Modul 5.2: Datenvisualisierung

In diesem Modul lernt ihr wie ihr Datenvisualisierung nutzen könnt um komplexe Informationen klar und überzeugend darzustellen.

Daten sind der Schlüssel, um komplexe Zusammenhänge verständlich darzustellen. Doch erst durch die richtige Visualisierung werden Zahlen greifbar und überzeugend präsentiert. In diesem Modul lernt ihr, wie ihr Daten wirkungsvoll visualisieren könnt, um eure Botschaften klar zu vermitteln.

Eine Beispiel Visualisierung erstellt mit Datawrapper

Gute Visualisierungen unterstützen euren Pitch durch:

1. Schnelles Erfassen von Informationen Diagramme und Grafiken helfen, große Datenmengen in kurzer Zeit verständlich zu machen.
2. Erkennen von Mustern und Trends Gut visualisierte Daten zeigen Entwicklungen und Zusammenhänge auf, die sonst schwer zu erkennen sind.
3. Überzeugende Kommunikation Eine anschauliche Darstellung stellt Zusammenhänge oder Daten klar da, und ist dadurch oft überzeugender für euer Publikum als reine Zahlen oder Text.
4. Erhöhte Zugänglichkeit Visuelle Darstellungen erleichtern es, Informationen mit einem breiten Publikum zu teilen.

Es gibt zahlreiche Tools, die euch dabei helfen, Daten ansprechend darzustellen. Hier sind einige empfehlenswerte Optionen:

• Data to Viz Eine Entscheidungshilfe, welches Diagramm für eure Daten am besten geeignet ist.
• RawGraphs Ein Open-Source-Tool, das aus euren Tabellen direkt Visualisierungen generiert.
• Datawrapper Ein benutzerfreundliches Tool für interaktive Diagramme, Karten und Tabellen.
• Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly…) Wenn ihr es selbst machen wollt. Python bietet viele Bibliotheken zum Datenvisualisieren. Mit Matplotlib und Seaborn lassen sich flexible und detaillierte Diagramme erstellen. Plolty bietet zudem interaktivität und Karten.
• Excel & Co Excel und alternativen bieten einfache, aber effektiven Funktionen zur Diagrammerstellung. Besonders nützlich für Tabellen-basierte Analysen und schnelle Visualisierungen.

Best Practices für gute Visualisierungen

• Wählt das richtige Diagramm: Nicht jede Visualisierung passt zu jedem Datentyp. Nutzt z.B. Data to Viz, um eine Wahl zu treffen.
• Klare Beschriftungen: Achsen, Legenden und Titel sollten verständlich und präzise sein.
• Vermeidet visuelles Chaos: Zu viele Farben, 3D-Effekte oder überladene Diagramme können vom Wesentlichen ablenken.
• Vergleichbarkeit gewährleisten: Nutzt einheitliche Maßstäbe und Skalen, um Daten vergleichbar zu machen.

Eine gut gestaltete Visualisierung unterstützt eure Argumentation und hilft euch, eure Ideen überzeugend zu präsentieren.