In der zweiten Woche der Trainingsphase haben wir schon mit dem Tableau Desktop angefangen, wobei wir uns mit den Basic-Diagrammen kennengelernt haben. Einige davon sind das Balkendiagramm, Pie Chart, Liniendiagramm, Scatterplot, Donut Chart, Bar-in-Bar-Diagramm, Lollipop Chart, und viel mehr. Das ist ein sehr gutes Thema der Datenvisualisierung, mit dem man anfangen kann. So versteht man die Basistechnik in Tableau, wie man dieses und dieses Diagramm erstellen kann. Man lernt außerdem, dass man beim Start eines Projekts gute Arbeitsplanungen erstellen können sollte, damit man die stichpunktartige Arbeitsschritte hat und später im Projekt von dieser Arbeitsplanung gut orientieren kann. Hat man diese beiden Vorkenntnisse schon im Kopf, dann kann man bei den detaillierteren Arbeitsschritten (in Datenbereinigung, Visualisierung usw.) schon eine riesige Menge Zeit sparen, im Sinne man weiß schon was man da machen sollte und wie man das macht. Ich finde es ganz toll und konstruktiv, dass ich diese Kenntnisse gelernt und geübt habe. Diese Kenntnisse, besonders die Arbeitsplanung, kann ich nicht nur bei der Datenvisualisierung anwenden, sondern allgemein wenn ich in einem Projekt arbeite.
Beim Unterricht wurden die Diagramme in sechs Diagrammarten untergegliedert. Es sind bestimmt noch mehr Diagrammarten, aber wir haben in der zweiten Woche mehr über diese sechs Diagrammgruppen diskutiert. Es sind: Tabelle, Balken, Linien, Scatterplot, Karte und Teil zum Ganzen.
Zu der Balkenkategorie gehören beispielsweise:
Bar Chart, Stacked Bar Chart, Bar-in-Bar Chart, Grouped Bar Chart, Histogram, Percent of Total und Waterfall Chart.
Zu der Linienkategorie gehören beispielsweise:
Multiline Chart, Cycle Plot, Spark Lines und Area Chart.
Zu der Scatterplot-Kategorie gehören beispielsweise:
Normal Scatterplot, Quadrant Scatterplot und Small Multiples.
Zu der Mapkategorie gehören beispielsweise:
Shape Map, Choropleth Map, Tile Map, Density Map, Hexagonal Bin Map und Multiple Measures Map.
Zu der Teil-zum-Ganzen-Kategorie gehören beispielsweise:
Donut Chart, Treemap, Pie Chart, Gauge Chart, Radial Bar Chart und Sunburst Chart.
Es gibt noch viele weiteren Diagrammarten, die hier noch nicht geschrieben sind. Wenn man anfängt, mit Datenvisualisierung zu arbeiten, muss man ständig Entscheidungen dazu treffen: welches Diagramm muss ich für meinen Datensatz bzw. für die spezifischen Informationen nutzen? Wir haben in der zweiten Woche über einige Auswahlkriterien dazu diskutiert. Ich werde diese Kriterien für jede Diagrammart auflisten und sie als eine Tabelle zusammengefasst darstellen.
Die Tabelle sieht so aus:
Ok, wie lese ich jetzt die Tabelle?
Schaut man an die Werte der Tabelle, dann findet man entweder die Nullen oder die Einsen. Null bedeutet nein, eins bedeutet ja. Also wenn es "eins" steht bei der Kategorie "spezifische und/oder vollständige Daten anzeigen", dann bedeutet das, dass diese Diagrammart geeignet für diesen Zweck ist. Oft wollen wir einen Trend zeigen, beispielsweise. Um ihn zu zeigen, können wir nicht die Tabelle anwenden, sondern eher Balkendiagramm oder Liniendiagramm. Möchte man nicht nur positive, sondern auch negative Werte zeigen, dann sind "Map" und "Teil zum Ganzen" nicht die beste Wahl dafür. Möchte man aber die Prozentzahlen einer Variable im Vergleich zu den anderen Variablen, dann ist "Teil zum Ganzen" sehr gut geeignet. Sucht man die Korrelation zwischen den Variablen, dann passen Balken, Linie und/oder Scatterplot zu den Aufgaben ganz gut.
Natürlich ist dies keine definitive, einzige Entscheidungsparameter für die Auswahl der Diagramme. Es gibt noch mehr Hilfsmittel dazu, was man beachten sollte, wenn man für eine Diagrammart entscheidet. Dazu schreibe ich hier auch ein Paar Links, die bestimmt sehr hilfreich sein können.
datavizcatalogue.com
Hier werden die Zwecke der Visualisierung als Entscheidungsparameter angewendet: ob man einen Vergleich, eine Proportionalität, Beziehung zwischen zwei (oder mehr) Variablen, Hierarchie, Standorte, Datendistribution, Prozesse usw. zeigen möchte. Schauen Sie an die Auswahl, die in dieser Website definiert sind.
Link zu der Website:
datavizproject.com
Im Vergleich zu der ersten Website, bietet diese Website direkt die Auswahl der Diagramme. Es werden zahlreiche Modelle, die man direkt anklicken und damit weiterarbeiten kann. Es werden außerdem für jedes Diagrammmodell erwähnt, für welche Zwecke dieses Diagramm sehr gut geeignet ist. Man sieht auch Beispiele für das ausgewählte Diagramm.
Link zu der Website:
visualizationuniverse.com
Diese Website zeigt eine zahlreiche Diagrammarten zusammen mit einer detaillierten Beschreibung sowie die Links zu Wikipedia, wo man mehr zu den Diagrammen lesen kann. Dies ist auch eine gute Website zum Kennenlernen von den Diagrammen durch die ausführliche Theorie zu jedem Diagramm.
Link zu der Website:
Mark Vital
Ich hoffe, dieser Artikel kann für Dich (und auch für mich) nützlich sein. :)