Datenvisualisierungen spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Ausreißer in einem Datensatz zu finden, detaillierte Datenanalysen durchzuführen und wichtige Trends und Zusammenhänge in einer Datengruppe zusammenzufassen. Visualisierungen erleichtern auch das Erkennen wichtiger Merkmale eines Datensatzes, die von anderen Modellen oder Analysemethoden möglicherweise übersehen werden.
Bar Chart, manchmal auch „Balkengraphen“ genannt, gehören zu den gebräuchlichsten Datenvisualisierungen. Sie sind ein hilfreiches Tool, das den Inhalt Ihres Datensatzes in visueller Form präsentiert oder zusammenfasst. Im Gegenzug ermöglicht es Ihrem Publikum, die Erkenntnisse und Ideen zu verstehen, die die Daten nahelegen.
Bar Chart verwenden eine quantitative Messung, ausgedrückt als Zahl, und eine qualitative Messung, die als kategoriale Variable oder Bezeichnung bezeichnet wird. Diese Variable stellt jede Kategorie oder Unterkategorie dar, die einen numerischen Betrag erhält. Diese beiden Arten von Messungen stehen auf gegenüberliegenden Achsen im Diagramm.
Ihr qualitatives Maß oder Ihre Bezeichnung könnte beispielsweise jede Hemdgröße sein, die ein Bekleidungsgeschäft verkauft (klein, mittel und groß), und Ihr quantitatives Maß ist, wie viele Hemden jeder Größe das Geschäft verkauft hat. Um Bar Chart effektiv zur Darstellung wichtiger Daten zu nutzen, kann es hilfreich sein, die verschiedenen Arten von Bar Chart, ihre verschiedenen Verwendungsmöglichkeiten, ihre Vor- und Nachteile und wie Sie mehr über ihre Erstellung erfahren können, zu verstehen.
Arten von Bar Chart
Im Allgemeinen gibt es Bar Chart in zwei Standardformen: horizontal und vertikal. Es gibt jedoch auch andere Variationen. Jede Untergruppe von Bar Chart weist Nuancen auf und unterscheidet sich hinsichtlich der Art der Daten, die am besten dazu passen.
Vertikal
In einem vertikalen Bar Chart dient die X-Achse als Ausgangspunkt für die Balken. Vertikale Bar Chart sind normalerweise die Standardeinstellung und eine Basisoption. Sie können diesen Diagrammtyp auch als Säulendiagramm bezeichnen.
Horizontal
Im Gegensatz zu einem vertikalen Bar Chart liegt bei einem horizontalen Bar Chart der Startpunkt der Balken auf der Y-Achse. Diese Diagrammtypen erweisen sich als nützlich, wenn die Namen Ihrer Kategorien lang sind, da die horizontale Anordnung dafür sorgt, dass die vollständigen Namen an ihren Platz passen und nicht unten unter der X-Achse hineingequetscht werden.
Gruppiert
In gruppierten Bar Chart werden mehrere Datenreihen angezeigt. Es ist wichtig, diese Art von Diagramm übersichtlich zu gestalten, damit es leicht zu lesen und zu verstehen ist. Gruppierte Balken können horizontal oder vertikal angeordnet sein. Ein Beispiel für diese Art von Diagramm könnte eine Grafik sein, die die Anzahl der Äpfel und Orangen zeigt, die jeder Ihrer Freunde besitzt. Auf einer Achse stünden die Namen Ihrer Freunde und für jeden Namen würden zwei verschiedene Balken angezeigt, einer für Äpfel und einer für Orangen, die die Anzahl der Früchte darstellen, die sie besitzen.
Gestapelt
Ähnlich wie gruppierte Balken können gestapelte Bar Chart vertikal oder horizontal sein. Bei diesen Diagrammtypen werden mehrere Unterkategorien übereinander gestapelt, sodass ein großer Balken entsteht, der die gesamte Kategorie darstellt. In unserem Beispiel mit gruppierten Balken könnte ein gestapelter Balken dieselben Daten verwenden, aber die Balken für Äpfel und Orangen wären miteinander verbunden, sodass für jeden Namen ein langer Balken entsteht.
100 Prozent gestapelt
Wie das standardmäßige gestapelte Bar Chart zeigt die gestapelte 100-Prozent-Variante den relativen Prozentsatz einer Datengruppierung und nicht den Gesamtbetrag. Dieser Diagrammtyp erstellt zwei konsistente Endlinien links und rechts, sodass Sie die Daten basierend auf dem ausgefüllten Anteil jeder Seite vergleichen und gegenüberstellen können.
Wenn die Datengruppierung beispielsweise drei Schülergruppen und ihre Vorliebe für Schokoladen- oder Vanilleeis umfasst, hätte jeder der drei Balken eine gleich lange Gesamtlänge. Der Prozentsatz des Balkens, der für Schokolade braun und für Vanille weiß gefärbt ist, würde jedoch je nach dem relativen Prozentsatz jeder Option für jede Schülergruppe variieren.
