Fortbildung Informations-Visualisierung
Tabellen und Diagramme für die Informationsvermittlung optimieren
Veranschaulichung (Sichtbarmachen) bedeutet abstrakte Daten (z. B. Texte) und Zusammenhänge in eine graphische bzw. visuell erfassbare Form zu bringen, Diagramme, Graphen oder Grafen zeigen eine, oder mehrere spezielle Beziehungen zwischen Werten auf, die so leichter erfassbar werden. Text-Bildkombinationen können nicht nur die kognitive Vermittlung von Informationen beschleunigen und diese nachhaltig im Gedächtnis verankern, sondern auch Strukturen sichtbar machen, dabei helfen, das Unerwartete zu entdecken. Dabei werden Details der Ausgangsdaten gefiltert, die im Kontext der gewünschten Aussage vernachlässigbar sind. Gestalterische Entscheidungen müssen getroffen werden. Welche visuelle Umsetzung ist geeignet? Welcher Zusammenhang soll gegebenenfalls betont werden? Visualisierung impliziert stets eine Interpretation der Ausgangsdaten, die aber auch durch textliche oder sprachliche Angaben ergänzt werden, um eine bestimmte Interpretation zu kommunizieren.
Für die Ermittelung einzelner Werte sind jedoch Tabellen geeigneter, wenn die aus der menschlichen Wahrnehmung ableitbaren grundlegenden Gestaltungsregeln auch auf diese angewendet werden.Das InfoVis-Seminar bietet Ihnen neben einer systematischen Einführung Grundlagen visueller Kommunikation auch Einblick in die Stärken und Schwächen einzelner Diagrammtypen und praktisches Training von InfoVis-Werkzeugen. Information. In dem Maße, in welchem Sie das Spektrum der Entscheidungskriterien und Optionen unterschiedlicher Wahrnehmungsfaktoren einzuschätzen lernen, werden Sie das Design der Visualisierung Ihrer qualitativen und quantitativen Daten zielorientiert optimieren und effizientere Diagrammen und Dashboards erstellen.
Informationsvisualisierung
Werden wichtige Regeln zur Visualisierung von Inhalten in Dashboards nicht berücksichtigt,
hat die Visualisierung versagt und Informationen werden entweder nur sehr langsam oder
gar falsch vom Betrachter entschlüsselt.
Expressivität wird genau dann erreicht, wenn eine Grafik nur diejenigen Elemente
verwendet, die dazu notwendig sind eine Aussage unverfälscht an den Betrachter zu
vermitteln. Obwohl die grafische Darstellung von Daten immer mit verschiedenen Grafikelementen
möglich ist, eignen sich einige Grafik-Elemente besser zur Darstellung von Sachverhalten
als andere. Wie gut sich Grafik-Elemente zur Visualisierung von Daten eignen, drückt die
Effektivität aus.
- Alle relevanten Informationen müssen auf einem Blick wahrgenommen bzw. auf einer Bildschirmseite angezeigt werden können
- Daten müssen im Rahmen eines passenden Kontexts dargestellt werden
- Informationen dürfen nicht zu detailliert sein
- Es müssen angemessene Maßeinheiten gewählt werden
- Es müssen angemessene Grafik-Elemente gewählt werden
- Nur sinnvolle Auswahlen an Grafik-Elemente verwenden, um Informationen darzustellen
- Die Grafik-Elemente müssen angemessen2 gestaltet sein
- Quantitative Daten müssen in einer angemessenen Weise verschlüsselt werden
- Die Daten müssen richtig am Bildschirm platziert werden
- Wichtige Informationen müssen ausreichend hervorgehoben werden
- Keine „dekorativen“ Elemente ohne Inhalt verwenden
- Farben sparsam einsetzen
Grundlagen visueller Wahrnehmung
Neurobiologische Grundlagen - Unser Bildspeicher - Informations-Chunks - Codierung quantitativer Werte - Kontextuelle Wahrnehmungseffekte - Grenzen unserer unterscheidenden Wahrnehmung - Daten/Tinte Quotient - Evolutionäre Bedeutung visueller Wahrnehmung - Form, Farbe, Verortung - Unser Arbeitsspeicher - Unser Langzeitspeicher - Neurobiologische Grundlagen - Unser Bildspeicher - Informations-Chunks - Codierung quantitativer Werte - Kontextuelle Wahrnehmungseffekte - Grenzen unserer unterscheidenden Wahrnehmung
Muster- (Gestalt-) Erkennung
- Präattentive Visuelle Attribute/Präattentive Kategorien: Länge - Breite - Ausrichtung - Gestalt - Größe - Umgrenzung
- Farbton und -Intensität - 2D Position
