Ausreisser oder ungewöhnliche Datenpunkte hinweisen, die nicht mit der Hauptverteilung übereinstimmen. Das Verständnis dieser Aspekte hilft dir, die zentralen Tendenzen, die Streuung und mögliche Ausreisser in deinen Daten zu erfassen.
4. Berücksichtige zusätzliche Informationen: Violinenplots werden oft mit anderen Elementen, wie Boxplots oder Punktmarkierungen, versehen. Vergiss sie nicht! Boxplots liefern wertvolle Details über den Median, Quartile und potenzielle Ausreisser. Punktmarkierungen hingegen kennzeichnen einzelne Datenpunkte und bieten einen Einblick in die Granularität deiner Daten. Wenn du diese zusätzlichen Komponenten berücksichtigst, erhältst du ein umfassenderes Verständnis der Verteilung und aller bemerkenswerten Merkmale.

Mit diesen vier einfachen Schritten bist du auf dem besten Weg, Violinenplots sicher zu interpretieren. Schon bald wirst du in der Lage sein, wichtige Erkenntnisse über die Verteilung deiner Daten zu gewinnen, verschiedene Kategorien oder Gruppen zu vergleichen, zentrale Tendenzen, Streuungen und Ausreisser zu identifizieren und die Geheimnisse zu lüften, die sich in den einzigartigen Formen und Mustern von Violinplots verbergen.

Hier sind einige einfache Tipps, um Violinenplots zu verbessern:

Hier sind zwei Tipps, die du bei der Erstellung deines nächsten Violinplots beachten solltest.

• Gestalte es optisch ansprechend: Pass dich an das Erscheinungsbild deines Geigenplans an, um ihn optisch ansprechend und leicht verständlich zu gestalten. Du kannst verschiedene Farben für jede Gruppe oder Kategorie wählen, um sie hervorzuheben. Ausserdem kannst du die Dicke der Linien anpassen oder sie transparenter machen, um die Übersichtlichkeit zu erhöhen. Experimentiere mit verschiedenen Stilen, bis du denjenigen gefunden hast, der am besten aussieht und deine Daten effektiv vermitteln kann. Achte darauf, die Darstellung nicht zu kompliziert zu gestalten und die Lesbarkeit nicht zu beeinträchtigen.
• Füge hilfreiche Beschriftungen hinzu: Verwende Beschriftungen, um zusätzliche Informationen bereitzustellen und dein Geigenbild informativer zu gestalten. Du kannst bestimmte Datenpunkte oder Ausreisser kennzeichnen, die erwähnenswert sind. Füge ausserdem Text oder Pfeile hinzu, um wichtige Muster oder Trends im Diagramm hervorzuheben. Durch die Beschriftung wird es für dein Publikum einfacher, die wichtigsten Erkenntnisse zu verstehen, ohne sich zu überfordern. Achte jedoch darauf, nicht zu viele Beschriftungen hinzuzufügen, da dies die Darstellung unübersichtlich machen und die Betrachter verwirren kann.

Wenn du dich darauf konzentrierst, das Diagramm visuell ansprechend zu gestalten und hilfreiche Beschriftungen hinzuzufügen, kannst du dein Geigen-Diagramm verbessern und es für dein Publikum interessanter und verständlicher machen.
 