Wasserfall
Die Wasserfallvariante des Bar Chart ist komplexer und weniger verbreitet als die anderen. Der erste und der letzte Balken dieses Diagramms stellen die Start- und Endpunkte für einige Datengruppierungen dar. Alle Balken zwischen Anfang und Ende zeigen die Veränderung im Zeitverlauf. Die Balken in der Mitte sind optisch kürzer, da sie nicht den Gesamtwert darstellen, sondern den Betrag, um den ein Wert geschwankt ist.
Ein Wasserfall-Bar Chart kann beispielsweise Ihr Bankkonto vom Monatsanfang bis zum Monatsende darstellen. Der erste Balken zeigt Ihren Anfangssaldo am ersten Tag des Monats. Jeder Balken dazwischen würde dann Schwankungen Ihres Gesamtbetrags darstellen, wie z. B. den Erhalt eines Gehaltsschecks, die Zahlung Ihrer Kreditkarte und die Einzahlung von Bargeld auf Ihr Konto. Der letzte Balken berücksichtigt die Summe aller Änderungen und stellt Ihren endgültigen Saldo am Monatsende dar.
Wofür wird ein Bar Chart verwendet?
Bar Chart sind in vielen Situationen hilfreich, auch wenn es um die Analyse oder grafische Darstellung kategorialer Daten geht. Bar Chart sind für das Publikum einfach zu verstehen und zu verarbeiten. In jeder Situation, in der Daten in mehrere Gruppen aufgeteilt werden, kann ein Bar Chart eine hervorragende Möglichkeit sein, sie visuell darzustellen.
Abhängig von Ihrem spezifischen Datensatz können Sie ein Bar Chart oder eine Tabelle verwenden, um Zahlen oder Prozentsätze darzustellen. Größere numerische Werte werden im Diagramm als längere Balken angezeigt, um einen einfachen Vergleich zwischen der Häufigkeit der Daten innerhalb jeder Gruppierung zu ermöglichen. Beim Erstellen eines Bar Chart sollte der Basis- oder Anfangswert jedes Balkens bei Null beginnen und die Breite jedes Balkens sollte gleich bleiben. Auf diese Weise kann ein Interpret Ihres Diagramms die Längen der Balken miteinander vergleichen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Bar Chart können Daten und ihre Schwankungen über einen festgelegten Zeitraum hinweg darstellen. Beispielsweise entspricht jede Kategorie oder Gruppierung einem Jahr, Monat oder Tag. Wie bereits erwähnt, befindet sich die qualitative Variable entweder auf der Y- oder der X-Achse und die quantitative oder numerische Variable auf der anderen Achse. Dadurch kann das Diagramm alle Muster oder Beziehungen zwischen den beiden Variablen widerspiegeln.
Wer verwendet Bar Chart?
Verschiedene Branchen und Berufe verlassen sich auf Bar Chart, um Daten für Verkäufe, Investitionen, Prognosen und Unternehmensbudgets zu visualisieren.
Fachleute in der Geschäfts- und Finanzbranche verwenden Bar Chart häufig für verschiedene Zwecke, um komplexe Informationen und Daten prägnant darzustellen. Ein Volumendiagramm kann beispielsweise Schwankungen des Handelsvolumens im Laufe der Zeit darstellen. Aufgrund der Komplexität der Daten, mit denen diese Branchen zu tun haben, und der Notwendigkeit, Informationen klar und so schnell wie möglich weiterzugeben, bieten Bar Chart eine hervorragende Möglichkeit, die Daten zu vereinfachen und leichter verständlich zu machen.
Bar Chart werden im medizinischen Kontext verwendet und stellen eine isolierte Variable und mehrere Kategorien oder Gruppierungen dar. Diese Gruppierungen können verschiedene Untergruppen von Patienten in einem Krankenhaus darstellen, und die Variable könnte beispielsweise die Gesamtkonzentration einer im Körper vorhandenen Substanz sein.
Bar Chart kommen auch in vielen anderen beruflichen Kontexten vor. Ein Kleinunternehmer kann ein Bar Chart verwenden, um seine monatlichen Kosten aufzuschlüsseln. Ein Ladengeschäft kann mehrere Bar Chart erstellen, um die Umsätze zu analysieren, die es in jeder Abteilung im Laufe eines Kalenderjahres erzielt.
Vor- und Nachteile der Verwendung von Bar Chart
Mit Bar Chart können Fachleute Daten in einem ansprechenden visuellen Format präsentieren, wenn sie richtig erstellt werden. Die Vor- und Nachteile der Verwendung von Bar Chart können Ihnen jedoch dabei helfen, diese Faktoren zu verstehen.
Vorteile der Verwendung von Bar Chart
Zu den Vorteilen von Bar Chart zur Datenvisualisierung gehören:
- Für unterschiedliche Zielgruppen leicht verständlich.
