Datenvisualisierung – wie aus Zahlen Bilder werden

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Digital Analytics Daten werden außerhalb des Digital Analytics Tools, meistens strukturiert in Excel Tabellen, also tabellarisch dargestellt. Tabellen sind im Prinzip einfach zu verstehen und für das initiale Erforschen der Daten sehr gut geeignet, aber nur eingeschränkt zu erfassen und die Beziehungen zwischen den Zeilen bzw. Zellen wird nicht automatisch sichtbar.

Hinzu kommt, dass die Menge an Abkürzungen (CPC, ARPU, IoT, …), Metriken (Conversion Rate, Bounce Rate, …) und KPIs (Visit, Visitor, Page Impression, …) vom Anwender bestimmtes Fachwissen und einen ausreichenden Überblick erfordert.

Die Datenvisualisierung kann dabei helfen, Wissen aus komplexen Daten und großen Tabellen zu extrahieren, sowie Trends und Entwicklungen intuitiv zu entdecken.

Jeder Digital Analyst fragt sich daher: wie visualisiere ich Daten am optimalsten, so dass der Anwender sie leicht erfassen kann und einen umfassenden Überblick erhält?

Prüfen sie zu welchem Zweck die Daten dargestellt werden sollen, wählen sie dann das Design und die passenden Elemente für die Infografik aus. Dabei steht die verständliche Visualisierung und Aufbereitung im Vordergrund.

Welcher Diagrammtyp und welches Medium sind am besten für welche Daten und Aufgaben geeignet?

Um gewünschte Zusammenhänge in großen Datenmengen schnell aufnehmen und klar verständlich werden zu lassen, können sie folgenden Diagrammtypen verwenden:

  • Scorecards und Sparklines für allgemeines Performance-Monitoring der Top KPI
  • Balkendiagramme um Werte vergleichen
  • Liniendiagramme für die zeitliche Entwicklung und Trends
  • Tortendiagramme um den Anteil an etwas Ganzem zu bewerten
  • Blasendiagramme und Heatmaps für die Analyse von Zusammenhängen
  • Retention-Graph oder eine Retention-Matrix für Kohortenanalysen
  • Karten für die geografische Einordnung
  • WordClouds bzw. TagClouds um Stimmungen und Trends in Texten zu erfassen

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