Datenvisualisierung – Grundlagen und Praxis

Wie Sie aussagekräftige Diagramme und Grafiken gestalten

Claus O. Wilke

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Claus O. Wilke, Datenvisualisierung – Grundlagen und Praxis (2020), O'Reilly Verlag, Heidelberg, ISBN: 9783960103813

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Descripción / Abstract

Professionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten


Herausragendes Grundlagenwerk zum Thema Datenvisualisierung
Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen
Hoher Praxisnutzen durch Tipps zu Diagrammtypen, dem Einsatz von Farben und Formen u.v.m.


Wie wird Wissen, das in komplexen Datensätzen steckt, zugänglich? Durch professionelle Datenvisualisierung.


Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach alle, die technische Dokumente oder Berichte erstellen müssen: Datenvisualisierung ist zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz geworden.


Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele.


Nach der Lektüre wissen Sie, was professionelle Abbildungen ausmacht:


Welche Darstellungsmöglichkeiten gibt es? Wie entwickelt man ein aussagekräftiges Farbschema? Welcher Visualisierungstyp eignet sich am besten für die Geschichte, die Sie erzählen möchten?


Wilkes Grundlagenwerk verzichtet bewusst auf Programmcode. Die beschriebenen Konzepte und Prinzipien können - ganz gleich mit welcher Visualisierungssoftware Sie arbeiten - angewendet werden. R-Nutzer finden den Code zu den Abbildungen auf GitHub.

Descripción

Claus O. Wilke ist Professor für Integrative Biology an der University of Texas in Austin, USA. Er hat an der Ruhr-Universität Bochum in theoretischer Physik promoviert. Claus ist Autor und Co-Autor von über 170 wissenschaftlichen Publikationen, die sich mit Themen aus den Bereichen Computational Biology, mathematische Modellierung, Bioinformatik, Evolutionsbiologie, Proteinbiochemie, Virologie und Statistik befassen. Er hat außerdem mehrere beliebte R-Pakete zur Datenvisualisierung wie cowplot und ggridges entwickelt und wirkt an der Entwicklung von ggplot2 mit.

Índice

  • BEGINN
  • Inhalt
  • Vorwort
  • Kapitel 1: Einleitung
  • Hässliche, schlechte und falsche Abbildungen
  • Teil I: Von den Daten zur Visualisierung
  • Kapitel 2: Datenvisualisierung: die Darstellung von Daten gestalten (Aesthetics)
  • Kapitel 3: Koordinatensysteme und Achsen
  • Kapitel 4: Farbskalen
  • Kapitel 5: Ausgewählte Visualisierungen
  • Kapitel 6: Visualisierung quantitativer Werte
  • Kapitel 7: Visualisierung von Verteilungen: Histogramme und Dichtediagramme
  • Kapitel 8: Visualisierung von Verteilungen: Empirisch kumulative Häufigkeitsverteilung und Q-Q-Plots
  • Kapitel 9: Gleichzeitige Visualisierung mehrerer Verteilungen
  • Kapitel 10: Visualisierung von Proportionen
  • Kapitel 11: Visualisierung verschachtelter Proportionen
  • Kapitel 12: Visualisierung von Korrelationen zwischen zwei oder mehr quantitativen Variablen
  • Kapitel 13: Visualisierung von Zeitreihen und anderen Funktionen einer unabhängigen Variablen
  • Kapitel 14: Visualisierung von Trends
  • Kapitel 15: Visualisierung von Geodaten
  • Kapitel 16: Visualisierung von Ungenauigkeiten
  • Teil II: Prinzipien des Graphen-Designs
  • Kapitel 17: Das Prinzip proportionaler Farbflächen
  • Kapitel 18: Umgang mit überlappenden Punkten
  • Kapitel 19: Typische Fallstricke beim Gebrauch von Farbe
  • Kapitel 20: Redundante Codierung
  • Kapitel 21: Multipanel-Diagramme
  • Kapitel 22: Titel, Beschriftungen und Tabellen
  • Kapitel 23: Bringen Sie Daten und Kontext in Einklang
  • Kapitel 24: Verwenden Sie größere Achsenbeschriftungen
  • Kapitel 25: Vermeiden Sie Linienzeichnungen
  • Kapitel 26: Vermeiden Sie 3D
  • Teil III: Verschiedene Themen
  • Kapitel 27: Die am häufigsten verwendeten Bilddateiformate verstehen
  • Kapitel 28: Auswahl der richtigen Visualisierungssoftware
  • Kapitel 29: Eine Geschichte erzählen und Erkenntnisse auf den Punkt bringen
  • Anhang A: Kommentierte Bibliografie
  • Nachdenken über Daten und Visualisierung
  • Programmierbücher
  • Statistikbücher
  • Ältere Bücher
  • Bücher zu verwandten Themen
  • Anhang B: Technische Hinweise
  • Anhang C: Referenzen
  • Index

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