{"id":174795,"date":"2026-01-28T13:00:20","date_gmt":"2026-01-28T12:00:20","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=174795"},"modified":"2026-08-03T12:24:39","modified_gmt":"2026-08-03T10:24:39","slug":"treemap-definition-anwendung-und-grenzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/treemap-definition-anwendung-und-grenzen","title":{"rendered":"Treemap: Definition, Anwendung und Grenzen"},"content":{"rendered":"\n

Treemap: Die Datenvisualisierung ist f\u00fcr alle Datenanalysten ein unverzichtbarer Schritt: Sie liefert klare und verst\u00e4ndliche Informationen, die leicht an ein beliebiges Publikum vermittelt werden k\u00f6nnen. Die Treemap ist ein wichtiges Werkzeug in der Datenvisualisierung und sollte von Data Scientists und Data Analysts beherrscht werden.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Treemaps lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Die Treemap<\/strong> ist eine Darstellung von hierarchisch organisierten Daten in einem begrenzten Raum (sie kann aber auch auf nicht-hierarchische Daten<\/strong> angewendet werden). Auf den ersten Blick k\u00f6nnte die Treemap<\/strong> wie ein Schachbrett aussehen, auf dem jedes Feld eine variable Gr\u00f6\u00dfe hat und in dem Gruppen (oder Cluster) von Feldern mit \u00e4hnlichen Farben unterschieden werden.<\/p>\n\n\n\n

Diese Darstellung macht es einfach, die Felder innerhalb jeder Gruppe, die Felder \u00fcber die Gruppen hinweg und die Gruppen untereinander zu vergleichen.<\/p>\n\n\n\n

Wegen ihrer Einfachheit und Effektivit\u00e4t wird die Treemap<\/strong> in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt: Finanzen, Demografie, Industrieproduktion, Marketing usw.<\/p>\n\n\n\n

Es kann z. B. sehr effektiv das relative Gewicht jeder Industrie in jeder Exportkette eines Landes darstellen oder die relative Gr\u00f6\u00dfe der verschiedenen Verm\u00f6genswerte nach ihrer spezifischen Art in einem Finanzportfolio usw.<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Wie ist Treemap entstanden?<\/h2>\n\n\n\n

Die Treemap entstand aus dem Einfallsreichtum von Ben Shneiderman, Professor f\u00fcr Computerwissenschaften an der Universit\u00e4t von Maryland<\/strong> und Gr\u00fcnder des Human-Computer Interaction Lab. Shneiderman war weder an den verschiedenen Exportsektoren seines Landes noch an einem Finanzportfolio interessiert.<\/p>\n\n\n\n

Stattdessen wollte er einfach nur eine schnelle L\u00f6sung finden, mit der er alle Ordner, Verzeichnisse und Dateien auf der Harddisk darstellen konnte. Shneiderman musste also hierarchisch organisierte Daten<\/strong> (Ordner und Dateien in Ordnern) auf kleinstem Raum darstellen. Es war ihm klar, dass Diagramme<\/a>, die eine hierarchische Struktur in einer Baumstruktur darstellen, den gro\u00dfen Nachteil haben, dass sie mit all den Knoten und ihren Zweigen schnell zu gro\u00df und unhandlich werden.<\/p>\n\n\n\n

Shneiderman<\/strong> musste also eine L\u00f6sung finden, um eine hierarchische Baumstruktur in einem Rahmen mit Platzbeschr\u00e4nkungen darzustellen: Er erfand die Treemap. In einem einzigen rechteckigen Diagramm konnte er die gesamte hierarchische Organisation seiner Daten auf der Festplatte betrachten. Aufgrund ihrer Einfachheit und Klarheit ist die Treemap in der Welt der Datenvisualisierung ber\u00fchmt geworden.<\/p>\n\n\n\n

Werde ein Experte in Datenvisualisierung<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n
\"Ben
Ben Shneiderman<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n

Treemap: Was sind die Vorteile ?<\/h2>\n\n\n\n

Die Treemap<\/strong> besteht aus einer Reihe von verschachtelten Rechtecken, deren Fl\u00e4che proportional zu den Daten ist, die sie repr\u00e4sentieren.<\/p>\n\n\n\n

