Viele von uns erstellen Diagramme so, wie wir Spülmittel im Supermarkt auswählen, ohne viel nachzudenken und aus Gewohnheit. In Wirklichkeit verdient das Endprodukt (ein schönes und aufschlussreiches Diagramm) mehr Überlegung als das. Zunächst ist es gut, sich Gedanken über das Ziel der Datenkommunikation zu machen. Möchten Sie einen Trend über die Zeit aufzeigen, Entdeckungen nach Kategorien darstellen oder vielleicht Variablen in Ihren Daten als Teil eines Ganzen visualisieren? DataHero kann Ihnen das richtige Diagramm für Ihre Daten vorschlagen, aber in diesem Beitrag erfahren Sie, warum.
Diese beiden unterschiedlichen Diagramme können fast austauschbar erscheinen, aber im Allgemeinen eignen sich Liniendiagramme am besten für kontinuierliche Daten, während Balken- und Säulendiagramme am besten für kategoriale Daten geeignet sind. Denken Sie daran, dass es zu jeder Regel Ausnahmen gibt, aber dies sind einige allgemeine Faustregeln. Kontinuierliche Daten sind quantitativ, d. h. Sie können die Anzahl der verschiedenen Werte nicht zählen. Dazu gehören Daten wie Umsatz, Größe, Gewinn usw. Dazu kann auch die Zeit gehören, wobei die Zeit sowohl kontinuierliche als auch kategoriale Daten sein kann. Balken- und Säulendiagramme eignen sich hervorragend für die Darstellung kategorischer Daten, bei denen Sie die Anzahl der verschiedenen Kategorien zählen können. In diesem Beispiel ist die Zeit im Liniendiagramm kontinuierlich. In den Balkendiagrammen mit den Weinkategorien kann sie jedoch auch kategorisch sein.
Wie Sie weiter unten sehen, stellt das Liniendiagramm den Trend recht gut dar, ist aber vielleicht am besten für den Gesamtverkauf von Weinen (Tafel-, Dessert- und Schaumweine) geeignet.
Hier ist ein gruppiertes Balkendiagramm der gleichen Daten, aufgeschlüsselt nach Kategorien (Tafel-, Dessert- und Schaumweine). Bei gruppierten Diagrammen kann es schwierig sein, den Unterschied zwischen den Gesamtwerten in jeder Gruppe zu erkennen, aber es ist ideal, um die einzelnen Elemente in den Kategorien zu vergleichen.
Gestapelte Balkendiagramme eignen sich hervorragend, um eine Gesamtsumme zu zeigen, aber es kann schwierig sein, die Größen der einzelnen Kategorien zu vergleichen.
Ein prozentuales Balkendiagramm zeigt, wie jede Kategorie einen Teil des Ganzen ausmacht. Mit anderen Worten, es verbirgt die Menge und stellt die relative Differenz zwischen den Mengen in jeder Gruppe dar. Wenn sich die Kategorien überschneiden, ist es notwendig, ein gruppiertes Balkendiagramm zu verwenden, da es keine Beziehung zwischen Teil und Ganzem geben kann.
Kumulative Balkendiagramme stellen die Menge einer Variablen als Summe aller Häufigkeiten bis zu diesem Punkt dar. Dies wäre ideal, wenn ich z. B. wissen möchte, wie viel Dessertwein von 1994 bis 2012 verkauft wurde.
Ein logarithmisches Balkendiagramm reagiert auf schiefe Daten, insbesondere wenn ein oder wenige Punkte stärker schief sind als der Großteil der Daten. Es zeigt prozentuale Veränderungen oder multiplikative Faktoren an.
Weitere Weinstatistiken finden Sie hier. Alle diese Diagramme verwenden exakt die gleichen Daten, zeigen aber sehr unterschiedliche Perspektiven, je nachdem, was mit den Daten vermittelt werden soll. DataHero ermöglicht es Ihnen, mit einem einfachen Klick auf die Schaltfläche „Mehr“ zwischen all diesen Diagrammen zu navigieren, ohne dass zusätzliche Funktionen oder Formeln erforderlich sind.
DataHero hilft Ihnen, die Antworten in Ihren Daten zu entschlüsseln. Es muss nichts heruntergeladen oder installiert werden. Erstellen Sie einfach ein Konto und verbinden Sie sich mit den Datendiensten, die Sie täglich nutzen (wie Salesforce, Stripe, MailChimp und Google Drive). DataHero entschlüsselt Ihre Daten automatisch und zeigt Ihnen die Antworten, die Sie benötigen, durch dynamische Visualisierungen.