{"id":163805,"date":"2023-08-08T14:40:09","date_gmt":"2023-08-08T13:40:09","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=163805"},"modified":"2026-02-06T06:23:53","modified_gmt":"2026-02-06T05:23:53","slug":"dataviz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/dataviz","title":{"rendered":"DataViz: Definition, Problematik und Anwendungsf\u00e4lle"},"content":{"rendered":"

Datenvisualisierung, oft als „Dataviz“ bezeichnet, ist eine Reihe von Techniken, die die visuelle Transformation und Synthese von Rohdaten erm\u00f6glichen, um sie zum Sprechen zu bringen.<\/strong><\/h2>\n

Hast Du das gewusst ?<\/h3>\n„Dataviz“ ist eine Methode zur \u00dcbertragung von Informationen, die mehrere Jahrhunderte zur\u00fcckreicht. \n\nIm 18. Jahrhundert erfand der Ingenieur und Volkswirt William Playfair das Balkendiagramm<\/b>, das Kreisdiagramm<\/b> und die Zeitreihen<\/b>, drei einfache Arten von Diagrammen, die noch heute weit verbreitet sind. \n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Dataviz\"
1 – William Playfair (1759 – 1823), Dataviz-Pionier<\/figcaption><\/figure>\n
Heute ist Dataviz<\/a> \u00fcberall pr\u00e4sent, im neuesten Analysebericht auf Deiner Website sowie in den meisten Mainstream-Medien. Es ist auch ein leistungsstarkes Kommunikationstool, das in Data Science verwendet werden kann.<\/blockquote>\nStelle Dir den Fall vor, in dem Du gerade eine umfassende Analyse einer Datenbank abgeschlossen hast, die die K\u00e4ufe und Merkmale Deiner Kundschaft enth\u00e4lt. W\u00e4hrend Deiner Analyse musst Du viele sehr n\u00fctzliche Informationen<\/b> bemerkt haben, zum Beispiel die Auswirkungen der von Deinem Unternehmen beschlossenen Werbestrategie<\/b>. Du hast sicherlich Leistungsindikatoren<\/b> definiert, um Deiner Analyse Glaubw\u00fcrdigkeit zu verleihen. Du erh\u00e4ltst daher eine gro\u00dfe Menge verschl\u00fcsselter Informationen, die so wie sie sind, f\u00fcr alle schwer zu verstehen sind.\n
Wie kannst Du Deine Analyse verst\u00e4ndlich und \u00fcbersichtlich zusammenfassen, ohne schwer verdauliche Tabellen mit Zahlen zu benutzen?<\/blockquote>\nHier kommt Dataviz ins Spiel. Die Datenvisualisierung bietet Dir eine Reihe von Techniken, um rohe und oft komplexe Daten in zug\u00e4ngliche visuelle Darstellungen umzuwandeln, um sie so vielen Menschen wie m\u00f6glich schnell verst\u00e4ndlich zu machen.<\/b>\n\nDurch die Verwendung von Grafiken wie Kreisdiagrammen<\/b><\/a> oder Balkendiagramm<\/b> kannst Du Deine Analyse synthetisieren und organisieren.\n\nDar\u00fcber hinaus wird der Zugriff auf Daten schneller, relevanter und erleichtert ihre gemeinsame Nutzung durch verschiedene Branchen.<\/b>\n\nMit dem sogenannten Storytelling kannst Du die Geschichte Deiner Analyse erz\u00e4hlen. Mit den von DataViz angebotenen Tools kannst Du die Phasen Deiner Argumentation bis zum Schluss abrollen.\n\n?Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n\n
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Starte Deine Weiterbildung in Data Visualization<\/a><\/div><\/div>\n\n

Wie funktioniert Data Visualization mit Python?<\/h3>\nPython hat sich in den letzten Jahren als Sprache zum Erkunden und Analysieren von Datens\u00e4tzen etabliert.\n\nEiner der Vorteile von Python ist die M\u00f6glichkeit, dieselbe kostenlose Open-Source-Sprache f\u00fcr viele datenwissenschaftliche Aufgaben<\/b> wie Data Mining, statistische Analysen, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung zu verwenden.\n\nMatplotlib<\/strong><\/a> ist die erste Python-Bibliothek, die mehrere Arten von Diagrammen auf relativ einfache und ordentliche Weise generiert und verwaltet.\n\nEs wird auch am h\u00e4ufigsten in Data Science mit Python verwendet und ist am weitesten verbreitet in Weiterbildung in Datenvisualisierung.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"matplotlib\"\n\n
2- Diagramme, die mit Matplotlib erstellt wurden<\/figcaption><\/figure>\nViele andere Bibliotheken, die auf Matplotlib<\/strong><\/a> basieren, sind entstanden, um Grafiken zu modernisieren<\/b> und ihre Erstellung noch einfacher zu machen.\n\nDies ist insbesondere bei Seaborn<\/strong><\/a> der Fall, das f\u00fcr seine statistischen Grafiken und seine verwirrende Einfachheit sehr gesch\u00e4tzt wird.\n\nDiese Bibliothek wird zus\u00e4tzlich zu Matplotlib verwendet. F\u00fcr die erweiterte Verwaltung Deines Diagrammdesigns (Titel, Rahmen, Achsen) wird Matplotlib sich als unverzichtbar erweisen. Seaborn hingegen wird f\u00fcr seine \u00c4sthetik mehr gesch\u00e4tzt.\n\n\nErfahre, wie Du Grafiken mit Python erstellen kannst\n<\/a>\n
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3- Seaborn-Grafiken<\/figcaption><\/figure>\nIn j\u00fcngerer Zeit erm\u00f6glicht das Erscheinen von Bibliotheken wie Plotly<\/strong><\/a> oder Bokeh<\/strong><\/a> die Erstellung interaktiver Grafiken auf hohem Niveau, die einfach in eine Webseite integriert werden k\u00f6nnen, ohne dass JavaScript beherrscht werden muss.\n
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4- Plotly-Diagramm<\/figcaption><\/figure>\n
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5 – Bokeh-Grafik<\/figcaption><\/figure>\nMit spezialisierten Bibliotheken wie Holoviz<\/strong><\/a> oder Geoviews<\/strong><\/a> kannst Du auch schnell Landkarte<\/b> erstellen, die von den Medien sehr gesch\u00e4tzt werden.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Holoviz\"\n\n
6- Holoviz-Diagramm<\/figcaption><\/figure>\n\nWie wird man Experte\/Expertin f\u00fcr Dataviz?\n<\/a>\n