Die gr\u00f6\u00dferen Rechtecke stellen die Hauptzweige des Baums dar und sind in kleinere Rechtecke unterteilt, die den verschiedenen Knoten (oder Unterzweigen) jedes Zweigs entsprechen. Der numerische Wert der Daten entspricht der Fl\u00e4che jedes Rechtecks. Diese Organisation stellt den Hauptvorteil der Treemap dar.<\/p>\n\n\n\n

Dank dieser Organisation, die aus einer Rechteckstruktur auf kleinem Raum besteht, erm\u00f6glicht die Treemap<\/strong> einerseits einen sehr direkten und effizienten Vergleich von Mengen und andererseits die Herausarbeitung von Trends, die unsere Daten strukturieren.<\/p>\n\n\n\n

So werden Rechtecke unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfe und Farbe verwendet, um sowohl die verschiedenen Elemente der Datenbank und ihre Organisation darzustellen, als auch um Variablen und Modalit\u00e4ten mit einem gr\u00f6\u00dferen Gewicht von solchen mit einem eher marginalen Gewicht zu unterscheiden.<\/p>\n\n\n\n

Treemaps erm\u00f6glichen also die Darstellung von Rangfolgen, Unterschieden zwischen verschiedenen Teilen, relativen Anteilen usw..<\/p>\n\n\n\n

Obwohl die Treemap-Organisation f\u00fcr die Visualisierung von hierarchisch organisierten Daten entwickelt wurde, kann sie auch nicht-hierarchische Daten verarbeiten. Wenn die Treemap nicht-hierarchische Daten verarbeitet, wird sie zu einer Alternative zum klassischen Tortendiagramm, das einen Teil und die Beziehung zum Ganzen darstellt.<\/p>\n\n\n\n

Der gro\u00dfe Unterschied und Vorteil der Treemap ist, dass sie im Gegensatz zum Tortendiagramm Dutzende (oder sogar Hunderte) von Elementen enthalten kann. In diesem Sinne kann die Treemap<\/strong> eine Alternative zum Balkendiagramm sein: Wenn unsere Daten aus einer gro\u00dfen Anzahl von Elementen bestehen, w\u00e4re es unm\u00f6glich, ein Balkendiagramm in einem Diagramm darzustellen. In einem solchen Fall k\u00f6nnen wir eine Treemap verwenden, die es uns erm\u00f6glicht, Dutzende von Modalit\u00e4ten durch Dutzende von Rechtecken darzustellen.<\/p>\n\n\n\n

Data Analyst Weiterbildung entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

# Erstelle eine Treemap, die Liora darstellt, mit der plotly-Bibliothek von Python.<\/h3>\n\n\n\n

Treemap Anwendungen und Grenzen<\/h2>\n\n\n\n

Heutzutage gibt es mehrere Algorithmen, die hierarchische Daten durch Treemaps darstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Zu nennen sind hier Squarified, Slice and Dice und Stripped: Diese Algorithmen<\/a> sind extrem einfach und leicht zu implementieren. Insbesondere Squarified geh\u00f6rt wegen seiner Darstellungsqualit\u00e4ten zu den am h\u00e4ufigsten verwendeten Algorithmen.<\/p>\n\n\n\n

Er erzeugt n\u00e4mlich m\u00f6glichst quadratische Bl\u00f6cke und ordnet sie absteigend nach ihrer Gr\u00f6\u00dfe an. Dies erleichtert den Vergleich zwischen den Elementen.<\/p>\n\n\n\n

Aufgrund ihrer Eigenschaften werden Treemaps h\u00e4ufig im Bereich der Business Intelligence (BI)<\/a> eingesetzt. Sie bieten jedoch nur eine Darstellung der wichtigsten Trends in den Daten und erm\u00f6glichen keine genauen Vergleiche oder Analysen der Beziehungen zwischen den Variablen.<\/p>\n\n\n\n

Ein Visualisierungswerkzeug wie die Treemap<\/strong> muss Teil der Kenntnisse sein, die ein Data Scientist und ein Data Analyst besitzen. Wenn du dich in Data Science ausbilden l\u00e4sst, wirst du sicherlich lernen, diese Werkzeuge zu mobilisieren.<\/p>\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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