Oh yes indeed!

Morgen sprechen wir mehr darüber wie man gute Visualisierungen erstellt. Das Tool ist gut, die Darstellung --- das dauert.

Vielleicht hat jemand viele Pyramidendarstellungen vorher gemacht, da ist Zeit ja auch immer auf der y-Achse, als Bevölkerungsveränderung Image
Also, Zeit von oben -> unten lesen, nur naja-gut.
Dann Welle 2 = rot, Welle 3 = blau. DAS muss verglichen werden. Verschieden Farben, naja.

Eigentlich interessiert Cases rot versus blau, sind die gleich? Scheint JA... Achsen nicht beschriftet, muss man am Balken ablesen.
Die interessante Info -> Tote bleiben aus (die Balken nach rechts in rot und blau) sieht man dann erst nach einer ganzen Weile.

Besser: Zeit -> x-Achse, 2 Graphen, cases = Linie, Tote = Balken.

Spitzen-Tool übrigens, mit @Datawrapper kann man auch bessere Designs machen!

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22 Jul
Bei den vielen Beispielen zu Decluttering haben wir prima gesehen, dass ALLE Aspekte einer Darstellung mal unter die Lupe müssen:

- Chart-typ (Display type) ok?
- Text genug/klar?
- passt Layout?
- sind Farben ok?

Ich geb meinen Studenten immer die Figure-Checklist: Image
Chart type haben wir gestern schon abgefrühstückt, dann kommen wir jetzt also zum Text.
das hier ist problematisch, hatten wir gestern schon.
Ein minumaler Text muss sein... Image
Read 8 tweets
22 Jul
Ein paar Beispiele zum Arufrämen von Charts - "Decluttering".
(c) DarkHorseAnalystics

Decluttering Beispiel: Balkendiagramm.

PS Ich würd die Achsenbeschriftung noch da lassen...
Vorher und Nacher ImageImage
Decluttering Beispiel: TABELLE

(c) DarkHorseAnalystics
Read 17 tweets
22 Jul
Gestern haben wir für unsere Daten einen passenden Charttyp rausgesucht - für alle nochmal hier zur Erinnerung der Spickzettel dazu:

(ps ich abe keine offene Version, da wäre eine DE Übersetzung vielleicht auch gut!) Image
PS EINEN passenden Charttyp, nicht DEN passenden Charttyp, es gibt immer mehrere richtige Lösungen

Das muss je nach: Kernaussage, nach Zielpublikum, nach Interaktionsformat: Papier, interaktiv Java, in einem Forschungsartikel oder 15-sek TikTok, angepasst werden!
Abstrakte Kunst und wissenenschaflichen Abbildungen sind gar nicht so unähnlich...

Was ist hier was? Zwei abstrakte Bilder
Read 21 tweets
21 Jul
Zur Krönung des Tages meine Top10-Charts der Chart-krisen..

Also, was sind die TOP10 Fehler die ich immer wieder sehe und immer wieder verbessere und mir immer wieder den Mund fusselig rede?
#Platz 10: Falsche Charttyp für die Daten.
...da seid ihr ja schon alte Hasen nach heute.

Vielleicht als letztes Beispiel noch das hier aus der Zeit: Image
#Platz9: keine (unvollständige) Beschriftung.

Merke: nicht nur Achsen brauchen eine Beschriftung sondern auch Farbcodes müssen erklärt werden!

Unten: eine der #worstchartsever und ein Abbildung ohne Farbcode, publiziert in nature... 🙄 Image
Read 32 tweets
21 Jul
Wir macht man gute Charts?

1. eigenen Datentyp kennen (Trend? Kategorie? Verteilung? Uni-, Bi, Multivariat?)
2. verschiendes ausprobieren, z.B. mit dem Chart-Selektor unten
3. dann Feedback einholen! --> loop to 1 Image
Eigentlich ist es ganz leicht.

Für Einzelbeobachtungen in Kategorien kann man die Größe in
- Länge (Balkendiagramm, stacked bar)
- Fläche (Tree map, bubble, area char)
- Tortenstücke (Pie chart, lieber nicht Donuts!)
kodieren. Image
Bei der Visualisierung von Trends kann man
- Liniendiagramm (paar Beobachtungen, mehrere Zeitpunkte)
- Slopechart (nur 2 Zeitpunkte)
- Radar Chart (zyklische Daten)
- Sankey Diagram (viele Verläufe, Verteilungen)
nutzen.

(merke, Time ist immer irgendwie 'ne Line!) Image
Read 14 tweets
21 Jul
Wir sind uns hier jetzt einig, dass Visualisierungen oft sinnvoll sind für Daten.

Aber welche Visualisierung ist die richtige? Es gibt hunderte,.... lasst uns mal ein paar angucken.

Es gibt hunderte solcher Übersichten:
(c)Anna Vital Übersicht verschiedener Charts
Eine gute Übersicht bietet Severino RIbecca mit dem @dataviz_catalog ♥️♥️♥️

Jeder Chart-Typ wird erklärt, es gibt educational videos, Hinweis auf 🛠️Tools mit denen man die Vis erstellen kann etc

datavizcatalogue.com/index.html
Ebenfalls ganz gut ist
datavizproject.com,
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