Datenvisualisierung, oft als „Dataviz“ bezeichnet, ist eine Reihe von Techniken, die die visuelle Transformation und Synthese von Rohdaten ermöglichen, um sie zum Sprechen zu bringen.
Hast Du das gewusst ?
„Dataviz“ ist eine Methode zur Übertragung von Informationen, die mehrere Jahrhunderte zurückreicht.
Im 18. Jahrhundert erfand der Ingenieur und Volkswirt William Playfair das Balkendiagramm, das Kreisdiagramm und die Zeitreihen, drei einfache Arten von Diagrammen, die noch heute weit verbreitet sind.
Heute ist Dataviz überall präsent, 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.
Stelle Dir den Fall vor, in dem Du gerade eine umfassende Analyse einer Datenbank abgeschlossen hast, die die Käufe und Merkmale Deiner Kundschaft enthält. Während Deiner Analyse musst Du viele sehr nützliche Informationen bemerkt haben, zum Beispiel die Auswirkungen der von Deinem Unternehmen beschlossenen Werbestrategie. Du hast sicherlich Leistungsindikatoren definiert, um Deiner Analyse Glaubwürdigkeit zu verleihen. Du erhältst daher eine große Menge verschlüsselter Informationen, die so wie sie sind, für alle schwer zu verstehen sind.
Wie kannst Du Deine Analyse verständlich und übersichtlich zusammenfassen, ohne schwer verdauliche Tabellen mit Zahlen zu benutzen?
Hier kommt Dataviz ins Spiel. Die Datenvisualisierung bietet Dir eine Reihe von Techniken, um rohe und oft komplexe Daten in zugängliche visuelle Darstellungen umzuwandeln, um sie so vielen Menschen wie möglich schnell verständlich zu machen.
Durch die Verwendung von Grafiken wie Kreisdiagrammen oder Balkendiagramm kannst Du Deine Analyse synthetisieren und organisieren.
Darüber hinaus wird der Zugriff auf Daten schneller, relevanter und erleichtert ihre gemeinsame Nutzung durch verschiedene Branchen.
Mit dem sogenannten Storytelling kannst Du die Geschichte Deiner Analyse erzählen. Mit den von DataViz angebotenen Tools kannst Du die Phasen Deiner Argumentation bis zum Schluss abrollen.
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Wie funktioniert Data Visualization mit Python?
Python hat sich in den letzten Jahren als Sprache zum Erkunden und Analysieren von Datensätzen etabliert.
Einer der Vorteile von Python ist die Möglichkeit, dieselbe kostenlose Open-Source-Sprache für viele datenwissenschaftliche Aufgaben wie Data Mining, statistische Analysen, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung zu verwenden.
Matplotlib ist die erste Python-Bibliothek, die mehrere Arten von Diagrammen auf relativ einfache und ordentliche Weise generiert und verwaltet.
Es wird auch am häufigsten in Data Science mit Python verwendet und ist am weitesten verbreitet in Weiterbildung in Datenvisualisierung.
Viele andere Bibliotheken, die auf Matplotlib basieren, sind entstanden, um Grafiken zu modernisieren und ihre Erstellung noch einfacher zu machen.
Dies ist insbesondere bei Seaborn der Fall, das für seine statistischen Grafiken und seine verwirrende Einfachheit sehr geschätzt wird.
Diese Bibliothek wird zusätzlich zu Matplotlib verwendet. Für die erweiterte Verwaltung Deines Diagrammdesigns (Titel, Rahmen, Achsen) wird Matplotlib sich als unverzichtbar erweisen. Seaborn hingegen wird für seine Ästhetik mehr geschätzt.
Es gibt noch viele andere Tools, wie z. B. Dash, mit denen Du Dashboards und Webanwendungen mit Deinen Grafiken erstellen kannst.
Alle diese Pakete haben den Vorteil, dass sie sehr gut dokumentiert und einfach zu bedienen sind (vorausgesetzt, Du hast Deine Daten zuvor bearbeitet). Du kannst lesbare Grafiken anzeigen und speichern, die die Informationen Deines Datensatzes je nach Deiner Nachricht effektiv zusammenfassend vermitteln.
Mit bestimmten Funktionen von Seaborn kannst Du dank zweier Codezeilen problemlos bis zu 4-5 Informationen in derselben Grafik anzeigen.
Für eine Webanwendung, die mehrere interaktive Grafiken enthält, wird der Code länger dauern. Es liegt an Dir, die Zeitinvestition zu definieren, die für Dich entsprechend dem erwarteten Ergebnis geeignet ist.
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