TEIL 2

 

  • Datentabelle (Heatmap, Datenbalken, Sparklines)
  • Streudiagramm
  • Liniendiagramm
  • Steigungsdiagramm

Datentabelle (Heatmap, Datenbalken, Sparklines)

Daten werden oft zu Beginn in einer Tabelle zusammengefasst. Meist bilden Tabellen die Grundlage für die Erstellung von Diagrammen. In den meisten Fällen ist das auch sinnvoll, es kann aber auch sein, dass eine Datentabelle bereits ausreicht um die notwendigen Informationen zu vermitteln.

Wann eine Tabelle Sinn macht, die Vor- und Nachteile und wie eine gute Tabelle formatiert werden muss, schauen wir uns jetzt an.

Eigenschaften einer Tabelle

Eine Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten. Tabellen können alle Arten von Datentypen enthalten wie Text, numerische Werte, Sonderzeichen etc.

Im Unterschied zu einem Diagramm können wir die Informationen in einer Tabelle nur durch lesen aufnehmen. Bei einem Diagramm nutzen wir unser visuelles System, welches in der Lage ist, viel schneller große Informationsmengen zu verarbeiten. Das ist ein entscheidender Vorteil von Diagrammen.

Wann macht es Sinn eine Tabelle zu verwenden?

  • In der Finanzabteilung und im Controlling ist es üblich, dass beispielsweise Budgetwerte in Tabellen erfasst und diskutiert werden. Das macht Sinn und in diesem Fall erfüllt eine gut strukturierte Tabelle ihren Zweck hervorragend.
  • Ergänzend zu einem Diagramm um die Details zu vermitteln. Wenn das Publikum an Detailinformationen zu einer Visualisierung interessiert ist, dann wird oft der gesamte Datensatz in Form von einer Tabelle als Anhang mitgeliefert.
  • Wenn Du es mit einem gemischten Publikum zu tun hast, welches an unterschiedlichen Daten interessiert ist. Mit einer Tabelle bietest Du jedem einzelnen die Möglichkeit, nur jene Daten zu betrachten, welche von Interesse sind.

Wann macht eine Tabelle keinen Sinn?

  • Bei einer live Präsentation der Daten, ob virtuell oder persönlich vor Ort. Wenn Du eine Tabelle präsentiert passiert üblicherweise folgendes: Das Publikum beginnt die Tabelle zu lesen, schaltet ab und hört Dir nicht mehr zu. Wenn aus irgendwelchen Gründen es notwendig ist eine Tabelle zu zeigen, dann versuche die Tabelle so einfach wie möglich zu halten, damit sie sehr leicht und schnell gelesen werden kann. Am besten gibst Du dem Publikum eine gewisse Zeit um die Tabelle zu lesen. In dieser Zeit machst Du eine Sprechpause.
  • Wenn Du einen Trend, ein Muster oder eine sonstige Auffälligkeit in den Daten zeigen möchtest. Einen leichten Abwärtstrend in den Verkaufszahlen aus einer Tabelle herauszulesen dürfte ziemlich mühsam sein. Wenn Du hingegen die Entwicklung dieser Daten mit einem Diagramm darstellst, ist das für jeden sofort erkennbar. Also immer, wenn die Daten etwas Wichtiges, ein bestimmtes Verhalten oder Muster an den Tag legen, dann verwende ein Diagramm.

Tipps für die Gestaltung von Tabellen

  • Gib vor, ob die Tabelle vertikal oder horizontal gelesen werden soll. Nutze dazu das Gestaltprinzip der Nähe um visuell darauf hinzuweisen. Alleine durch den Abstand sehen wir entweder Spalten oder Reihen.
Heatmap

Abbildung 1: Gestaltprinzip der Nähe

  • Entferne alle unnötige Linien, Ränder, Farben oder Schattierungen.  Standardmäßig haben Tabellen immer ziemlich dicke Ränder und Linien. Setze diese dezent ein um beispielsweise die Überschift von den Daten zu trennen.  

