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.

Balken- und Kreisdiagramme

• Balkendiagramme
• Säulendiagramme
• Kreisdiagramme
• Diagramm-Generator

Liniendiagramme

• Kartesisches Koordinatensystem
• Messwerte eintragen
• Streudiagramm

Einführung in D3.js

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

Funktionsplotter

mit dem Sie Diagramme zeichnen können

Baumdiagramme

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

interaktive Landkarten

• Choroplethenkarte

Siehe auch

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

Infografiken

responsive Imagemaps

Weblinks

Tools und Frameworks

• Google Charts
  umfangreiche Bibliothek, die aber mit Canvas arbeitet