Top 10 Datenvisualisierungstypen: Wie wählt man den richtigen aus?

Datenvisualisierung ist eines der wesentlichen Dinge, und daran besteht kein Zweifel. Jeden Tag werden Milliarden von Daten erstellt, geteilt und analysiert, und als Unternehmen müssen Sie viele Daten verarbeiten. Erfahren Sie mehr über die Grundlagen der Datenvisualisierung.

Und um Ihre Big Data zu handhaben, müssen Sie Datenvisualisierungstypen verwenden, um Ihre Daten zu visualisieren. Was sind also einige der wichtigsten Arten von Datenvisualisierungstypen, die es gibt?

Nun, in diesem Artikel werde ich nur diese Frage beantworten. Lassen Sie uns also einfach in das Thema einsteigen, ohne viel Zeit zu verschwenden:

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung bezieht sich einfach auf Techniken, die verwendet werden, um mit Erkenntnissen aus Daten durch eine visuelle Darstellung zu kommunizieren. Vereinfachend kann man sagen, dass Datenvisualisierung Daten visuell darstellt. So können wir es leicht verstehen. Man muss verschiedene Datenvisualisierungstools beherrschen, um effektiv zu werden.

Das Hauptziel der Datenvisualisierung besteht darin, große Datensätze in visuelle Grafiken zu überführen. Und es ist einer der wichtigen Schritte, wenn es um Data Science geht. Außerdem ist es eine einfache Möglichkeit, verschiedene Datenpunkte zu verfolgen.

Egal, ob Sie Website-Metriken, die Leistung des Vertriebsteams, Marketingkampagnen, die Produktakzeptanzrate oder andere Dinge verfolgen möchten. Datenvisualisierung ist das, was Ihnen dabei helfen wird. Um mehr über Datenvisualisierung und andere visuelle Darstellungen in Data Science zu erfahren, sehen Sie sich unsere Data Science-Zertifizierungen von anerkannten Universitäten an.

10 Arten der Datenvisualisierung, nach denen Sie suchen sollten

1. Säulendiagramm

Ein Säulendiagramm ist eine der gängigen Arten von Datenvisualisierungstools, die Sie ausprobieren können. Wie Sie bereits wissen, wurde uns in der Grundschule beigebracht, wie man Säulendiagramme erstellt. Sie sind einfach zu verstehen, weniger zeitaufwändig und zeigen den Vergleich zwischen verschiedenen Datensätzen. Und Sie können ein Säulendiagramm verwenden, um Datensätze im Zeitverlauf zu verfolgen.

Ein Säulendiagramm enthält normalerweise Datenbeschriftungen zusammen mit der horizontalen (X)-Achse mit gemessenen Metriken oder Werten, die auf der vertikalen (Y)-Achse dargestellt werden, die auch als linke Seite des Diagramms bezeichnet wird. Die Y-Achse beginnt normalerweise bei 0 und reicht bis zur größten Messung, die Sie verfolgen.

Dieser Datenvisualisierungstyp kann zum Verfolgen monatlicher Verkaufszahlen, Einnahmen pro Zielseite, ähnlicher Messungen usw. verwendet werden.

2. Liniendiagramm

Als nächstes gibt es das Liniendiagramm. Und es ist einer der beliebten Standard-Diagrammtypen, die sofort erkennbar sind. Ein Liniendiagramm wird normalerweise verwendet, um Trends, Fortschritte oder Änderungen aufzuzeigen, die im Laufe der Zeit auftreten.

Und es funktioniert am besten, wenn Ihre Daten kontinuierlich und nicht voller Starts und Stopps sind. Ebenso wie bei einem Säulendiagramm werden Datenbeschriftungen auf einem Liniendiagramm auf der X-Achse platziert, während die Messwerte auf der Y-Achse liegen. Sie sollten jedoch durchgezogene Linien verwenden, um zu vermeiden, dass mehr als vier Linien gezeichnet werden.

3. Balkendiagramm

Sie können auch versuchen, ein Balkendiagramm zu verwenden. Das Balkendiagramm und ein Säulendiagramm werden auf die gleiche Weise verwendet. Säulendiagramme schränken jedoch Ihren Beschriftungs- und Vergleichsraum ein. Daher ist es immer eine gute Idee, ein Balkendiagramm zu verwenden.