Tabellen

Abbildung 2: Linien dezent eingesetzt

  • Ergänze die Tabelle mit visuellen Elementen, welche die Lesbarkeit erleichtern. Hier eignen sich vor allem die Elemente aus der bedingten Formatierung in Excel. Damit lassen sich beispielsweise Datenbalken in den Zellen hinzufügen, welche die Lesbarkeit erheblich erleichtern. 

Tabellen mit Balken

Abbildung 3: Datenbalken

Eine weitere Möglichkeit ist das verwenden von Sparklines, welche in einer eigenen Zelle den Verlauf der Daten visuell im Kleinstformat widerspiegeln.

Tabellen mit Sparklines

Abbildung 4: Sparklines

Mit einer Heatmap kannst Du die Zellen in einer Tabelle abhängig vom Zellenwert farblich hervorheben.

Schau dir die nachfolgende Tabelle an. Jeder Wert bekommt, abhängig von seiner Höhe, einen entsprechenden farblichen Hintergrund. Dadurch werden das Lesen und Interpretieren der Tabelle massiv erleichtert.

Heatmap

Abbildung 5: Vergleich Tabelle links ohne Formatierung und rechts mit Heatmap

  • Alles was sehr wichtig ist, platziere links oben in der Tabelle. In der westlichen Kultur beginnen wir üblicherweise von links oben in einem Zick-Zack Muster nach unten zu lesen.
  • Gruppiere Daten, welche zusammengehören. Beipielsweise Rentabilitäts- , Stabilitäts- und Liquiditätskennzahlen in eigenen Gruppen zusammenfassen. 
  • Achte auf eine sinnvolle und einheitliche Ausrichtung der Inhalte in der Tabelle. Es macht Sinn, Text links und Zahlen rechts auszurichten. Bei Dezimalzahlen sollte immer exakt am Komma ausgerichtet werden.   

Streudiagramm

Vor allem in der Wissenschaft kommt dieser Diagrammtyp häufig zum Einsatz. Viele Datensätze enthalten zwei oder aber auch mehr numerische Variablen. Es ist dann oft interessant zu wissen, in welcher Beziehung diese Variablen zueinander stehen bzw. wie diese voneinander abhängen. 

Es gibt auch in der Wirtschaft Einsatzmöglichkeiten, beispielsweise die Abhängigkeit der Absatzmenge vom Preis, siehe nachfolgendes Beispiel.

Streudiagramm

Abbildung 6: Abhängigkeit der Nachfrage vom Preis

Bei einem Durchschnittspreis von knapp unter € 550,–, liegt die verkaufte Menge bei knapp über 10 Stück. Das Diagramm zeigt sehr schön diese Abhängigkeit; je höher der Preis desto geringer die Absatzmenge und vice versa.  

Streudiagramme zeigen Punkte und keine Linien. Die Daten werden somit als einzelne Datenpunkte im Diagramm dargestellt.

Wie interpretiert man Streudiagramme am besten?

Streudiagramme sind von Natur aus eher für die erforschende als für die erklärende Analyse geeignet. Um sie für die erklärende Analyse zugänglich zu machen, ist eine kurze Erklärung, wie man diesen Diagrammtyp liest, im Zuge einer Präsentation anzuraten.

Wie Du ein Streudiagramm richtig liest

Schritt 1: Checke die Achsen

Schau Dir die Achsen an und mach dir bewusst, welche Variable (abhängige, unabhängige) sich entlang welcher Achse befindet. Das ist wichtig, damit Du die Beziehung zueinander verstehst, bevor Du mit dem Betrachten der Daten beginnst.

Schritt 2: Punkte gruppieren

Versuche die einzelnen Punkte visuell einzuordnen. Können Punkte zu Gruppen zusammengefasst werden, damit der Vergleich und das Interpretieren einfacher ist?

Schritt 3: Achte auf das Muster

Betrachte das Bild als ganzes. Wie ist die Verteilung der Punkte; bewegen sich alle in eine gemeinsame Richtung? Wenn Du das Beispiel (Abbildung 6) oben betrachtest, dann sieht man sehr schön, dass es einen ziemlich linearen Zusammenhang gibt, je höher der Verkaufspreis desto niedriger die verkaufte Stückzahl.

