Warum das Sehen von Daten besser ist als das Lesen: Das Argument für Datenvisualisierung

In der heutigen datengesteuerten Welt überschwemmen Rohdaten jeden Sektor. Von komplizierten Geschäftskennzahlen bis hin zu einfachen Daten im Alltag. Wie viele Autos passieren jeden Tag die Straße, wie viele Schüler bestehen ihre Matheprüfungen oder wie viele Eier essen Sie täglich? Die Antworten auf all diese Fragen sind Daten.

Rohdaten sind oft voller Nummerierungszeilen und -spalten oder Tabellenkalkulationen. Sie sind überwältigend und schwer zu interpretieren. Um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, müssen wir diese Daten in etwas leichter Verständliches umwandeln – hier spielt die Datenvisualisierung ihre Rolle.

Warum Visualisierung funktioniert: Die Wissenschaft dahinter

Datenvisualisierung ist der Prozess der grafischen Darstellung von Informationen und Daten. Es kann ein Diagramm, eine Grafik oder eine Karte sein. Durch diese visuellen Medien können wir Daten aus verschiedenen Perspektiven betrachten, z. B. mithilfe eines Liniendiagramms, um einen Trend zu erkennen, und eines Histogramms, um eine Verteilung zu sehen.

Die Wirksamkeit der Datenvisualisierung liegt in der Art und Weise, wie das menschliche Gehirn visuelle Reize verarbeitet. Gestaltprinzipien der visuellen Wahrnehmung erklären, wie das menschliche Gehirn visuelle Informationen verarbeitet.

Gestaltsprinzipien

• Nähe: Objekte, die physisch nahe beieinander liegen, gehören zu einem Teil einer Gruppe.

• Ähnlichkeit: Objekte mit ähnlicher Farbe, Form, Größe oder Ausrichtung werden als verwandt oder zur selben Gruppe gehörend wahrgenommen.

• Kontinuität: Glatte Pfade werden auf natürliche Weise befolgt, sodass Liniendiagramme für die Verfolgung von Trends intuitiv sind.

• Verbindung: Objekte, die physisch verbunden sind, sind Teil einer Gruppe.

• Einschließung:Objekte, die physisch zusammengeschlossen sind, als gehören sie zu einem Teil einer Gruppe.

• Abschluss: Unser Gehirn ergänzt fehlende Informationen, um vollständige Formen zu erstellen, was das Verständnis fragmentierter Bilder wie gestrichelter Trendlinien erleichtert.

Die wichtigsten Vorteile der Datenvisualisierung

Untersuchungen haben ergeben, dass 90 % der an das Gehirn übermittelten Informationen visuell sind. Der Einsatz von Datenvisualisierung als Kommunikationsmittel ist eine effektive Möglichkeit, die natürliche Fähigkeit des Gehirns zu nutzen, Informationen visuell zu verarbeiten.

1. Visuelle Muster sind leichter zu erkennen
Das menschliche Gehirn ist darauf programmiert, Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Wenn Daten als Diagramme, Grafiken oder Diagramme dargestellt werden, sind Muster wie Aufwärtstrends, Cluster oder Anomalien sofort erkennbar. Schauen Sie sich zum Beispiel das Bild unten an. Betrachten Sie zum Beispiel den Wahltrend 2024 in den USA von Juli bis August. Die visuelle Darstellung zeigt ein knappes Rennen zwischen den demokratischen und republikanischen Kandidaten, bei dem die Unterstützungsniveaus gleichauf liegen. Diese Visualisierung vermittelt die Ungewissheit des Ergebnisses und betont, dass sowohl Trump als auch Kamala Harris weiterhin starke Anwärter auf den Sieg sind.

Quelle:The Independent

2. Anomalieerkennung schneller erkennen
Mithilfe der Visualisierung können Benutzer Ausreißer schnell erkennen. Tools wie Streudiagramme und Heatmaps erleichtern beispielsweise das Erkennen von Korrelationen oder Anomalien, die in den Rohdaten verborgen sind. Das Erkennen solcher Muster ist für die Entscheidungsfindung in den Bereichen Finanzen, Marketing und Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung.