Interaktive Visualisierungen

Dabei handelt es sich um dynamische Darstellungen von Daten, die es den Nutzern ermöglichen, sich aktiv mit den Informationen auseinanderzusetzen. Im Gegensatz zu statischen Visualisierungen können die Nutzer bei interaktiven Visualisierungen die Daten in Echtzeit bearbeiten und erkunden. Sie verfügen über Funktionen wie Zoomen, Filtern und Sortieren, mit denen die Benutzer interagieren können, um die Visualisierung anzupassen. Durch die aktive Auseinandersetzung mit der Visualisierung können die Benutzer Muster, Beziehungen und Trends aufdecken, die in statischen Darstellungen möglicherweise nicht erkennbar sind. Dieser interaktive Ansatz regt zur Erkundung an und hilft den Benutzern, durch eine intuitive und ansprechende Oberfläche wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Interaktive Visualisierungen finden in den verschiedensten Bereichen Anwendung. Sie sind nützlich für die Datenexploration und ermöglichen es den Benutzern, durch komplexe Datensätze zu navigieren und versteckte Erkenntnisse zu entdecken. Im Bereich Business Intelligence helfen interaktive Visualisierungen den Benutzern, Leistungskennzahlen zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Datenjournalismus können Leser mit der Visualisierung interagieren, um verschiedene Aspekte zu erkunden und die zugrunde liegende Geschichte zu verstehen. Darüber hinaus erleichtern interaktive Visualisierungen die kollaborative Datenanalyse und ermöglichen es Teams, zusammenzuarbeiten und gemeinsam Daten zu analysieren und zu interpretieren. Insgesamt ermöglichen interaktive Visualisierungen den Nutzern, aktiv mit Daten zu interagieren, was ein tieferes Verständnis und bessere Entscheidungsprozesse fördert.
 

Werkzeuge und Technologien zur Erstellung interaktiver Visualisierungen 

Interaktive Visualisierungen sind aufgrund ihrer Fähigkeit, Benutzer einzubeziehen und eine intensivere Datenerfahrung zu bieten, zunehmend beliebt geworden. Da datengetriebene Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen immer häufiger wird, wächst die Nachfrage nach Werkzeugen und Technologien, die interaktive Visualisierungen ermöglichen. Hier sind einige beliebte Werkzeuge und Technologien, die zur Erstellung interaktiver Visualisierungen verwendet werden:

• D3.js: Eine leistungsstarke JavaScript-Bibliothek zur Erstellung anpassbarer Visualisierungen mit HTML-, CSS- und SVG-Elementen.
• Tableau: Ein intuitives Datenvisualisierungstool mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche, ideal zur Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte.
• Power BI: Ein Microsoft-Tool für Business Analytics, das die Erstellung interaktiver Visualisierungen, Echtzeit-Updates und Zusammenarbeit ermöglicht.
• Plotly: Eine vielseitige JavaScript-Bibliothek, die Python, R und JavaScript unterstützt und eine grosse Auswahl an interaktiven Diagrammtypen und Animationsmöglichkeiten bietet.
• Tableau Public: Eine kostenlose webbasierte Plattform zur Erstellung und gemeinsamen Nutzung interaktiver Visualisierungen, geeignet für Datenpräsentationen.
• ggplot2: Ein R-Paket zur Erstellung interaktiver Visualisierungen unter Verwendung der Grammatik der Grafiken, mit einer prägnanten und konsistenten Syntax.
• Highcharts: Eine JavaScript-Diagrammbibliothek, die interaktive Funktionen wie Tooltips, Zoomen und Verschieben bietet und verschiedene Diagrammtypen zur Verfügung stellt.

Diese Werkzeuge bieten unterschiedliche Anpassungsmöglichkeiten, Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität mit Programmiersprachen. Die Auswahl des richtigen Werkzeugs hängt von Faktoren wie Datenkomplexität, gewünschter Interaktivität und Zusammenarbeitsbedarf ab.

Tipps für die Gestaltung ansprechender und interaktiver Visualisierungen

Die Gestaltung ansprechender und interaktiver Visualisierungen erfordert sorgfältige Überlegung. Hier sind einige Tipps, um die Wirkung deiner Visualisierungen zu steigern:

• Wähle den richtigen Diagrammtyp: Wähle das geeignete Diagramm aus, das zu deinen Daten und deiner Botschaft passt.
• Halte es einfach: Vermeide überflüssige Informationen und konzentriere dich auf das Wesentliche. Verwende klare Beschriftungen und entferne unnötige Elemente.
• Setze Farben strategisch ein: Verwende eine einheitliche Farbskala, um wichtige Aspekte deiner Daten hervorzuheben.
• Baue Interaktivität ein: Füge interaktive Elemente wie Tooltipps und Filter hinzu, um Benutzer einzubeziehen.
• Biete Kontext und Erzählung: Führe Betrachter mit Annotationen und Geschichten durch deine Visualisierung.
• Optimiere für verschiedene Geräte: Stelle sicher, dass deine Visualisierungen auf verschiedenen Geräten reaktionsschnell sind.
• Teste und überarbeite: Sammle Feedback und verfeinere deine Visualisierungen für kontinuierliche Verbesserungen.

