Empfohlene Vorgehensweisen für Datenvisualisierungen

Datenvisualisierungen sind wichtig, damit Menschen die Aussage von Daten verstehen. Wenn Daten visuell dargestellt werden, ist es einfacher, Muster, Trends und Korrelationen zu erkennen, die andernfalls nicht bemerkt werden. Um sicherzustellen, dass Ihre Datenvisualisierungen überzeugende Aussagen mitteilen, beachten Sie die empfohlenen Vorgehensweisen.

Kenntnis Ihrer Zielgruppe

Bevor Sie mit dem Entwurf einer Datenvisualisierung beginnen, berücksichtigen Sie, wer die primäre Zielgruppe für die visuelle Datenrepräsentation sein wird.

Stellen Sie sicher, dass die Visualisierung die wichtigsten Fragen der primären Zielgruppe beantwortet. Widerstehen Sie der Versuchung, auf die Bedürrnisse sämtlicher möglichen Zielgruppen einzugehen, da die Informationen, die für die eigentliche Zilegrupen vorgesehen sind, so weniger deutlich werden.

Stellen Sie sich die folgenden Hauptfragen, um die Visualisierung speziell für Ihre Zielgruppe zu entwerfen:

Wer ist meine primäre Zielgruppe?
Wie wird meine Zielgruppe diese Visualisierung sehen?
Welche Maßnahmen soll die Zielgruppe auf Basis dieser Daten ergreifen?

Liefern Sie Kontext

Datentrends und Muster werden am besten im Kontext größerer Ziele und Metriken dargestellt. Indem Sie Ihre Datenvisualisierungen mit Kontext präsentieren, liefern die Daten bessere Aussagen und Interessengruppen können klarere Schlussfolgerungen ziehen:

setzen Sie Farben ein, um Aussagen zu verdeutlichen
vergleichen Sie Daten mit Metriken oder Zielen
stellen Sie sicher, dass Datenperioden deutlich gekennzeichnet sind

Beispiel: Farben mit Aussagen verbinden

Sie möchten eine Visualisierung liefern, in der die Ratings der Kundenzufriedenheit nach regionalen Divisionen in Ihrem Unternehmen dargestellt sind. Um diese Daten zu visualisieren, wählen Sie ein gruppiertes Balkendiagramm und setzen dann Farben ein, um die Einstufung der Kundenzufriedenheit mit deren Bedeutung zu verknüpfen:

Zufrieden grün
Neutral gelb
Unzufrieden rot

Diese Verknüpfung zwischen Farbe und Bedeutung erleichtert Ihrer Zielgruppe die Gesamtaussage der Daten zu verstehen, ohne sich Einzelheiten näher ansehen zu müssen.

Aussagen einfach und eindeutig machen

Ihre Zielgruppe hat nur eine kurze Aufmerksamkeitsspanne. Falls Ihre Visualisierung in 10 bis 15 Sekunden nicht klar verstanden werden kann, geht sie möglicherweise an der Zielgruppe vorbei. Verwenden Sie die folgenden Tipps, um Ihre Visualisierungen zu vereinfachen und die Klarheit zu verbessern:

nutzen Sie Leerflächen, um Beschriftungen und andere Komponenten des Diagramms hervorzuheben
erstellen Sie aussagekräftige Beschriftungen und Überschriften, die keine Missverständnisse zulassen
Richten Sie Diagrammfarben an der Bedeutung aus, die Sie vermitteln möchten
halten Sie den Text kurz und bündig, damit dieser einfach zu lesen ist
beschränken Sie sich auf ein Aussage, um Ihre Zielgruppe nicht zu verwirren

Verstehen Sie Ihre Daten

Es gibt drei Datentypen, auf die Sie bei der Erstellung von Visualisierungen treffen können:

kategorische Daten, die im logischen Zusammenhang stehen, aber keine innere Ordnung aufweisen (Abteilung: Verkauf, Personal, IT usw.)
ordinale Daten, die logisch zusammengehören und eine innere Ordnung aufweisen (Ausbildung: mittlere Reife, Abitur, Hochschulabschluss usw.)
quantitative Daten, die eine Menge oder den Wert eiines Gutes festlegen (Transaktionssumme: $400, $100, $175 use.)

Welche Datenarten versuchen Sie zu visualisieren? Wenn Sie die Daten kennen, mit denen Sie arbeiten, ist es einfacher, den richtigen Diagrammtyp auszuwählen und die Bedeutung zu übermitteln.

Wählen Sie den richtigen Diagrammtyp

Sobald Sie Ihre Zielgruppe und ihre Daten verstehen, ist es an der Zeit, den Diagrammtyp auszuwählen, der die Aussage Ihrer Daten am besten darstellt:

Diagrammtyp	Beschreibung	Geeignete Datentypen
Balkendiagramm	Vergleicht Mengen kategorischer Daten	Kategorisch, quantitativ
Liniendiagramm	Stellt Veränderungen im Zeitablauf dar	Ordinal, quantitativ
Gestapeltes Flächendiagramm	Zeigt, wie Kategorien im Laufe der Zeit zu einem kumulierten Gesamtwert beitragen.	Ordinal, kategorisch, quantitativ
Kreisdiagramm	Stellt die Teile einer Gesamtheit dar	Kategorisch
Blasendiagramm	Zeigt Korrelationen zwischen drei oder vier Variablen Hinweis Falls keine Korrelation existiert, scheinen die Punkte zufällig gestreut zu sein. Bei einer starken Korrelation konzentrieren sich die Punkte auf eine gerade Linie.	Quantitativ, Ordinal, Kategorisch
Hitzekartendiagramm	Vergleicht Variablen über zahlreiche Kategorien und sortiert Daten durch Farbintensität	Kategorisch, quantitativ

Nächste Schritte... ein Diagramm erstellen

Weitere Informationen über das Erstellen von Ihnen zur Verfügung stehenden Visualisierungen finden Sie unter Tabellendaten in Diagrammen visualisieren.