Quelle:https://sites.chem.utoronto.ca

3. Vereinfacht die Komplexität
Das Lesen von Rohdaten bedeutet eine zusätzliche kognitive Belastung für das Gehirn. Indem sie Daten aggregieren oder zusammenfassen, reduzieren sie die kognitive Belastung und helfen den Zuschauern, sich auf die wichtigsten Aspekte zu konzentrieren. Die folgende Visualisierung zeigt, wie Amerikaner ihre politische Zugehörigkeit von 2001 bis 2024 identifizierten. Die Analyse von Daten aus 23 Jahren im Rohformat wäre für die meisten Menschen nahezu unmöglich effektiv zu interpretieren. Mit der Datenvisualisierung werden komplexe Muster jedoch sofort klar. Die Grafik verdeutlicht beispielsweise einen konsistenten Trend: Frauen neigen eher zu liberalen Ideologien, während Männer zu konservativen Ansichten tendieren. Dies ist ein Paradebeispiel dafür, wie Datenvisualisierung jahrzehntelange Informationen zu einer leicht verdaulichen Geschichte verdichtet.

Quelle:The New York Times

4. Verbesserte Aufbewahrung
Menschen erinnern sich eher an Erkenntnisse aus Bildern. Die Aufbewahrung der in Diagrammen oder Infografiken dargestellten Daten kann deutlich höher sein als die der Textdaten.

5. Zeiteffizienz
Eine von McKinsey durchgeführte Studie ergab, dass 28 % der Unternehmen, die Datenvisualisierung einsetzen, dazu neigen, zeitnahe Entscheidungen zu treffen. In Bereichen, in denen Zeit Geld ist, kann die Datenvisualisierung Unternehmen dabei helfen, zu wachsen, indem sie ihre Effizienz steigern.

Ein weiteres Beispiel für die Leistungsfähigkeit der Datenvisualisierung ist die US-Wahl 2024. Eine Grafik zeigt Themen, die für Wechselwähler, Trump-Loyalisten und Harris-Loyalisten als wichtig erachtet werden. Sobald politische Berater die Grafik sehen, erstellen sie ihren nächsten Plan, um Wechselwähler zu beeinflussen, und schlagen ihrem Arbeitgeber strategische Pläne vor, um die Wahl zu gewinnen

6. Zugänglichkeit für technisch nicht versierte Zielgruppen
Experten aus unterschiedlichen Fachgebieten arbeiten häufig an Projekten innerhalb derselben Organisation zusammen. Allerdings kann Fachjargon eine effektive Kommunikation behindern und zu Missverständnissen führen. Die Datenvisualisierung schließt diese Lücke, indem sie komplexe Informationen in einem einfachen Format darstellt. Dadurch wird sichergestellt, dass technisch nicht versierte Stakeholder wichtige Erkenntnisse erfassen können, was eine umfassendere und effektivere Entscheidungsfindung fördert.

Vermeiden Sie diese häufigen Fehler bei der Datenvisualisierung

Obwohl die Datenvisualisierung ein leistungsstarkes Werkzeug ist, hat sie auch ihre Tücken. Eines der am häufigsten vorkommenden Ereignisse ist die Manipulation von Achsen oder das Herauspicken von Daten, was zu Fehlinterpretationen führen kann. Ein Balkendiagramm, das eine Differenz zwischen zwei Werten zeigt, kann übertrieben wirken, wenn die Y-Achse nicht bei Null beginnt. Wenn beispielsweise ein Balken 40 und ein anderer 50 darstellt, lässt die Skalierung der Y-Achse von 36 auf 50 den Unterschied erheblich erscheinen, was den Betrachter dazu verleitet, die Ungleichheit zu überschätzen.

Eine weitere Gefahr besteht darin, zu viele Daten in ein einziges Diagramm zu packen, weil es die Betrachter überfordert, und den falschen Diagrammtyp auszuwählen.

Tools und Techniken zur Datenvisualisierung.

Heutzutage sind Tools zur Datenvisualisierung weit verbreitet. Tools wie Tableau, Power BI und Python-Bibliotheken wie Seaborn und Dash bieten eine Anpassung je nach Bedarf. Für Entwickler sind Bibliotheken wie Seaborn und Dash eine ausgezeichnete Wahl. Insbesondere wenn es um Datenanalysen im Bereich maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz geht, bietet Seaborn verschiedene Arten von Diagrammen zur Datenanalyse mit Hilfe anderer leistungsstarker Bibliotheken wie Pandas und NumPy.

Nutzen Sie die Datenvisualisierung für bessere Einblicke

Datenvisualisierung verwandelt Zahlen in Erzählungen. Durch die Vereinfachung komplexer Datensätze in zugängliche visuelle Darstellungen werden Lücken zwischen technischen und nichttechnischen Zielgruppen geschlossen, die Aufbewahrung verbessert und Erkenntnisse schneller gewonnen. Nutzen Sie noch heute die Datenvisualisierung, um das volle Potenzial Ihrer datengesteuerten Initiativen auszuschöpfen.

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