Tipps für das Erstellen von Streudiagrammen

  • Trendlinien weglassen: Der Einsatz von Trendlinien ist legitim, aber füge ein Trendlinie nur dann hinzu, wenn dies für die Interpretation der Daten förderlich ist.
  • Überlappende Datenpunkte: Wenn sich mehrere Datenpunkte überschneiden, dann ist es schwierig die einzelnen Werte visuell zuzuordnen. In diesem Fall kannst Du, bei den überlappenden Punkten, mit unterschiedlichen Farbtönen oder dem Hinzufügen von Ränder dazu beitragen, das diese besser lesbar werden.  
Überlappende Punkte

Abbildung 7: Überlappende Datenpunkte hervorheben

Liniendiagramm

Ein guter Hinweis für den Einsatz von Liniendiagrammen ist das Vorkommen einer zeitlichen Komponente. Die zeitliche Variable repräsentiert oft Tage, Monate, Quartale oder Jahre. Diese wird immer auf der x-Achse abgebildet. Achte darauf, dass das Intervall dazwischen immer gleich ist. Also wenn die Zeiteinheit Quartal ist, solltest Du nicht plötzlich auf Monate wechseln.

Liniendiagramme sind immer dann sinnvoll, wenn man den Gesamttrend der Daten zeigen möchte und nicht den Fokus auf die einzelnen Details (Datenpunkte) lenken möchte. Dann wäre nämlich das Säulendiagramm die bessere Wahl.

In der Regel lässt man auch die einzelnen Datenpunkte weg, damit wirkt das Diagramm auch weniger überlagen. Im Allgemeinen gilt: Je dichter die Zeitreihe, also je enger die Punkte beieinander liegen, desto weniger wichtig ist es, die einzelnen Datenwerte als Punkte darzustellen. 

Liniendiagramm_1

Abbildung 8: Umsatzentwicklung über die Jahre mit Liniendiagramm

Wir können auch den unteren Bereich der Kurve mit einer Farbe füllen (Abbildung 4). Dadurch wird der Trend in den Daten noch mehr hervorgehoben, da der Bereich über der Kurve vom Bereich darunter optisch getrennt wird.

Aber Achtung: Bei dieser Visualisierung ist es wichtig zu beachten, dass die y-Achse bei null beginnt, sodass die Höhe des eingefärbten Bereichs zu jedem Zeitpunkt auch genau den Datenwert zu diesem Zeitpunkt darstellt.

Liniendiagramm_2

Abbildung 9: Umsatzentwicklung über die Jahre als Liniendiagramm mit farbiger Fläche unterhalb der Linie

Mehrere Datenreihen (Zeitreihen)

Bei mehreren Datenreihen ist auf eine direkte Beschriftung der Linien zu achten. 

Liniendiagramm_3

Abbildung 10: Liniendiagramm mit 3 Datenreihen (Produkte)

Um auf ein bestimmtes Produkt den Fokus zu lenken, kannst Du hier wieder das präattentive Element Farbe einsetzen.

Liniendiagramm_4

Abbildung 11: Liniendiagramm mit Fokus auf ein bestimmtes Produkt

Liniendiagramme sind aber nicht nur auf Zeitreihen beschränkt. Sie eignen sich immer dann, wenn die Datenpunkte eine natürliche Reihenfolge haben, die sich in der auf der x-Achse dargestellten Variablen widerspiegelt. Aber für Wirtschaftsdaten ist die zeitliche Komponente der dominierende Indikator für den Einsatz diese Diagrammtyps.

Steigungsdiagramm

Das Steigungsdiagramm ist eine Sonderform des Liniendiagramms. Ein zentraler Unterschied zum gewöhnlichen Liniendiagramm besteht darin, das Steigungsdiagramme nur zwei Datenpunkte haben.

Das bedeutet, das Du mit einem Steigungsdiagramm auch kategoriale Daten vergleichen kannst, was mit einem gewöhnlichen Liniendiagramm nicht möglich ist.