Sie sollten ein Balkendiagramm verwenden, wenn Sie mit einem längeren Etikett arbeiten, negative Zahlen anzeigen oder 10 oder mehr als 10 Elemente vergleichen. In diesen Fällen verläuft Ihre Datenbeschriftung entlang der Y-Achse, während die Messungen entlang der X-Achse verlaufen.

Außerdem macht es uns ein Balkendiagramm leicht, Datensätze zwischen verschiedenen Gruppen auf einen Blick zu vergleichen. Das Diagramm stellt einfach die Kategorien auf einer Achse dar und erstellt dann einen diskreten Wert auf der anderen. Das Ziel hier ist es, die Beziehung zwischen zwei Achsen zu zeigen, und die Balkendiagramme können auch signifikante Änderungen der Daten im Laufe der Zeit zeigen.

Darüber hinaus ist es eine effektive Möglichkeit, Artikel zwischen verschiedenen Gruppen zu vergleichen. Das Balkendiagramm zeigt einen Zahlenvergleich auf Quartalsbasis über vier Jahre.

4. Gestapeltes Balkendiagramm

Falls Sie viele verschiedene Artikel vergleichen, ist das gestapelte Balkendiagramm die beste Option für Sie. Es funktioniert am besten, wenn Sie das individuelle Wachstum jedes Datensatzes verfolgen möchten. Sowie auch das Wachstum der gesamten Gruppe.

Ein gestapeltes Balkendiagramm ist ein Diagramm, das Balken verwendet, um einen Vergleich zwischen Datenkategorien anzuzeigen. Es bietet Ihnen aber auch die Möglichkeit, Teile eines Ganzen aufzuschlüsseln und zu vergleichen. Jeder Balken im Diagramm stellt ein Ganzes dar, und Segmente im Balken repräsentieren verschiedene Teile oder Kategorien des Ganzen.

5. Diagramm mit zwei Achsen

Meistens verwenden Datenvisualisierungsdiagramme eine einzelne y-Achse oder x-Achse. Ein zweiachsiges Diagramm oder ein mehrachsiges Diagramm verwendet jedoch zwei Achsen, um die Beziehung zwischen zwei Variablen mit unterschiedlichen Größenordnungen und Messskalen schnell darzustellen.

Und Sie sollten ein zweiachsiges Diagramm verwenden, wenn Sie mehrere Diagramme kombinieren und eine zweite y-Achse zum Vergleich hinzufügen. Mit diesem Typ können Sie leicht zwei Variablen mit sehr unterschiedlichen Skalen sehen. Außerdem ist es viel einfacher, sie innerhalb desselben Diagramms zu sehen, als zwischen zwei Diagrammen zu wechseln.

6. Kreisdiagramm

Es besteht kein Zweifel, dass das Tortendiagramm eine der häufigsten Arten der Datenvisualisierung ist. Und fast alle von uns haben davon gehört. Ein Tortendiagramm stellt normalerweise eine statische Zahl dar und ist in Kategorien unterteilt, die seine Teile bilden.

Wenn Sie ein Tortendiagramm verwenden, werden Sie normalerweise numerische Beträge in Prozent darstellen. Und es gibt ziemlich viele Fälle, in denen Sie ein Tortendiagramm verwenden können. Wie in Marktanteil, Marketingausgaben, Kundendemografie, Gerätenutzung der Kunden, Online-Traffic-Quellen und so weiter.

Außerdem möchten Sie, dass Ihr Kreisdiagramm zwischen Folien mehrfach differenziert wird. Daher ist es eine gute Idee, die Anzahl der Kategorien, die Sie visualisieren möchten, zu begrenzen.

Sie können ein Tortendiagramm verwenden, wenn Sie kategoriale Daten haben. Wie in diesem Fall kann jedes Kreisdiagrammsegment eine andere Kategorie darstellen. Sie können es auch verwenden, um Wachstumsbereiche innerhalb eines Unternehmens zu vergleichen, z. B. Umsatz, Gewinn und Präsenz.

7. Mekko-Diagramm

Das Mekko-Diagramm ist auch einer der ungewöhnlichen Datenvisualisierungstypen, mit denen Sie kaum vertraut sind. Sie wissen vielleicht nur davon, wenn Sie in der Datenanalysebranche tätig sind. Ein Mekko-Diagramm hat ein ähnliches Layout wie ein gestapeltes Balkendiagramm.

