Datenvisualisierung

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Erst die Erfindung der Computer ermöglichte das Sammeln großer Datenmengen. Aus dem Auswerten und Vergleichen entwickelte sich die Aufgabe diese Daten auch ansprechend zu präsentieren.

Informations- oder Datenvisualisierung (data visualization) beschäftigt sich mit der grafischen Repräsentation großer Mengen von Daten, die nicht unmittelbar mit physikalischen Zuständen oder Vorgängen verknüpft sind. In der explorativen Datenanalyse sollen die bildlichen Darstellungs­methoden helfen, neue Erkenntnisse zu gewinnen.[1] [2]So können z. B. Werte in einem Streudiagramm bisher unbekannte Korrelationen oder Cluster aufzeigen.

Diese Reihe zeigt Funktionsweise der Datenvisualisierung anhand einfacher Beispiele und stellt nützliche Frameworks wie D3.js vor.

Balken- und Kreisdiagramme Data-Visualization-Icon.svg

  • Balkendiagramme
  • Säulendiagramme
  • Kreisdiagramme
  • Diagramm-Generator

Liniendiagramme Line-icon.svg

  • Kartesisches Koordinatensystem
  • Messwerte eintragen
  • Streudiagramm

Einführung in D3.js D3.svg

D3.js ist das am weitesten verbreiteste Framework mit vielen Funktionen, die man mit wenigen Zeilen Code einbinden kann.

Funktionsplotter Plotter-icon.svg

mit dem Sie Diagramme zeichnen können

Baumdiagramme Tree-icon.svg

  • Organigramm
  • Assoziogramm (mindmap)
  • Stammbaum (Genealogie)

Siehe auch

Einstieg in Leaflet Leaflet-icon.svg SELF-Blog-Artikel von Jürgen Berkemeier,
Leaflet ist eine API, um Karten in Webseiten einzubinden


Weblinks

  1. wikipedia: Informationsvisualisierung
  2. bigdata-insider: Was versteht man unter Datenvisualisierung?
    sehr anschaulicher Blog-Artikel mit vielen Beispielen

Tools und Frameworks

  • Google Charts
    umfangreiche Bibliothek, die aber mit Canvas arbeitet