Eignung visueller Attribute für die Informationsvermittlung
Daten Organisieren, Priorisieren und Sequenzieren) - Daten Gruppieren, Filtern und Sortieren: Reihen und Spalten - Nominalskala, Ordinalskala, Kategorialskala - Nähe - Ähnlichkeit
(Farbe, Größe, Form, Ausrichtung) - Kontur - Kontinuität - Verbindung
- Daten/Tinte Quotient - Rangfolge visueller Wirksamkeit
2-D Position - Farbton - (Punkt-) Form - Konturen -
Visuelle Attribute und Kategorien von Daten
Einige Attribute können nur in Verbindung mit bestimmten Datentypen eingesetzt werden. Andere sind universal einsetzbar
Ableitung von Richtlinien für InfoVis
Welcher Datentyp soll visualisiert werden? Kann ich die "natürliche" visuelle Codes einsetzen? Wie viel visuelle Differenzierung wird benötigt? Farbkombinationen - Kulturelle Konnotationen von Farbe - Farbsättigung - Größe und Farbunterscheidung - Farbenblindheit
Regeln zur Erstellung von Tabellen
Strukturelle Komponenten - Unterstützende Komponenten: Weiße Flächen und Seitenumbrüche, Striche und Raster, Füllfarben - Anordnung der Daten: Benötigter Raum für Zahlen, Zahl der Kategorien (Spaltenüberschriften), Zeitreihen oder Ranking? Regeln Kategorien links, Auswertungen rechts, Unterkategorien aussagekräftig sequenzieren und sortieren - Formatieren - Ausrichtungskonventionen - Sinnvolle Einheiten bilden und Konventionen einhalten - Schriften, Farben - summen - Kopf und Fußzeilen.
Arten von Diagrammen
Achsendiagramme dienen zur Veranschaulichung der Zusammenhänge zwischen voneinander abhängigen Werten oder Messgrößen in einem Koordinatensystem. Graphen stellen Objekte und deren Beziehungen untereinander dar. Ein Mengendiagramm auch Venn-Diagramm genannt veranschaulicht vor allem Beziehungen von Mengen zueinander. Figürliche oder kartografische Darstellung beinhalten eine schematische Zeichnung eines realen Objekts mit dem Zweck, einen bestimmten Sachverhalt zu erklären. Darüber hinaus gibt es für fast alle Fachbereiche, wie Technik, Physik, Chemie, Informatik und Statistik spezielle Diagrammtypen.
Diagrammkomponenten
Wertachse/Größenachse - Kategorienachse/Rubrikenachse - Wertetabelle - Datenreihe - Datenpunkt - Legende - Titel - Datenreihe - Sekundärachse - Achsenoptionen - Logarithmische Skalen - Lineare und polynomische Trendlinien - Fehlerindikatoren - Text - Abstände - Trendlinien - Referenzlinien - Skalen - Teilstriche - Achsen und Fläche des Grafen - Seitenverhältnis der Achsen - Rasterlinien - Sekundäre Achsen - Hilfsraster - Datenbeschriftung - Statistik, z. B. Mittelwerte, Y-Fehlerstriche und Trendkurven
Säulendiagramme
Säulendiagramme, bei sehr schmalen Säulen auch Stabdiagramm genannt, sind Diagramme mit auf der x-Achse senkrecht stehenden, nicht aneinandergrenzenden Säulen (Rechtecke, deren Breite ohne Bedeutung ist. Das Säulendiagramm eignet sich besonders, um wenige Ausprägungen (bis ca. 15) zu veranschaulichen. Bei mehr Kategorien leidet die Anschaulichkeit. Säulendiagramme sind geeignet einzelne Werte miteinander zu vergleichen. Auch lassen sich Schwankungen und Trendverläufe gut in Säulendiagrammen darstellen. Säulendiagramme stellen Datenreihen parallel zur y-Achse (Wertachse) dar. Säulendiagramm ermöglichen als Gestapelte Säulen (100%) die Darstellung prozentualer Anteile von Einzelwerten einer Kategorie. In der 3D-Variante ermöglichen sie ggf. die Darstellung weiterer Attribute.
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Linien- und Punktdiagramme
Eines der ältesten Diagramme, welches die komparativen Vorteile von Punkten und Linien nutzt, ist die Darstellung periodischer Schwankungen der Bodentemperatur in verschiedenen Tiefen von Johann Heinrich Lambert (1779).
Linien- und Punktdiagramme sind gut geeignet zur vergleichenden Darstellung größerer Datenmengen.
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Drei Achsen
Um Äpfel mit Birnen zu vergleichen, können Linien- und Punktdiagramme mehr als zwei Achsen haben. Das Klimadiagramm nach Walther zeigt die Zusammenhänge auf.
