Anwendungsszenario 2: Offene Daten und Interessensvertretung

Du agierst als Interessensvertretung und möchtest Daten über ein Thema als Offene Daten für andere Akteur*innen bereitstellen und Wissen dadurch bündeln? Entdecke das Anwendungsszenario zu Offenen Daten und Interessensvertretung.

Daten visualisieren

Du möchtest die Analyse nach Bezirken, Städten und Bundesländern visualisieren. Dabei soll die Visualisierung mit Hilfe eines Dashboards interaktiv aufrufbar sein. Gleichzeitig soll es die Möglichkeit zum Export einzelner Daten und Visualisierungen geben. Du kannst entscheiden, ob Du das DashboardDashboardEin Dashboard dient dem Informationsmanagement und stellt Daten übersichtlich und grafisch auf einer Benutzeroberfläche dar. Es ähnelt den Steuerungselementen eines Flugzeug-Cockpits und verwendet verschiedenste Visualisierungsmöglichkeiten wie Tachometer, Balken- oder Säulendiagramme oder auch Karten um Daten auf einen Blick zugänglich zu machen und kritisch hervorzuheben (z.B. Tachometer, Balken-, Säulen- und Kuchendiagramme). über ein Tabellentool oder andere Tools zur Verfügung stellst, oder ob Du ein Dashboard mit R programmierst.

  • Wie visualisiere ich die Daten ansprechend für die Zielgruppe?
  • Welche Visualisierung passt zu meiner Fragestellung und zu meiner DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen.?
  • Brauche ich eine einfache (statische) Darstellung oder eine dynamisch-interaktive Darstellung?
  • Welche Tools möchte ich für die Visualisierung nutzen?
  • Welche Vorgaben für die Visualisierung ergeben sich aus der Analyse?
  • Was will ich hervorheben?
  • Welche Visualisierung passt zu der Zielgruppe meiner Kommunikationsstrategie?
  • Auf welchen Kanälen wird die Visualisierung platziert?
Übergangswelle

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