Es hat jedoch eine große Ausnahme. Anstatt den zeitlichen Fortschritt zu verfolgen, misst die X-Achse eine andere Dimension Ihrer Datensätze. Und mit Hilfe des Mekko-Diagramms können Sie Werte, Maße und Zusammensetzung jedes Werts leicht vergleichen. Außerdem können Sie gleichzeitig die Datenverteilung analysieren.

Insgesamt ist Mekko Chart eine großartige Möglichkeit, eine Vielzahl von Fragen zur Marktübersicht zu beantworten. Wenn Sie beispielsweise verstehen möchten, wer die wertvollsten Franchises hat, dann ist das Mekko-Diagramm eine der besten Möglichkeiten, dies zu zeigen.

8. Streudiagramm

Ein Streudiagramm oder Streudiagramm oder Streudiagramm verwendet normalerweise Punkte, um Werte für zwei verschiedene numerische Variablen darzustellen. Die Position jedes Punktes auf der horizontalen und vertikalen Achse gibt einfach den Wert für einzelne Datenpunkte an. Streudiagramme werden hauptsächlich zum Beobachten von Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen verwendet.

Die Punkte in einem Streudiagramm stellen einfach die Werte einzelner Datenpunkte dar. Sowie es die Muster darstellt, wenn die Daten als Ganzes genommen werden. Auch die Identifizierung von Korrelationsbeziehungen ist bei Streudiagrammen üblich.

9. Blasendiagramm

Genau wie die Punktdiagramme ist auch ein Blasendiagramm in der Lage, Beziehungen und Verteilungen darzustellen. In diesen Variationen müssen Sie die Datenpunkte durch Blasen ersetzen. Außerdem ist ein Blasendiagramm ein Diagramm mit mehreren Variablen, das eine Kreuzung zwischen einem Streudiagramm und einem proportionalen Flächendiagramm darstellt. Ebenso wie Streudiagramme verwenden Blasendiagramme ein kartesisches Koordinatensystem, um Punkte entlang eines Gitters darzustellen, wobei die X- und Y-Achse separate Variablen sind.

Aber im Gegensatz zum Scatterplot wird jedem Punkt ein Label oder eine Kategorie zugewiesen. Darüber hinaus repräsentiert jeder Diagrammpunkt dann eine dritte Variable durch die Fläche seines Kreises. Blasendiagramme werden normalerweise zum Vergleichen und Anzeigen der Beziehungen zwischen kategorisierten Kreisen verwendet. Sie können es auch zur Analyse von Mustern/Korrelationen verwenden.

10. Bullet-Diagramm

Am Ende habe ich ein Bullet Graph. Es ist auch einer der am häufigsten verwendeten Datenvisualisierungstypen. Wenn Ihr Team auf ein Ziel hinarbeitet, kann Ihnen ein Bullet-Diagramm dabei helfen, Ihren Fortschritt visuell zu verfolgen. Es hat ein ähnliches Layout wie das Balkendiagramm. Ein Bullet-Diagramm wird normalerweise zur Anzeige von Leistungsdaten verwendet, und Bullet-Diagramme funktionieren wie ein Balkendiagramm.

Sie werden jedoch von zusätzlichen visuellen Elementen begleitet. Und es wurde als Alternative zu den Instrumenteninstrumenten und Messgeräten entwickelt. Dies liegt daran, dass sie oft nicht genügend Informationen anzeigen.

Außerdem können Sie mit diesem Datenvisualisierungstyp Achsenteilungswerte ein- und ausblenden, Achsengrenzen anpassen, Teilstriche und Werte anpassen. Außerdem können Sie Plotkosmetik anpassen, kreisförmige, halbkreisförmige Bereichsbalken zeichnen. Außerdem können Sie sogar die Farbe der Bereichsvariable anpassen. Insgesamt können Sie Bullet-Diagramme in Situationen verwenden, in denen Sie nicht genügend Platz für andere Arten von Messgeräten oder Widgets haben.

Fünf wesentliche Gründe für die Implementierung von Datenvisualisierungstools

Jetzt kennen Sie die verschiedenen Datenvisualisierungstypen und wissen, wann Sie welchen Datenvisualisierungstyp verwenden sollten. Es ist Zeit zu diskutieren, warum Datenvisualisierung wichtig ist und warum Sie sie verwenden sollten. Dies würde Ihnen helfen, eine klare Vorstellung davon zu bekommen, wann Sie Datenvisualisierung verwenden sollten und welche Art von Datenvisualisierung für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.