Durch die Umsetzung dieser Tipps kannst du fesselnde Visualisierungen erstellen, die Daten effektiv kommunizieren und dein Publikum ansprechen.

Bonus-Tipps

Logarithmische Skalen

• Was ist das, magst du dich jetzt fragen. Logarithmische Skalen werden häufig in Diagrammen verwendet, um Daten darzustellen, die einen grossen Bereich von Grössenordnungen oder Werten abdecken. Hier sind einige Situationen, in denen logarithmische Skalen besonders nützlich sind:
• Grosser Wertebereich: Wenn deine Daten einen grossen Bereich von Grössenordnungen abdecken, können logarithmische Skalen dabei helfen, die Daten effektiv darzustellen. Sie verhindern, dass kleinere Werte von grösseren überlagert werden, was es einfacher macht, den gesamten Bereich zu visualisieren.
• Exponentielles Wachstum oder Abnahme: Wenn deine Daten ein exponentielles Wachstum oder eine Abnahme zeigen, können logarithmische Skalen das Änderungstempo hervorheben. Dies ist besonders nützlich für Daten im Zusammenhang mit Bevölkerungswachstum, wirtschaftlichen Trends oder der Ausbreitung eines Virus.
• Relative Veränderungen: Logarithmische Skalen eignen sich gut zum Vergleich relativer Veränderungen zwischen Werten anstelle absoluter Unterschiede. Sie werden häufig in der Aktienmarktanalyse verwendet, um die Entwicklung verschiedener Aktien im Laufe der Zeit zu vergleichen.
• Finanzdaten: Logarithmische Skalen werden häufig in Finanzdiagrammen wie Aktienkursen oder Marktindizes verwendet. Da Finanzdaten oft grosse Schwankungen aufweisen, können logarithmische Skalen helfen, langfristige Trends zu identifizieren und gleichzeitig kleinere Veränderungen anzuzeigen.
• Wissenschaftliche und technische Daten: Logarithmische Skalen sind in wissenschaftlichen und technischen Bereichen beliebt, wenn es um Messungen geht, die mehrere Grössenordnungen umfassen. Beispiele hierfür sind seismische Aktivität, Schallintensität, pH-Werte und Signalstärke.

Denke daran, eine logarithmische Skala basierend auf den Eigenschaften deiner Daten und der Botschaft, die du vermitteln möchtest, auszuwählen. Logarithmische Skalen können leistungsstarke Visualisierungswerkzeuge sein, sollten jedoch angemessen verwendet werden, um mögliche Fallstricke zu vermeiden.

Styling in Python steuern

Wenn du das Styling in Python steuerst, kannst du deine Visualisierungen optisch ansprechender gestalten und an deine Marke oder Designpräferenzen anpassen. Mit Bibliotheken wie Matplotlib oder Seaborn kannst du Dinge wie Schriftart, Farbe, Linien und Marker in deinen Visualisierungen anpassen. Durch Änderungen dieser Einstellungen kannst du Visuals erstellen, die den gewünschten Look haben und deine Botschaft deutlich zeigen. Das Ausprobieren verschiedener Stile und die Erkundung der Optionen helfen dir dabei, deine Python-Visualisierungen poliert und professionell aussehen zu lassen. Unabhängig von der gewählten Visualisierungstechnik bieten diese Bibliotheken umfangreiche Styling-Möglichkeiten, um die visuelle Attraktivität und Klarheit deiner Visualisierungen zu verbessern.

