Das menschliche Gehirn ist nicht darauf ausgelegt, Binärcode zu interpretieren oder geschriebene Informationen schnell zu erfassen; deshalb ist die Datenvisualisierung für die Kommunikation komplexer Ideen und Konzepte entscheidend. Es gibt jedoch kaum etwas Langweiligeres und Zeitaufwändigeres als das Erstellen von Diagrammen und Grafiken von Grund auf. Unser Charts Collection (Part 1) bietet eine Vielzahl von 100% anpassbaren Diagrammen, Balken und Grafiken, die Ihnen Stunden an Arbeit ersparen und es Ihnen ermöglichen, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
Wenn Sie Ausreißer verstehen und erklären müssen, die normale Tendenz und den Bereich der Informationen in Ihren Werten, sind Verteilungsdiagramme Ihre Freunde. Scatter Plot, Mekko, Linien-, Spalten- und Balkendiagramme erfüllen diese Aufgaben am besten.
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Es ist durchaus möglich, dass Sie in Ihrer Präsentation demonstrieren müssen, wie eine bestimmte Datenmenge über einen bestimmten Zeitraum hinweg abgeschnitten hat. Diese Aufgabe erfordert spezielle Diagrammtypen wie Pyramide, Linie, Dual-Axis Linie oder Spalte.
Um einen oder mehrere Wertesätze zu vergleichen und zu kontrastieren und die niedrigen und hohen Werte in den Datensätzen Ihrem Team und den Stakeholdern zu kommunizieren, sind Diagramme wie Spalte, Mekko, Balken, Kuchen, Linie, Scatter Plot und Bullet die optimale Wahl.
Scott Berinato, leitender Redakteur bei der Harvard Business Review (HBR) und Autor des Good Charts Workbook, enthüllt die Geheimnisse von Datenvisualisierungen, die wirklich funktionieren.
Obwohl Manager die Visualisierung nicht unbedingt als Werkzeug zur Unterstützung der Ideengenerierung betrachten, nutzen sie sie, um zu brainstormen, ob es nun auf Whiteboards oder auf Metzgerpapier ist. "Wie die Ideenillustration beruht die Ideengenerierung auf konzeptuellen Metaphern, findet aber in informelleren Umgebungen statt, wie zum Beispiel bei Off-Sites, Strategie-Sessions und Innovationsprojekten in der Frühphase. Sie wird verwendet, um neue Wege zu finden, wie das Geschäft funktioniert, und um komplexe Management-Herausforderungen zu beantworten: Umstrukturierung einer Organisation, Entwicklung eines neuen Geschäftsprozesses, Kodifizierung eines Systems zur Entscheidungsfindung", sagt er.
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Die visuelle Entdeckung ist das komplizierteste Quadrant, da es aus zwei Kategorien besteht: das Testen einer Hypothese und das Suchen nach Mustern, Trends und Anomalien. Berinato sagt: "Ersteres ist fokussiert, während letzteres flexibler ist. Je größer und komplexer die Daten und je weniger Sie im Voraus wissen, desto offener ist die Arbeit."
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In der Phase der visuellen Bestätigung suchen Sie Antworten auf diese Fragen: Ist das, was ich vermute, tatsächlich wahr? und Was sind einige andere Möglichkeiten, diese Idee darzustellen? Laut Berinato sind das Erlernen von Fähigkeiten zur Manipulation von Tabellenkalkulationen und das Wissen um schnelle Prototyping-Tools in dieser Phase nützlich.
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Als Beispiel verwendet Berinato Anmol Garg, den Data Scientist von Tesla Motors. Garg hat die visuelle Erkundung genutzt, um auf die riesige Menge an Sensordaten zuzugreifen, die Tesla-Autos produzieren. Er entwickelte ein interaktives Diagramm, das den Druck in den Reifen eines Autos über die Zeit zeigt. "In wahrer explorativer Form hat [Grag] zuerst die Visualisierungen erstellt und dann eine Vielzahl von Anwendungen dafür gefunden: um zu sehen, ob die Reifen richtig aufgepumpt sind, wenn ein Auto die Fabrik verlässt, wie oft Kunden sie wieder aufpumpen, und wie lange Kunden brauchen, um auf eine Warnung bei niedrigem Druck zu reagieren; um Leckraten zu finden; und um einige Vorhersagemodelle darüber zu erstellen, wann Reifen wahrscheinlich platt werden. Der Druck aller vier Reifen wird auf einem Streudiagramm visualisiert, das, obwohl es für ein allgemeines Publikum unverständlich ist, für sein beabsichtigtes Publikum klar ist", schreibt Berinato.
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Die Business-Lösungsplattform CSG hat wichtige Statistiken zusammengestellt, die die Macht der Datenvisualisierung belegen:
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