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
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
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.
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.
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!)
- 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!)
Dann haben wir noch Streuungen, das sind dann 2 oder mehr Beobachtungen pro Datenpunkt.
Da haben wir den KLassiker der Charts, Streudiagramm => und dann gibt es hunderte Versionen was man machen kann wenn man da Klassen zusammenfügt, zu viele Daten hat etc etc
Da haben wir den KLassiker der Charts, Streudiagramm => und dann gibt es hunderte Versionen was man machen kann wenn man da Klassen zusammenfügt, zu viele Daten hat etc etc
Denkt mal darüber nach:
Im Grunde ihres Herzens sind alle Diagramme einfach nur ein Streudiagram - auch ein Balkendiagramm zeigt einen Punkt (die Höhe) auf dem karthesischen Quadrat....
Im Grunde ihres Herzens sind alle Diagramme einfach nur ein Streudiagram - auch ein Balkendiagramm zeigt einen Punkt (die Höhe) auf dem karthesischen Quadrat....
Mehr zu multivariaten, histogramm, Boxplot, Violin, Density plots, hier ist eine kleine übersicht in EN mit einer 'phylogenie'
analytics.twitter.com/user/realsci_D…
Richtig gut nachzulesen bei:
- William S. Cleveland "Visualizing Data"
- John W. Tuckey "Exploratory Data Analysis"
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📘tipps zu Charts:
Storytelling with data: BUCH und BLOG
storytellingwithdata.com
Weitere Bücher von Donna Wong, Nathan Yau..
Alberto Cairo, Bücher (Truthful art, Functional Art)
thefunctionalart.com
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thefunctionalart.com
📽️Youtube Playlist, One Chart at a Time:
Jon Schwabish, Autor von "Better Data Visualizations", einem weiteren super Buch, hat hier FAST ALLE CHART TYPEN VORGESTELLT!
Von jeweils Experten darin....
youtube.com/playlist?list=…
Jon Schwabish, Autor von "Better Data Visualizations", einem weiteren super Buch, hat hier FAST ALLE CHART TYPEN VORGESTELLT!
Von jeweils Experten darin....
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🛠️-Alert, wie MACHT man Charts?
Ich: Excel, @rstudio und alles mal probieren.
Ein richtig tolles Online-Tool ist @Datawrapper, gemacht für Journalisten, aber auch bei DataViz/Bioinformatik Studis beliebt. Alles klappt + man kriegt obendrauf noch tolle tipps von @lisacrost
Ich: Excel, @rstudio und alles mal probieren.
Ein richtig tolles Online-Tool ist @Datawrapper, gemacht für Journalisten, aber auch bei DataViz/Bioinformatik Studis beliebt. Alles klappt + man kriegt obendrauf noch tolle tipps von @lisacrost
Dann gibt es für mehr online auch noch rawgraphs.io
oder observablehq.com
und tableau.com
hier müsst ihr Experten fragen wenn ich da was wissen wollt, hier gab es welche unter den Zuhörern,
--> bitte unter dem tool melden wenn Interesse an Austausch besteht!
--> bitte unter dem tool melden wenn Interesse an Austausch besteht!
Online gibt es auch noch PLots of Difference, für Rainbow plots und histogram boxplots
(c) @joachimgoedhart
huygens.science.uva.nl/PlotsOfDiffere…
(c) @joachimgoedhart
huygens.science.uva.nl/PlotsOfDiffere…
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