Datenvisualisierung – Eine Einführung

Warum Datenvisualisierungen unverzichtbar sind

Datenvisualisierungen verwandeln abstrakte Zahlen und Fakten in leicht verständliche Grafiken. So können wir:

• Verständlichkeit steigern: Datenvisualisierungen machen komplexe Datenmengen leichter verständlich und zugänglich, indem sie abstrakte Zahlen in visuell fassbare Formen umwandeln. Das macht Daten für ein breiteres Publikum zugänglich
• Muster und Trends erkennen: Visualisierungen helfen dabei, Muster, Trends und Ausreißer in den Daten zu erkennen, was bei reinen Zahlen oft schwerer fällt.
• Effektiv Kommunizieren: Grafiken und Diagramme können Informationen schneller und klarer vermitteln als Text oder Tabellen. Außerdem können Visualisierungen nebenbei als visuelle Elemente den Text auflockern.
• Entscheidungsfindung erleichtern oder Debatten anstoßen: Klare und aussagekräftige Datenvisualisierungen unterstützen Entscheidungsträger dabei, Probleme zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, indem wir Daten in eine leicht verständliche Form umwandeln und so die Informationsbasis für Entscheidungen verbessern. Außerdem können sie dazu beitragen, gesellschaftliche Debatten anzustoßen.
• Zugang zu Daten für Nicht-Experten erleichtern: Komplexe Daten werden durch Visualisierungen auch für Menschen ohne tiefgehendes Fachwissen zugänglich und verständlich.
• Erkenntnisse effizient präsentieren: Datenvisualisierung ermöglicht eine effiziente Präsentation großer Datenmengen, wodurch komplexe Informationen schnell vermittelt und das Verständnis sowie die Relevanz der Daten für das jeweilige Thema gesteigert werden können.

Oder kurz: Datenvisualisierung hilft, Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen.

Malen mit Zahlen

Es gibt grob gesagt vier Arten von Daten, die sich für eine Visualisierung eignen:

• Numerische Daten basieren auf messbaren Mengen. Beispiele hierfür sind Größen wie Temperatur, Alter, Umsatz, Gewicht oder ganz einfach die Anzahl von etwas. Sie lassen sich auf vielfältige Weise darstellen und eignen sich gut für mathematische Analysen und statistische Auswertungen.
• Kategoriale Daten basieren auf qualitative Merkmale oder Eigenschaften, die in Gruppen oder Kategorien eingeteilt werden können. Beispiele sind Fragen nach Geschlecht, dem Wohnort, dem Ausmaß der persönlichen Zufriedenheit oder Schulnoten. Sie können zwar auf Zahlen basieren, doch sind diese anders zu werten als bei numerischen Daten. So kann die Frage nach männlich oder weiblich zwar mit den numerischen Werten 1 und 2 wiedergegeben werden – der Wert „zwei“ steht aber nicht für zweimal so viel wie der Wert „1“. Für ihre Visualisierung eignen sich Balkendiagramme oder Tortendiagramme
• Geografische Daten beziehen sich auf Informationen, die mit geografischen Standorten oder Bereichen verbunden sind. Beispiele sind Länder, Städte, Koordinaten oder topografische oder wirtschaftliche Merkmale. Geografische Daten ermöglichen räumliche Analysen und werden oft durch Karten visualisiert. Sie können entweder durch geometrische Formen (wie Grenzen von Ländern oder Städten) oder durch Punkte (z.B., Standorte auf einer Karte) repräsentiert werden.
• Zeitliche Daten werden in der Regel als Liniendiagramme dargestellt, wobei die X-Achse die Zeitachse ist und die Zeit von links nach rechts verläuft.

In sechs Schritten zur Datenvisualisierung

Wie so oft macht es Sinn, sich zu überlegen, was man eigentlich erreichen will, bevor man mit einem Projekt beginnt.

In meiner täglichen Arbeit gehe ich da wie folgt vor:

1. Was ist dein Ziel? Wer ist deine Zielgruppe? Welche Botschaft oder Erkenntnis möchtest du mit deiner Visualisierung vermitteln. Ob es darum geht, Trends zu zeigen, Beziehungen aufzuzeigen oder Muster zu identifizieren – ein klares Ziel hilft, die geeignete Visualisierungsmethode zu wählen. Entscheide dich, wen du ansprechen möchtest. Ein eher jüngeres Publikum hat andere Ansprüche an das Design als ein eher älteres, bei Experten kannst du mehr Vorwissen voraussetzen als bei Laien. Mach dir also klar, wen du wie ansprechen möchtest.
2. Daten sammeln: Recherchiere, wo du die benötigten Daten herbekommst oder wie du sie selbst erheben kannst. Kläre, welche Art von Daten du hast oder für deine Geschichte benötigst (z.B., numerisch, kategorisch, geografisch).
3. Datenbereinigung und -vorbereitung: Bereinige die Daten von Unregelmäßigkeiten, fehlenden oder (für deine Visualisierung) überflüssigen Werten oder Duplikaten. Strukturiere die Daten so, dass sie für die gewählte Visualisierungsmethode geeignet sind. Dies kann das Hinzufügen neuer Spalten, das Filtern und löschen von Daten oder die Umwandlung von Formaten einschließen. Versuche anschließend Muster, Trends und Schlüsselinformationen zu finden, die du für deine Visualisierung nutzen kannst. Bei groben Ausreißern schaue ich immer wieder genau hin und hake gegebenenfalls bei den Urhebern der Daten nach, ob dafür fehlerhafte Daten verantwortlich sind.
4. Entscheide dich für eine geeignete Visualisierungsmethode: Welche Form der Illustration passt zu deinen Daten: Balkendiagramme, Liniendiagramme, Tortendiagramme, Kartenvisualisierungen und viele andere Optionen stehen zur Verfügung. Denke daran, dass nicht jede Methode für jede Art von Daten geeignet ist. Wie schon geschrieben: Etablierte Formen funktionieren am besten und sind am einfachsten zu verstehen. Manchmal macht es aber durchaus Sinn, verschiedene Visualisierungsformen auszuprobieren.
5. Wähle das passende Visualisierungstool: Entscheide dich für das Werkzeug, das deinen Anforderungen entspricht. Es gibt verschiedene Tools, von einfachen wie Google Tabellen oder Datawrapper bis zu komplexeren wie Tableau oder Power BI. Die Auswahl hängt von deinen Fähigkeiten, dem Datenformat und deinen Vorlieben ab. Ich mag einfache Lösungen.
6. Gestalte ansprechende Grafiken: Achte bei der Gestaltung deiner Visualisierung auf ansprechende Ästhetik, eine gute Lesbarkeit und hohen Informationsgehalt. Beschränke dich auf das Wesentliche. Klare Achsenbeschriftungen, aussagekräftige Legenden und eine ansprechende Farbwahl sind wichtig, um die Informationen leicht verständlich zu machen. Stelle sicher, dass deine Visualisierung auch für dein Zielpublikum klar und ansprechend ist.

Der wohl wichtigste Tipp zur Datenvisualisierung

Wir alle haben mal klein angefangen. Beginne also mit realistisch umsetzbaren Projekten und lasse dich von anderen inspirieren. Mit zunehmender Erfahrung wirst du deine Fähigkeiten in der Datenvisualisierung weiterentwickeln. Dabei wirst du feststellen, dass einfache Visualisierungsformen immer noch am besten funktionieren und deinen eigenen Stil entwickeln. Hab keine Scheu – Datenvisualisierung macht Spaß und bietet unzählige Möglichkeiten, Kreativität und analytisches Denken zu verbinden.