#DataViz: Visual vocabulary

Alle Freunden der Datenvisualisierung sei die hochaufgelöste PDF-Version des “Visual vocabulary” empfohlen, vieles (nicht alles) dabei: Deviation, Correlation, Ranking, Distribution, Change over Time, Part-to-whole, Magnitude, Spatial, Flow. Ein guter Anfang, findet Ihr Euch wieder?

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Screenshot: https://github.com/ft-interactive/chart-doctor/blob/master/visual-vocabulary/Visual-vocabulary.pdf

#DataViz: Vintage oder modern?

Und wenn Ihr glaubt, dass unsere ganzen neuen Möglichkeiten, die Ihr so aus Excel, GIS, R und der 184. neuen Präsentations-App kennt und liebt, hochmodern und StateOfArt sind, dann lest mal in diesem faszinierendem Buch “Graphic Methods for Presenting Facts” von 1919(!). Leute, das gab’s alles schon vor fast 100 Jahren, nur ist es jetzt einer breiteren Masse zugänglich, die es dann mehr oder weniger gekonnt einsetzt 😉

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Quelle: Screenshots mit Ausschnitten aus http://www.aviz.fr/wiki/uploads/Bertifier/brinton-graphicMethods-1914.pdf

#DataViz: Klimawandel

Daten treffend und auf den ersten Blick erkennbar zu visualisieren, dazu kennen wir viele Möglichkeiten: Diagramme, Filme, Karten, … Heute zwei aus meiner Sicht gelungene Beispiele zum Thema Klimawandel.

Quelle: NASA Earth Observatory chart by Joshua Stevens, based on data from the NASA Goddard Institute for Space Studies. (http://earthobservatory.nasa.gov/…)

Quelle: Business Insider (https://www.youtube.com/watch?v=VbiRNT_gWUQ)

#DataViz Datenvisualisierung

Ein interessanter Beitrag zur Datenvisualisierung von Kennedy Elliot (THX!) sei heute empfohlen: “39 Studien über die menschliche Wahrnehmung in 30 Minuten”. Einfach lesen, den Text und die Grafiken. Es gilt noch immer: “Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte”, aber … nur, wenn man’s richtig macht.

Linien, Balken, Torten, Bezugspunkte, Grundformen, Kombinationen, Beschriftung, Scatter, Farben, Bäume, Dichte, Piktogramme, Interaktion, …


Quelle: https://t.co/MrUfkXBMhP

DataViz: Urbane Veränderungsprozesse

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Gut gestaltet und auf einem übersichtlichen Poster zusammen gefasst: die “Urbanen Veränderungsprozesse in Stadtregionen Deutschlands” mittels “Alternativer Visualisierungsmethoden soziodemographischer Daten”.
Hauptvisualisierungsmittel: Cartogram … extensiv 😉

Quelle: http://www.viewsoftheworld.net/wp-content/uploads/2015/10/Poster_IFL-VisualisierungStadtregionen.pdf

DataViz: Rainbow Colors?

Quelle: http://blog.visual.ly/wp-content/uploads/2012/04/RainbowVsGray.png

Ein interessanter Artikel über die Nutzung oder besser Nichtbenutzung von Regenbogenskalen: “Dear NASA: No More Rainbow Color Scales, Please”

Hier die Gründe:

  • Nachteile für farbenblinde Leser
  • Kantenwahrnehmung
  • Spektralfarbenreihenfolge  ist bedeutungslos
  • Gelb ist was Besonders – wird plötzlich zur Signalfarbe
  • Details werden verwaschen … unsichtbar

Danke Drew Skau!