Datenvisualisierung
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
- Balkendiagramme
- Säulendiagramme
- Kreisdiagramme
- Diagramm-Generator
- Liniendiagramme
- Kartesisches Koordinatensystem
- Messwerte eintragen
- Streudiagramm
- 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
Siehe auch
- Einstieg in Leaflet
SELF-Blog-Artikel von Jürgen Berkemeier,
Leaflet ist eine API, um Karten in Webseiten einzubinden - Infografiken
- responsive Imagemaps
Klickflächen innerhalb eines Bilds? -
Das wird jetzt mit SVG gemacht!
Weblinks
- ↑ wikipedia: Informationsvisualisierung
- ↑ 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