Viele Variablen auf einmal darstellen

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Richie Cotton

Data Evangelist

Wann solltest du ein Paardiagramm verwenden?

  • Du hast bis zu zehn Variablen (entweder kontinuierlich, kategorial oder eine Mischung).
  • Du möchtest die Verteilung für jede Variable sehen.
  • Du möchtest die Beziehung zwischen den einzelnen Variablenpaaren sehen.
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Paardiagramm der Immobilienpreise in LA

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Paardiagramm der Immobilienpreise in LA, das nur die Verteilung der Städte zeigt

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Paardiagramm der Immobilienpreise in LA, das nur die Verteilung der kontinuierlichen Variablen zeigt

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Paardiagramm der Immobilienpreise in LA, das nur die Beziehungen zwischen kontinuierlichen Variablen zeigt

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Paardiagramm der Immobilienpreise in LA, das nur die Beziehungen zwischen kontinuierlichen und kategorialen Variablen zeigt

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Paardiagramm der Immobilienpreise in LA

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Paardiagramm der Immobilienpreise in LA, das nur Felder mit Korrelationsnummern zeigt

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Wann solltest du eine Korrelations-Heatmap verwenden?

  • Du hast viele kontinuierliche Variablen.
  • Du möchtest einen einfachen Überblick darüber, wie jedes Paar von Variablen zusammenhängt.
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Korrelations-Heatmap der Kundenzufriedenheit laut einer Umfrage zu einem Werbeprodukt der Gelben Seiten

1 Rossi, Allenby und McCulloch (2005). Bayesian Statistics & Marketing
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Nochmals der Datensatz der Vereinten Nationen

Streudiagramm der Schulzeit gegenüber GNI mit Lebenserwartung farblich dargestellt

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Wann solltest du ein Parallelkoordinatendiagramm verwenden?

  • Du hast viele kontinuierliche Variablen.
  • Du möchtest Muster über diese Variablen hinweg finden. ODER:
  • Du möchtest Cluster von Beobachtungen visualisieren.
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Ein Parallelkoordinatendiagramm

Parallelkoordinatendiagramm von GNI, Index der menschlichen Entwicklung, Lebenserwartung und durchschnittlicher Dauer der Schulzeit

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Parallelkoordinatendiagramm von GNI, Index der menschlichen Entwicklung, Lebenserwartung und durchschnittliche Dauer der Schulzeit, getrennt nach Kontinenten

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