Diagramme sind statistische Werkzeuge, die wir verwenden, um Datenmuster und komplexe Informationen zu verstehen. Die Wahl des richtigen Diagrammtyps hängt von der Geschichte ab, die erzählt werden soll.
Welche verschiedenen Diagrammtypen gibt es?
Verschiedene Diagrammtypen wie Balkendiagramme, Liniendiagramme, Histogramme und Kreisdiagramme helfen den Nutzern, Datenanalysen durchzuführen, um Trends und Beziehungen zwischen relevanten Kriterien zu erklären.
Unternehmen übersetzen Daten und Kennzahlen in Diagramme, um ihre Leistung und Ziele mit Datenvisualisierungstools zu verfolgen.
Diagrammtypen für Vergleiche
Wir verwenden Diagramme, um Daten visuell anzuordnen und zu vergleichen. Sie geben uns eine nebeneinander liegende Bewertung verschiedener Kategorien, um Unterschiede und Ähnlichkeiten zu zeigen.
Balkendiagramm
Das am häufigsten verwendete Werkzeug in dieser Kategorie ist ein Balkendiagramm. Die rechteckigen Balken repräsentieren einzelne Kategorien, und die Länge jedes Balkens entspricht dem Wert jeder Kategorie.
Anwendungsfälle: Leistungsvergleiche, Variablenvergleiche, Änderungen zeigen, Proportionen veranschaulichen
Kreisdiagramme
Ein Kreisdiagramm ist ein kreisförmiges Diagramm, das bunte Segmente verwendet, um Teile eines Ganzen darzustellen, die zusammen 100 % ergeben. Diese Diagramme funktionieren am besten, wenn fünf bis sechs Kategorien verglichen werden. Eine größere Anzahl wird für präzise Vergleiche zu komplex.
Anwendungsfälle: Teile im Verhältnis zum Ganzen vergleichen, Datenverteilung verstehen, Zusammensetzungsanalyse, verschiedene Segmente hervorheben
Bullet-Diagramm
Ein Bullet-Diagramm ist eine andere Art von Balkendiagramm, das eine große Menge an Daten in einem kompakten Raum darstellt. Es ist ideal für Vergleiche, da es Daten darstellt, aber auch ein qualitatives Gefühl dafür gibt, ob die Leistung gut, zufriedenstellend oder schlecht ist.
Anwendungsfälle: Leistungsbewertung, Verkaufszielverfolgung und Betriebseffizienz.
Diagrammtypen für Trends
Diagramme präsentieren Datenänderungen im Laufe der Zeit, um es den Nutzern zu erleichtern, Aufwärts- oder Abwärtsbewegungen, wiederkehrende Muster und potenzielle Prognosen für zukünftige Werte zu identifizieren.
Liniendiagramm
Liniendiagramme sind so benannt, weil sie Datenpunkte durch Linien verbinden, damit Nutzer Trends und Muster im Laufe der Zeit sehen können. Diese Diagramme sind effektiv, wenn Sie kontinuierliche Daten über verschiedene Kategorien hinweg verfolgen müssen.
Anwendungsfälle: Experimentelle Daten präsentieren, Änderungen visualisieren, Fortschritte analysieren und veranschaulichen, Nutzung verfolgen.
Flächendiagramm
Ein Flächendiagramm kombiniert die Elemente von Linien- und Balkendiagrammen, um Daten in Bilder zu verwandeln. Es verwendet Linien, um Datenpunkte zu verbinden, ist aber bis zur x-Achse schattiert. Diese Visualisierung hilft, Änderungen im Laufe der Zeit oder zwischen Kategorien hervorzuheben.
Anwendungsfälle: Experimentelle Datenpräsentationen, Änderungsvisualisierung, Fortschrittsanalyse und -veranschaulichung, und Nutzungsüberwachung.
Gestapeltes Balkendiagramm
Ein gestapeltes Balkendiagramm liefert Datenanalysen, indem es Balken für verschiedene Kategorien übereinander schichtet. Es hilft uns zu verstehen, wie sich die Zusammensetzung eines Ganzen verändert und vergleicht es über verschiedene Kategorien hinweg.
Anwendungsfälle: Segmentierungsdaten, Ressourcenallokation, Trendanalyse und Zusammensetzungsvergleiche.
Diagrammtypen für Beziehungen
Wir verwenden verschiedene Diagrammtypen, um Beziehungen zwischen Variablen darzustellen, indem wir Datenpunkte auf Achsen plotten, um Korrelationen, Trends und Verbindungen zu entdecken.
Streudiagramme
Ein Streudiagramm zeigt Daten, die verwendet werden, um Beziehungen zwischen zwei Variablen zu analysieren und zu demonstrieren, wie eine die andere beeinflusst. Es verwendet ein Koordinatensystem, um Datenpunkte zu plotten, wobei jeder Punkt ein einzelnes Datenelement darstellt.
Anwendungsfälle: Gruppenvergleiche, Regression, Korrelationsanalyse und Erforschung nichtlinearer Beziehungen.
Heatmaps
Eine Heatmap ist ein Raster, das eine Farbskala verwendet, um die Größe von Werten innerhalb eines Datensatzes zu veranschaulichen. Jedes Quadrat im Raster repräsentiert einen Datenpunkt, und die Farbe jedes Quadrats spiegelt seinen Wert wider. Heatmaps werden am besten verwendet, um breite Trends zu identifizieren, da sie nicht das gleiche Detailniveau wie Streudiagramme bieten.
Anwendungsfälle: Variationen vergleichen, Benutzerverhalten auf Websites analysieren, Risiken bewerten, Trends veranschaulichen
Diagrammtypen für Datenverteilung
Diese erklären die Datenverteilung, indem sie angeben, wie viele Punkte in verschiedene Bereiche fallen. Dies ermöglicht es den Nutzern, Tendenzen, Variabilität und Ausreißer innerhalb eines Datensatzes zu identifizieren.
Histogramme
Ein Histogramm ist eine Art Balkendiagramm, das die quantitative Datenverteilung darstellt. Jeder Balken zeigt, wie oft jeder Wert in einem Datensatz vorkommt.
Anwendungsfälle: Datenfrequenzverteilung, Qualitätsvariationsidentifikation und Datenbereinigung.
Boxplots
Ein Boxplot, auch Box-and-Whisker-Plot genannt, ist eine standardisierte Methode zur Darstellung der Datenverteilung basierend auf einer Fünf-Zahlen-Zusammenfassung: Minimum, erstes Quartil (Q1), Median, drittes Quartil (Q3) und Maximum. Es ist nützlich, um Ausreißer und Variabilität innerhalb eines Datensatzes hervorzuheben.
Anwendungsfälle: Datenverteilungsvergleich, Datenzusammenfassung, Qualitätskontrolle und Marktforschung.
Erkunden Sie mehr mit 67+ Arten der Datenvisualisierung und wählen Sie die richtige für verschiedene Datensätze.
Washija Kazim
Washija Kazim is a Sr. Content Marketing Specialist at G2 focused on creating actionable SaaS content for IT management and infrastructure needs. With a professional degree in business administration, she specializes in subjects like business logic, impact analysis, data lifecycle management, and cryptocurrency. In her spare time, she can be found buried nose-deep in a book, lost in her favorite cinematic world, or planning her next trip to the mountains.
