5 Types of Data Visualization

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Um effektive, datengestützte Entscheidungen zu treffen, möchten Führungskräfte Fachleute mit Erfahrung in der Unternehmensanalyse einstellen. Die Fähigkeit, Data Visualization effektiv zu nutzen, ist eine der grundlegenden Fähigkeiten im Bereich der Data Literacy. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Types of Data Visualization, einschließlich der Vorteile von künstlicher Intelligenz in der Data Visualization und der Berufe, in denen Data Visualization zum Einsatz kommt.

Was ist Data Visualization?

Data Visualization ist ein Begriff, der den Prozess der Verwendung von Grafiken zur Identifizierung von Mustern oder Trends in einem Datensatz beschreibt. Diese Trends ermöglichen es Datenwissenschaftlern und anderen Fachleuten, Schlussfolgerungen zu ziehen und Daten zu interpretieren, um effektivere Entscheidungen und strategische Planungen zu treffen.

Warum ist Data Visualization hilfreich?

Data Visualization hilft Unternehmen, effizientere Entscheidungen zu treffen. Der Grund dafür ist, dass Daten, die in einem grafischen Format dargestellt werden, in der Regel leichter zu lesen und zu verstehen sind. Diese Grafiken können von einem Team oder Kunden gemeinsam genutzt werden, was eine effektive Kommunikation und Planung ermöglicht. Die Fähigkeit, schnell auf Trends und Muster zu reagieren, die sich aus den Daten selbst ergeben, bedeutet, dass Unternehmen ihre Strategien anpassen können, um Zeit und Ressourcen zu sparen.

Data Visualization deckt wichtige Beziehungen und Korrelationen in Daten auf, wodurch Betrachter Schlussfolgerungen ziehen und neue Informationen entdecken können, die in Rohdaten verborgen bleiben. Sie erleichtert das Verständnis großer Datenmengen, die sonst schwer zu analysieren wären.

Wie wird KI in der Data Visualization eingesetzt?

Bei der Data Visualization wird künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um große Datenmengen zu verarbeiten und in visuelle Grafiken und Diagramme umzuwandeln. Im Gegensatz zu Menschen, die Daten manuell in ein Diagramm einfügen und die Ergebnisse selbst berechnen müssen, ist KI in der Lage, Daten in Sekundenschnelle zu verarbeiten und genaue, maßgeschneiderte visuelle Berichte zu erstellen.

KI ist besonders hilfreich bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Für Menschen ist es schwierig, große Datenmengen allein zu erfassen, aber die Fähigkeit der KI, diese Mengen schnell zu verarbeiten, bedeutet, dass Fachleute ihre Fähigkeiten nutzen können, um zu extrapolieren und Entscheidungen zu treffen, anstatt Zahlen einzugeben.

Wer nutzt Data Visualization?

Data Visualization wird in der Regel von drei verschiedenen Zielgruppen genutzt: Akademiker, Privatpersonen und Unternehmen. 

• Akademiker verwenden Data Visualization für ihre Forschung, um Trends zu verfolgen und Muster über einen bestimmten Zeitraum zu erkennen. 

• Privatpersonen nutzen sie für die Verfolgung persönlicher Informationen, z. B. für die Budgetplanung. 

• Unternehmen nutzen Data Visualization, um ihre Leistung zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.

5 Types of Data Visualization

Es gibt eine Vielzahl von Optionen, die auf bestimmte Datensätze und Ziele zugeschnitten sind. 

Zu den 5 Types of Data Visualization gehören die folgenden:

Heatmap

Heatmaps zeigen die Unterschiede in den Daten durch unterschiedliche Farbschattierungen. Wenn man sehen möchte, wie viele Menschen in verschiedenen Teilen Deutschlands leben, eignet sich eine Heatmap, die die Bevölkerungsdichte mit Farben veranschaulicht. Heatmaps verwenden eine Legende, um dem Benutzer Informationen darüber zu geben, was die Heatmap darstellt, sodass jeder, der die Karte betrachtet, verstehen kann, was sie darstellt.