- Benutzer können Datengruppierungen schnell anhand der Höhe jedes Balkens vergleichen
- Zeigt die wichtigsten Trends innerhalb eines Datensatzes klar auf
- Verfolgt die Schwankungen eines Datensatzes im Laufe der Zeit
- Nimmt große Datensätze und macht die Informationen leichter verständlich
Nachteile der Verwendung von Bar Chart
Zu den Nachteilen von Bar Chart bei der Datenvisualisierung gehören:
- Um die in den Daten erkennbaren Muster vollständig zu erklären, können zusätzliche Kommentare erforderlich sein.
- Das Publikum kann die in einem Bar Chart angezeigten Daten falsch interpretieren
- Wenn zu viele Balken eingefügt werden, kann das Bar Chart überfüllt werden.
- Verwirrung kann entstehen, wenn die Datengruppen nicht richtig sortiert werden
- Die Ursache eines Trends oder Musters in einem Datensatz ist nicht offensichtlich
Erste Schritte mit Bar Chart
Wenn Sie in Ihrem Beruf mit der Verwendung von Bar Chart beginnen, können Sie leichter erkennen, mit welchen Tools Sie diese erstellen können, welche Best Practices Sie beachten sollten und welche häufigen Fehler bei der Verwendung dieser visuellen Darstellung auftreten.
Tools zum Erstellen von Bar Chart
Im Allgemeinen sollte jedes Visualisierungstool oder jede Software, die Sie zum Erstellen von Diagrammen aus einem Datensatz verwenden, über eine integrierte Funktion zum Erstellen von Bar Chart verfügen. Zu den gängigen Tools gehören Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel, Google Sheets und Airtable sowie Business Intelligence (BI)-Tools. Obwohl es heute viele beliebte BI-Tools auf dem Markt gibt, sind PowerBI und Tableau bei vielen Fachleuten beliebt.
Viele Programmierbibliotheken können Bar Chart erstellen. Viele Programmiersprachen ermöglichen die Erstellung von Datenvisualisierungen, aber Python ist eine der beliebtesten und wird in der Datenwissenschaft am häufigsten verwendet. Gängige Programmierbibliotheken in Python für die Datenwissenschaft sind Matplotlib, Seaborn und Plotly.
Bewährte Methoden zum Erstellen von Bar Chart
Durch Befolgen bewährter Methoden stellen Sie sicher, dass Ihre Visualisierungen stimmig sind und von Ihrem Publikum gut aufgenommen werden. Beachten Sie einige bewährte Methoden:
Setzen Sie die Basislinie für Ihre Mengen konsequent auf Null . Auf diese Weise kann Ihr Publikum jeden Balken schnell und effizient vergleichen und gegenüberstellen. Wenn Sie mit einer anderen Zahl beginnen, beschriften Sie die Achse deutlich.
Ordnen Sie Ihre Balken nach der dargestellten Menge. Wenn Sie beispielsweise ein Bar Chart erstellen, um die Bevölkerung jedes US-Bundesstaates anzuzeigen, können Sie Ihrem Publikum das Diagramm leichter interpretieren und den Gesamttrend schnell erkennen, indem Sie die einzelnen Bundesstaaten nach der größten bis zur kleinsten Bevölkerung ordnen.
Gestalten Sie die Balken in Ihrem Diagramm immer rechteckig und verwenden Sie keine abgerundeten Kanten. Achten Sie außerdem auf die Verwendung von Farben und nehmen Sie Änderungen an den Farben der Balken vor. Da unterschiedliche Farben die Aufmerksamkeit Ihres Betrachters erregen können, verwenden Sie sie nur, um wichtige Informationen hervorzuheben, die mit dem Haupttrend zusammenhängen, den Sie präsentieren möchten.
Mehr lesen: Matthias Klagge Schlaganfall: Ein umfassender Leitfaden
Erste Schritte auf Coursera
Wenn Sie mehr über Bar Chart und andere gängige Diagrammtypen erfahren möchten, die in der Statistik verwendet werden, sehen Sie sich die Spezialisierung „Grundlagen der Datenanalyse und -visualisierung “ von IBM an. Diese vierteilige Kursreihe vermittelt Ihnen ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Datenanalyse- und Visualisierungsfähigkeiten, die erfolgreiche Datenanalysten heute einsetzen.
Ein weiterer relevanter Kurs, der sich lohnt, ist „Datenanalyse mit R-Programmierung“ von Google. Dieser Kurs führt Sie in die Programmiersprache R und die verschiedenen Optionen zum Erstellen von Visualisierungen mit Daten ein. Er kann Ihnen helfen, die Schlüsselkonzepte von R zu verstehen, wie die vorhandenen Funktionen und die verschiedenen verfügbaren Datentypen, Variablen, Pipes und Vektoren.
