Die Datengrundlagen, die Sie kennen müssen

Daten sind heutzutage allgegenwärtig, und Sie werden sie wahrscheinlich regelmäßig verwenden – oder werden. Aber wir wissen, dass es wahrscheinlich eine Weile her ist, seit Sie den Matheunterricht besucht haben, oder vielleicht haben Sie die Datengrundlagen nie ganz gelernt. (Keine Sorge, wir rufen Sie nicht an.) Stattdessen möchten wir Ihnen helfen, einen Überblick zu bekommen, damit Sie die Daten, mit denen Sie arbeiten, besser verstehen und letztendlich visualisieren können. Hier sind die Datengrundlagen, die Sie kennen müssen.

WTF sind Daten?

Daten sind alle Informationen, die Sie sammeln: Zahlen, Statistiken, Messungen. Es können auch Worte, Beobachtungen oder andere Eingaben sein.

Datentyphierarchie

Wenn Sie es mit Zahlen zu tun haben, die etwas Messbares darstellen, wie zum Beispiel der Verkauf eines Produkts, haben Sie es mit quantitativen Daten zu tun. Wenn Sie es mit Informationen zu tun haben, die etwas weniger Messbares darstellen, wie z. B. die Meinung der Menschen zu einem Produkt, haben Sie es mit qualitativen Daten zu tun.

Jeder quantitative Datenpunkt oder jede Variable, die Sie sammeln, wird kontinuierlich oder diskret sein, aber als Ganzes sezieren Sie Ihre Daten auf eine von zwei Arten:

Querschnitt: Die Elementprobe wird nur einmal gemessen. Dies zeigt Ihnen eine Momentaufnahme von Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt (z. B. Marktumfrage).

Kundenzufriedenheit

Eine beispielhafte Visualisierung von Querschnittsdaten.

Längsschnitt: Die Datenstichprobe wird im Zeitverlauf wiederholt gemessen (z. B. Aktienkurse, monatliche Verkaufsdaten).

Längsschnittdaten

Eine Beispielvisualisierung von Längsschnittdaten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden.

Was macht einen Datensatz aus?

Ein Datensatz besteht aus Variablen; Jeder einzelne Datenpunkt – das, was gemessen oder gezählt wird – ist eine Variable. Jede Variable kann einzeln oder in Bezug auf andere Variablen untersucht werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, einschließlich:

Bedeuten

Mittelwert: Die Summe aller Variablen dividiert durch die Anzahl der Variablen.

Bereich

Bereich: Die Differenz zwischen den höchsten und niedrigsten Variablen in Ihrem Datensatz.

Quantile

Quantile: Die Werte, die in regelmäßigen Abständen aus der Umkehrung der kumulativen Verteilungsfunktion (CDF) einer Zufallsvariablen entnommen werden.

Abweichung

Variabilität/Standardabweichung: Maß dafür, wie weit eine bestimmte Variable vom Mittelwert entfernt ist.

Abweichung

Verteilung: Die Verteilung von Daten um einen zentralen Wert.

Ausreißer

Ausreißer: Eine Variable, die einen anormalen Abstand zu anderen Variablen in Ihrem Datensatz aufweist.

Datenbeziehungen

Je nachdem, welche Art von Daten Sie gesammelt haben, sehen Sie unterschiedliche Beziehungen, die in Ihrem Datensatz dargestellt werden. Das Verständnis dieser Beziehungen – und welche Visualisierungen diese Beziehung vermitteln – hilft Ihnen, Ihre Daten besser zu kommunizieren. Hier sind einige der häufigsten.

NominalNominaler Vergleich: Dies ist ein einfacher Vergleich der quantitativen Werte von Unterkategorien (z. B. Anzahl der Besucher einer Website).

Diagrammtypen für nominalen Vergleich

Nominal-Vergleichs-Chart-Typen

ZeitfolgenZeitreihe: Dies verfolgt die Wertänderung einer konsistenten Metrik im Laufe der Zeit (z. B. monatliche Verkäufe).

Diagrammtypen für Zeitreihen

Arten von Zeitreihendiagrammen

RangfolgeRanking: Dies zeigt, wie zwei oder mehr Werte in relativer Größenordnung miteinander verglichen werden (z. B. NBA-Spieler, nach Größe geordnet).

Diagrammtypen für das Ranking

Ranking-Chart-Typ

TeilToGanzTeil-zu-Ganzes: Dies zeigt eine Teilmenge von Daten im Vergleich zum größeren Ganzen. Dies wird verwendet, um Dinge wie Anteile oder Prozentsätze anzuzeigen (z. B. Prozentsatz der Kunden, die verschiedene Produkte kaufen).

Diagrammtypen für Teil-zu-Ganzes

Teil-zu-Ganzem

KorrelationKorrelation: Dies sind Daten mit zwei oder mehr Variablen, die eine positive oder negative Korrelation zueinander aufweisen können (z. B. Gehälter nach Bildungsgrad).

Diagrammtyp für Korrelation

Streudiagramm

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Dieser Beitrag erschien ursprünglich am Antlitz.

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