Balkendiagramm

Ein Balkendiagramm verwendet eine Achse, um eine Reihe von Kategorien zu zeigen, die verglichen werden, während die andere Achse die jeweiligen Werte anzeigt. Es ist hilfreich für Daten, die anhand ihrer Größe verglichen werden. 

Streudiagramm

Streudiagramme verwenden Punkte, die auf einer horizontalen und vertikalen Achse aufgetragen werden. Diese Punkte zeigen die Verbindung zwischen den Variablen. Streudiagramme sind effektiv, wenn sie für große Datenmengen verwendet werden, und sind bei der Analyse von Regressionsdaten beliebt. 

Wortwolke

Wortwolken visualisieren Textdaten basierend auf der Häufigkeit der verwendeten Wörter. Je öfter ein Wort in einem Textdatensatz vorkommt, desto größer und deutlicher wird es in der Wortwolke dargestellt. Diese Form der Data Visualization kann dabei helfen, Schlüsselworttrends auf Websites oder Stimmungsmuster in der qualitativen Forschung zu erkennen. 

Tortendiagramm

Tortendiagramme ermöglichen den Vergleich verschiedener Teile eines einzelnen Datensatzes. Kuchendiagramme sind eine effektive Möglichkeit, die Proportionen eines Datensatzes mit sich selbst zu vergleichen. Die Größe jedes Tortenstücks hängt vom Wert des jeweiligen Datensatzes im Vergleich zum Rest der Daten ab.

Vor- und Nachteile der Verwendung von Data Visualization

Die Data Visualization bietet Nutzern viele Vorteile, insbesondere eine effektive Möglichkeit, große Datenmengen übersichtlich darzustellen und zu verstehen. Visuelle Grafiken und Diagramme ermöglichen es dem Betrachter, Trends, Muster und Korrelationen zu erkennen, die in den Rohdaten sonst verborgen bleiben würden. Diese Erkenntnisse sind nützlich für die Entscheidungsfindung, da sie einen Kontext bieten, der auf soliden Daten beruht. 

Die Nachteile der Data Visualization ergeben sich in der Regel aus der Wahl eines ungeeigneten Diagrammtyps. Es ist möglich, dass Ihre Datensätze falsch dargestellt werden, wenn sie in das falsche Diagramm eingegeben werden, daher ist es wichtig, den Zweck der Visualisierung klar zu definieren und den geeigneten Diagrammtyp auszuwählen. Ein weiterer Nachteil der Visualisierung besteht darin, dass falsche oder ungenaue Schlussfolgerungen gezogen werden.

Einstieg in die Data Visualization

Wenn Sie daran interessiert sind, in einem Bereich zu arbeiten, in dem Data Visualization eingesetzt wird, sollten Sie sich zunächst mit den grundlegenden Fähigkeiten vertraut machen, die für die Datenanalyse erforderlich sind. Dazu gehören Kenntnisse in den Bereichen Design, Statistik und Analytik. Online-Kurse bieten eine hervorragende Möglichkeit, die Konzepte zu erlernen und die entsprechenden Fähigkeiten zu verfeinern. Nachdem Sie Ihre Fähigkeiten weiterentwickelt, Kenntnisse erworben und ein Portfolio erstellt haben, in dem Sie Ihr Fachwissen darstellen können, sind Sie bereit, sich auf Einstiegspositionen zu bewerben. 

Eine solche Stelle ist die eines Data Visualization Specialist. Diese Fachleute arbeiten in einer Vielzahl von Sektoren, darunter Behörden, Gesundheitswesen und Technologie. Data Visualization Specialists benötigen in der Regel einen Hintergrund in Informatik, und ihr durchschnittliches Jahresgehalt liegt laut Glassdoor-Daten bei ca. 54.000 € [1].

Verwandte Begriffe

• Systemverwalter

• Sicherheitsingenieur

• Datenbank-Administrator

• Salesforce-Administrator

• Projektplan

Erste Schritte mit Coursera

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