Steigungsdiagramme eignen sich somit immer dann, wenn man zwei Punkte miteinander vergleichen will. Die Zunahme oder Abnahme der Linie hebt die Größe und die Richtung der Änderung sehr deutlich hervor. Je steiler der Verlauf, desto größer ist die Veränderung.

Steigungsdiagramm

Abbildung 12: Steigungsdiagramm Mitarbeiterbefragung

Ob ein Steigungsdiagramm geeignet ist oder nicht, hängt von den Daten ab. Wenn es zu viele Linienüberschneidungen gibt, kann das verwirrend sein.

Ausnahme: Du hebst von den vielen Linien nur eine einzige hervor und stellst den Rest in den Hintergrund, dann sind auch viele Linienüberschneidungen kein Problem.

Es kommt wieder einmal, wie immer, auf die Story an, die Du mit Deinen Daten erzählen willst.

Wenn Du beispielsweise den Rückgang des Umsatzes um genau 10.000 EUR zeigen möchtest, dann verwende ein Säulendiagramm. Hingegen, wenn Du zeigen möchtest, dass der Absatz in einer bestimmten Region im Vergleich zu einer anderen rasant gestiegen ist, dann ist das Steigungsdiagramm besser geeignet.

Bei kontinuierlichen Daten, beispielsweise über die Zeit, ist das Steigungsdiagramm nicht geeignet, wenn es wichtige Daten innerhalb des Zeitraums gibt. Das Steigungsdiagramm vergleicht ja nur den Anfangs- und Endpunkt, alles dazwischen bleibt unberücksichtigt. In diesem Fall ist das Standardliniendiagramm die bessere Wahl. 

Das waren die 4 Diagramme für heute. Im nächsten Artikel lernen wir folgende Diagrammtypen kennen: Wasserfalldiagramm, Kreisdiagramm, Ringdiagramm, Treemaps.

FAZIT

    Datentabelle (Heatmap, Datenbalken, Sparklines)

    Eigenschaften:

    • Eine Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten.

    Wann verwenden?

    • In der Finanz und im Controlling für beispielsweise die Budgetplanung.
    • Als ergänzende Detailtabelle zu einem Diagramm.
    • Bei gemischtem Publikum; jeder pickt sich das heraus, was ihn interessiert.

    Wann nicht verwenden?

    • Bei einer live Präsentation (virtuell oder vor Ort).
    • Wenn Muster, Trends und Entwicklungen vermittelt werden sollen.

    Streudiagramm

    Eigenschaften:

    • Stellt eine Variable relativ zu einer anderen Variablen dar.

     Wann verwenden?

    • Immer dann, wenn wir Wissen wollen, wie sich eine Variable (z.B. Absatzmenge) in Bezug auf eine andere Variable (z.B. Verkaufspreis) verhält.

    Liniendiagramm

    Eigenschaften:

    • Verbindet mehrere Datenpunkte durch eine Linie miteinander

    Wann verwenden?

    • Für die Darstellung von fortlaufenden Daten, meist Zeitreihen wie Jahr, Quartal, Monat usw.
    • Kann aber auch für die Darstellung von Rangfolgen verwendet werden.
    • Zeit- oder Rangabfolge muss auf der x-Achse abgebildet sein.
    • Wenn die Trendentwicklung im Vordergrund steht.

    Wann nicht verwenden?

    • Bei Kategorialen Daten auf der x-Achse.
    • Wenn die genauen Werte pro Datenpunkt über die Zeit von Interesse sind. Dann ist das Säulendiagramm die bessere Wahl.

    Steigungsdiagramm

    Eigenschaften:

    • Ist eine Sonderform des Liniendiagramms

    Wann verwenden?

    • Zum Vergleich von zwei Vergleichspunkten.
    • Um die Zu- oder Abnahme von verschiedenen Kategorien über die Zeit darzustellen.

    Wann nicht verwenden?

    • Wenn sich sehr viele Linien überschneiden (verwirrend). Ausnahme: Hervorheben einer einzigen Linie. Es hängt also von der Story ab, die Du erzählen möchtest.
    • Bei kontinuierlichen Daten, wenn Werte dazwischen von Relevanz sind.
    • Exakte Werte miteinander vergleichen.

     

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