2-D Flächendiagramme
Kreisdiagramm (suboptimale
Wahrnehmung von unterschiedlichen Werten) - Balkendiagramm - Ballon- oder Blasendiagramm (Werteaddition Wahrnehmung besser als über 3-D - Weitere Werteaddition z.B. über Farbton möglich, im Gegensatz zu 3-D -
Sparklines (Wortgrafiken):
Bedingte Formatierung von Zellen: Der Kontext für diese Zahlen kann bereitgestellt werden, indem Sparklines neben den Daten eingefügt werden. Eine Sparkline nimmt nur wenig Platz in Anspruch. Sie zeigt Trends auf der Grundlage der angrenzenden Daten in einer klaren und kompakten grafischen Darstellung auf. Datenbalken - Farbskalen - Symbolsätze - Individuelle Regeln
Netzdiagramm, Polar-Diagramm
Ein Netzdiagramm ist eine Liniengrafik, bei der die einzelnen Datenreihen wie die Fäden eines Spinnennetzes um ein gemeinsames Zentrum dargestellt werden. Je höher der Zahlenwert ist, umso weiter ist der jeweilige Datenpunkt vom Zentrum des Netzes entfernt. Der Radius bietet theoretisch unendlich vielen Achsen Raum. Bei diesem Diagramm ist jeder Kategorie eine eigene Achse zugeordnet.
Paralleldiagramme
In Paralleldiagrammen können Sie jede Zelle in einer Datentabelle darstellen.Paralleldiagramme zeichnen verbundene Liniensegmente, die die einzelnen Zeilen in einer Datentabelle repräsentieren
Räumliche Datenvisualisierung
In Tabellen sind Muster und Trends in Datenmengen nicht einfach zu erkennen. Muster helfen Ihnen, Erkenntnisse zu gewinnen. Thematische Karten und Kartografische Diagramme werden zur Darstellung räumlicher Zusammenhänge eingesetzt.
Grundlegende Datenanalyse
Der Einsatz elementarer Ansichten für die visuelle Analyse ist oft der einfachste Weg, Ergebnisse in einem Unternehmen zu kommunizieren und in Aktionen umzusetzen. Häufig besteht der erste Schritt bei der Erforschung statistischer Daten darin, die Variablen in der univariaten Analyse einzeln zu untersuchen. Erstellen Sie Histogramme und richten Sie statistische Kenngrößen anwenderspezifisch ein.
Datenerfassung und Ad-hoc-Datenanalysen - Datenbereinigung - Screening für Ausreißer, Eingabefehler oder fehlende Werte - Klasseneinteilung von stetigen Daten in diskrete Kategorien - Erstellen von Indikatorvariablen:
Relationsdiagramm / Beziehungsdiagramm
Ein Relationsdiagramm (auch Beziehungsdiagramm) dient der Veranschaulichung der Wechselwirkungen zwischen den Ursachen eines Problems.
Ursache-Wirkungs-Diagramm
Ein Ursache-Wirkungs-Diagramm ist eine graphische Darstellung von Ursachen, die zu einem Ergebnis führen oder dieses maßgeblich beeinflussen. Ausgangspunkt ist ein horizontaler Pfeil nach rechts, an dessen Spitze das möglichst prägnant formulierte Ziel oder Problem steht, Haupteinflussgrößen eintragen. Unter Verwendung von Kreativitätstechniken werden potentielle Ursachen erforscht. In Form von kleineren Pfeilen werden diese auf der Linie der jeweiligen Haupteinflussgrößen dargestellt. Liegen weitere Ursachen zugrunde, kann weiter verzweigt werden; dadurch ergibt sich eine immer feinere Verästelung.Für eine systematische Analyse der Ursachen eignet sich beispielsweise das Ishikawa-Diagramm. Fishbone Diagramm:
Diagramm mit gegenüberliegenden Balken (Alterspyramide)
In diesem Diagramm wird die Altersstruktur getrennt nach Frauen und Männern auf zwei Seiten dargestellt wird. Eine solche Grafik ist wie folgt aufgebaut (siehe Beispiel rechts):
- X-Achse: Anzahl oder Anteil Menschen zu einem Jahrgang (Lebensalter)
- Y-Achse: Lebensalter der Menschen
- Durch die Anordnung der Y-Achse in der Mitte der X-Achse werden in die eine Richtung der X-Achse die Anteile der Frauen und in die andere Richtung der X-Achse die Anteile der Männer dargestellt.
Aus dieser Anordnung der Achsen und Werte entstehen verschiedene grafische Formen, die in ihrer Entstehung und in den sozialen Auswirkungen unterschiedlichste Ursachen und Ergebnisse haben.
Termine InfoVis-Training:
Termine der Seminare in Bonn, Berlin, Düsseldorf und Frankfurt