• Matplotlib ist eine vielseitige Plotting-Bibliothek, die eine breite Palette von Funktionen zur Erstellung verschiedener Arten von Visualisierungen bietet. Sie ermöglicht dir die Kontrolle über die Gestaltungselemente wie Achsen, Gitter, Beschriftungen, Titel und Legenden. Matplotlib bietet Flexibilität bei der Anpassung von Linienstilen, Markertypen, Farben und anderen visuellen Eigenschaften, um ansprechende Plots zu erstellen. Es handelt sich um eine grundlegende Bibliothek, die in wissenschaftlichen, technischen und Datenanalyse-Bereichen weit verbreitet ist.

 

• Seaborn hingegen ist eine auf Matplotlib aufbauende Bibliothek auf höherer Ebene. Sie bietet eine schlankere Benutzeroberfläche und zusätzliche statistische Plotting-Funktionen. Seaborn vereinfacht den Prozess der Erstellung komplexer Visualisierungen wie statistische Modelle, Regressionsplots, Heatmaps und kategoriale Plots. Es enthält auch eingebaute Farbpaletten und Stilvorlagen, wodurch es einfacher ist, visuell ansprechende und konsistente Visualisierungen zu erstellen.

Sowohl Matplotlib als auch Seaborn sind umfangreich dokumentiert und haben aktive Benutzergemeinschaften, was es leichter macht, Beispiele, Tutorials und Unterstützung beim Arbeiten mit diesen Bibliotheken zu finden. Sie sind weit verbreitet im Python-Ökosystem und bieten Kompatibilität mit anderen Bibliotheken und Frameworks, wodurch sie für verschiedene Visualisierungsbedürfnisse geeignet sind.

Durch die Nutzung der Stilisierungsfähigkeiten von Matplotlib und Seaborn kannst du konsistente und optisch ansprechende Stile auf alle Arten von Visualisierungen anwenden, unabhängig von der gewählten Technik. Ob du grundlegende Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme oder fortschrittliche statistische Visualisierungen erstellst, ermöglichen dir diese Bibliotheken, das Aussehen deiner Python-Visualisierungen anzupassen und zu verbessern, um deine Daten und Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren.
 

Zusammenfassung

Zusammenfassend haben wir fünf wesentliche Datenvisualisierungstechniken behandelt: Balkendiagramme, Liniendiagramme, Streudiagramme, Heatmaps, interaktive Diagramme, Boxplots und Violinenplots. Jede Technik hat ihre eigenen Vorteile und ist für verschiedene Arten von Daten und Analysezwecken geeignet. Die Auswahl der richtigen Visualisierungstechnik ist entscheidend, da sie klare und optisch ansprechende Darstellungen von Daten ermöglicht, wodurch Betrachter Muster und Beziehungen schnell erkennen können.

Es ist wichtig für Data Scientists, kontinuierlich neue Visualisierungstechniken zu erkunden und zu erlernen. Das Feld der Datenvisualisierung entwickelt sich ständig weiter, mit regelmässig neuen Werkzeugen und Ansätzen. Indem man neugierig und anpassungsfähig bleibt, können Datenwissenschaftler diese Fortschritte nutzen, um wirkungsvollere und innovative Visualisierungen zu erstellen.

Die Stilisierung spielt bei der Datenvisualisierung mit Python eine bedeutende Rolle. Python bietet Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly, die umfangreiche Stilisierungsoptionen bieten, um visuelle Elemente wie Farben, Schriftarten, Beschriftungen und Achsen anzupassen. Durch die Anwendung geeigneter Stilisierungstechniken können Data Scientists die visuelle Attraktivität ihrer Plots verbessern, die Lesbarkeit erhöhen und ihre beabsichtigte Botschaft verstärken.

Zusammenfassend umfasst die Beherrschung der Datenvisualisierung das Verständnis wesentlicher Techniken, die Auswahl der geeigneten Visualisierungsmethode, die kontinuierliche Erkundung neuer Techniken und die Nutzung von Stilisierungsoptionen in Python. Indem man diese Praktiken befolgt, können Data Scientists komplexe Informationen effektiv kommunizieren, ihr Publikum einbinden und fundierte Entscheidungen fördern.

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