Datenvisualisierung

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. 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.

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  Balken- und Kreisdiagramme
  • Balkendiagramme
  • Säulendiagramme
  • Kreisdiagramme
  • Diagramm-Generator
   
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  Liniendiagramme
  • Kartesisches Koordinatensystem
  • Messwerte eintragen
  • Streudiagramm
   
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  D3.js

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

   
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  Funktionsplotter

  
  mit dem Sie Diagramme zeichnen können

   
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  Baumdiagramme
  • Organigramm
  • Assoziogramm (mindmap)
  • Stammbaum (Genealogie)
   
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  interaktive Landkarten
   

Siehe auch

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  Einstieg in Leaflet

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

   
• Infografiken
  
   
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  responsive Imagemaps

  Klickflächen innerhalb eines Bilds? -

  
  Das wird jetzt mit SVG gemacht!

   

Weblinks

Tools und Frameworks

• Google Charts
  umfangreiche Bibliothek, die aber mit Canvas arbeitet