1. Werte vergleichen

Als Datenanalyst werden Sie einen fairen Anteil an Datensätzen sehen. Und wenn Sie Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen diesen Sätzen vergleichen möchten, sind Diagramme eine großartige Option. Sie bieten Ihnen schnell die hohen und niedrigen Werte eines bestimmten Spiels, damit Sie signifikante Unterschiede, Lücken und andere Trends feststellen können.

Wenn Sie außerdem ein Vergleichsdiagramm erstellen möchten, finden Sie hier einige der gängigen Datenvisualisierungstypen, die Sie verwenden können:

• Bullet-Diagramm
• Kuchendiagramm
• Mekko-Diagramm
• Balkendiagramm
• Streudiagramm
• Liniendiagramm

Mit jeder dieser Visualisierungstechniken können Sie eine große Anzahl von Daten durchsuchen und informative Muster für Sie erstellen, die Ihrem Unternehmen helfen.

2. Vergleich anzeigen

Wenn Sie einen Vergleich zeigen möchten, ist die Datenvisualisierung definitiv die Technik, die Sie ausprobieren müssen. In Unternehmen müssen wir oft ein Diagramm erstellen, in dem wir zeigen müssen, wie einzelne Einheiten das bessere Bild beeinflussen.

Beispielsweise möchten Sie möglicherweise die gesamten mobilen Zugriffe auf Ihre Website nach Gerätetyp und geografischem Standort verfolgen. Oder Sie möchten wissen, welche Elemente in Ihrer letzten digitalen Marketingkampagne am besten für Sie funktionieren.

In diesen Fällen können Sie einfach zwei oder mehr Werte vergleichen und schnell ein Muster zeichnen. Und um ein Vergleichsdiagramm zu erstellen, können Sie die folgenden Datenvisualisierungstypen verwenden:

• Kuchendiagramm
• Mekko-Diagramm
• Gestapeltes Balkendiagramm
• Gestapeltes Säulendiagramm
• Wasserfalldiagramm
• Flächendiagramm

Alle diese Datentypen ermöglichen es Ihnen einfach, individuelle Leistungsniveaus zu messen und ihre Auswirkungen auf den Gesamtdatensatz zu bestimmen.

3. Verteilung bestimmen

Wenn Sie nach vorne schauen, um die Verteilung Ihrer Daten zu verstehen, dann ist ein Verteilungsdiagramm der beste Weg. Da es Ihnen hilft, alle möglichen Intervalle oder Werte der eingestellten Werte anzuzeigen und wie oft sie auftreten.

Und anhand dieser Visualisierungsart können Sie die vorherrschenden Trends leicht erkennen. Außerdem können Sie die Ausreißer bestimmen, die die Muster stören können. Sie können sich auch ein klares Bild davon machen, wie groß die Bandbreite zwischen Ihren Informationswerten ist.

Um die Verteilung zu bestimmen, können Sie einen der folgenden Datenvisualisierungstypen verwenden:

• Streudiagramm
• Mekko-Diagramm
• Liniendiagramm
• Säulendiagramm
• Balkendiagramm.

4. Erforschung von Trends

Sie können die Datenvisualisierung bei der Erforschung von Trends verwenden. Wenn Sie feststellen möchten, wie sich ein bestimmter Datensatz in einem festgelegten Zeitraum entwickelt hat, müssen Sie in diesem Fall die Datenvisualisierung verwenden.

Um eine Datenvisualisierung zum Erforschen von Trends zu erstellen, können Sie die folgenden Datenvisualisierungstypen verwenden:

• Liniendiagramm
• Liniendiagramm mit zwei Achsen
• Säulendiagramm

5. Zusammenhänge in verschiedenen Arten der Datenvisualisierung verstehen

Wenn Sie schließlich die Beziehungen in verschiedenen Arten der Datenvisualisierung verstehen möchten, können Sie auch die Datenvisualisierung verwenden.

Es gibt Zeiten, in denen wir eine bestimmte Variable verstehen und sehen möchten, wie sie sich auf eine oder mehrere andere Variablen bezieht. Beispielsweise kann eine Variable eine andere positiv oder negativ beeinflussen.

Und um eine solche Art von Datenvisualisierung zu erstellen, können Sie diese Datenvisualisierungstypen verwenden:

• Streudiagramm
• Blasendiagramm
• Liniendiagramm

Fazit

Das waren also einige der gängigsten Typdatenvisualisierungstypen, die Sie ausprobieren können. Also mach weiter und schau sie dir an.

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