Anwendungsszenario 1: Wirkungsmessung und Fundraising

Du bist auf der Suche nach einer Weiterfinanzierung und möchtest dafür die Wirkung Deines Projekts messen und an Finanzträger kommunizieren? Schau Dir das Anwendungsszenario zu Wirkungskommunikation und Fundraising an und lerne Schritt für Schritt.

Daten visualisieren

Du lernst über DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge. und stellst Deine Wirkungsdaten in unterschiedlichen Diagrammen dar. Dafür nutzt Du neben den Funktionen des Tabellentools das kostenfreie Tool datawrapper.

Leitfragen

  • Wie visualisiere ich die Daten ansprechend für die Zielgruppe?

Mehr zu Visualisieren

  • 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

Unsere Lernempfehlungen

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Crashkurs Datenvisualisierung mit Excel und DataWrapper

Entdeckt die Welt der Datenanalyse und -visualisierung. Am Beispiel der Fragestellung „Gibt es in Zürich mehr Hunde als Kleinkinder?“ lernt ihr, wie ihr mit Excel und Datawrapper Open Data analysiert und präsentiert. Erwerbt praktische Fähigkeiten zur Faktenüberprüfung und zur Erstellung interaktiver Webgrafiken – alles mit leicht zugänglichen Tools.
Mehr erfahren
  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 3 - 5 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • Zertifikat

E-Learning “Datenvisualisierung und Storytelling” vom Civic Data Lab

In diesem E-Learning des Civic Data Lab lernst Du verschiedene Möglichkeiten kennen, Daten in überzeugende Visualisierungen und spannende Geschichten zu verwandeln. Ob für Reporting, Fundraising oder Wirkungskommunikation – so kannst Du Deine Argumente datenbasiert bestens stützen. Der Kurs bietet einen Einstieg und neben Theorie viele praktische Übungen zu Datenvisualisierung und Storytelling. Am Ende des Kurses hast Du eine eigene Datenstory geschrieben und mit Visualisierungen illustriert.
Jetzt anmelden
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • englisch

From Data to Viz

From Data to Viz hilft einem passende Diagrammtypen basierend auf dem eingegebenen Datenformat zu identifizieren. Ein Entscheidungsbaum führt zu potenziell geeigneten Visualisierungen. Sobald passende Grafiken identifiziert sind, hilft data-to-viz.com bei der Auswahl der besten Option. Es gibt dort auch Hinweise auf häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt, sowie reproduzierbare Code-Snippets in R.
Mehr erfahren
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Video-Tutorials zur Datenvisualisierung mit Datawrapper

In der Online-Tutorial-Reihe präsentiert Lisa Charlotte Rost von der Firma Datawrapper die Grundprinzipien der Datenvisualisierung und demonstriert, wie man diverse Typen von Visualisierungen mit dem Datawrapper-Online-Tool erstellen kann. Achtung: Die Zielgruppe bezieht sich speziell auf die Berliner Verwaltung, aber die Inhalte sind universell gültig und für andere Zielgruppen ebenfalls interessant.
Mehr erfahren
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Praxistipp: Für jede Botschaft das richtige Bild

Karten, Balkendiagramme, Liniendiagramme – oder das medial verschriene Kuchendiagramm? Was machst du aus den Daten, die dir im täglichen Leben begegnen? Und wie kannst du die verschiedenen Diagrammtypen für dich nutzen, um die Botschaften, die du vermitteln möchtest, in Szene zu setzen? In diesem Blogeintrag erhältst du Tipps, wie du für deine Daten die passende Visualisierung findest. Erfahre, welche Darstellungsformen sich für welche Zwecke eignen und wie du die verschiedenen Diagrammtypen gezielt einsetzt, um deine Informationen überzeugend zu präsentieren.
Mehr erfahren
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch

Data Visualization Cheat Sheet

Deine Daten visualisieren – der ultimative Überblick. Du möchtest deine Daten überzeugend präsentieren, weißt aber nicht, welche Visualisierung am besten geeignet ist? Das Cheat-Sheet zeigt dir die gängigsten Diagrammtypen wie Balken-, Linien- und Streudiagramme. Erfahre, wann du welche Darstellung einsetzt und für welche Anwendungsfälle sie sich besonders gut eignen – und das auf einen Blick!
Mehr erfahren
  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Datenvisualisierung – Eine Einführung

Datenvisualisierungen gibt es schon fast so lange wie die Menschheit selbst. Seitdem Zahlen entdeckt wurden, haben Menschen danach gestrebt, komplexe Zusammenhänge einfach und verständlich darzustellen. In diesem ausführlichen Blogbeitrag von Datenexperte Matthias Süßen erhältst Du einen perfekten Einstieg in die Kunst, Daten anschaulich und wirkungsvoll zu visualisieren.
Mehr erfahren