Viele Variablen auf einmal darstellen

Datenvisualisierung verstehen

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.

Paardiagramm der Immobilienpreise in LA

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

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

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

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

Paardiagramm der Immobilienpreise in LA

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

Wann solltest du eine Korrelations-Heatmap verwenden?

Du hast viele kontinuierliche Variablen.
Du möchtest einen einfachen Überblick darüber, wie jedes Paar von Variablen zusammenhängt.

Korrelations-Heatmap der Kundenzufriedenheit laut einer Umfrage zu einem Werbeprodukt der Gelben Seiten

¹ Rossi, Allenby und McCulloch (2005). Bayesian Statistics & Marketing

Nochmals der Datensatz der Vereinten Nationen

Streudiagramm der Schulzeit gegenüber GNI mit Lebenserwartung farblich dargestellt

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.

Ein Parallelkoordinatendiagramm

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

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

Lass uns üben!

Datenvisualisierung verstehen