Ist Standard schlecht?

Ein wesentlicher Schritt bei Storytelling mit Daten ist das Identifizieren und Eliminieren von unnötigen Elementen in einem Diagramm.

Alles was nicht dazu beiträgt einen Mehrwert an Information zu liefern, gehört rigoros aus dem Diagramm entfernt. Dazu zählen in den meisten Fällen Diagrammrahmen, Gitternetzlinien, Datenmarkierungspunkte und dergleichen mehr.

Standard-Diagramme oder die sogenannten “Empfohlenen Diagramme” (Excel) – ich traue mir das zu behaupten – sind meist schlecht und ungeeignet.

Merke: Der Standard ist in der Regel schlecht, denn die Softwarehersteller haben meist keine Ahnung von Datenvisualisierung. Wenn das so wäre, dann würden 3-D-Diagramme nicht mehr zur Auswahl stehen.

Ich habe manchmal das Gefühl, die Hersteller glauben, je vielfältiger und bunter (im wahrsten Sinne des Wortes) das Angebot an Diagrammen, desto besser. Aber genau das Gegenteil ist der Fall.  Bei der Visualisierung und Kommunikation mit Daten trifft das Sprichwort: “Weniger ist mehr”, den Nagel auf den Kopf.

Was bedeutet das für uns Datenvisualisierer?

Wir müssen die Standard-Diagramme erst einmal systematisch von all dem Müll befreien, welcher nichts zur Informationsvermittlung beiträgt. Also wir nehmen das “gestörte, sinnbefreite Diagramm” und machen es durch “Entstörung” sinnvoll.

Welche Schritte dazu notwendig sind, erfährst Du hier.

Warum ist das “Entstören” so wichtig?

Im Idealfall sollte unser Publikum auf den ersten Blick, innerhalb weniger Sekunden, erkennen können, worum es in unserem Diagramm oder Visualisierung geht.

Wenn es Elemente im Diagramm gibt, welche nicht unmittelbar für die Vermittlung der notwendigen Information dienen, dann lenkt das nur ab und führt dazu, dass unser Publikum mit unnötigen Informationen überladen und überfordert wird.

Wenn wir alle unnötigen Elemente eliminieren, dann stehen unsere Daten und das, was wir vermitteln wollen im Vordergrund.

Anhand des nachfolgenden Beispiels zeige ich Dir Schritt für Schritt, wie der Prozess des “Entstörens” von Diagrammen funktioniert.

Der Entstörungsprozess

Betrachte nun bitte nachfolgendes Diagramm. So sieht in etwa das Standard-Diagramm (ist doch komplett gestört, oder?) aus, welches Excel Dir für diese Daten vorschlägt.

Halte einen Moment inne und überlege Dir, welche Elemente würdest Du in diesem Diagramm eliminieren? Gibt es etwas, was Du darüber hinaus an dem Diagramm ändern würdest? Wie viele Änderungen kommen Dir in den Sinn?

Bevor Du weiterliest, notiere kurz Deine Änderungsvorschläge. Auf wie viele kommst Du?

Abbildung 1: Standard-Diagramm Excel

Ich komme auf 12 Änderungen, welche ich an diesem Diagramm vornehmen würde.

Macht nichts, wenn Dir nur halb so viel eingefallen sind. Ich zeige Dir jetzt meine 12 Änderungsideen und wir gehen diese Schritt für Schritt durch.

Abbildung 2: Gitternetzlinien und Diagrammrahmen entfernt

Schritt 2: Achsenbeschriftung, -titel und -skalierung

Absolut überflüssig und ohne zusätzliche Information zu liefern, stellt die Null hinter dem Komma bei der Achsenbeschriftung (y-Achse) dar. Zusätzlich solltest Du Dir immer über eine sinnvolle Skalierung Gedanken machen. In diesem Fall ändern wir das Intervall von 5 auf 2 Einheitsschritte. Dadurch lassen sich die kleineren Werte besser ablesen.

Ein Achsentitel sollte immer vorhanden sein, also fügen wir diesen hinzu, damit sofort klar wird, um welche Werte es sich auf der y-Achse handelt.

Hinweis: Durch die Angabe von °C im Achsentitel ist es weder bei der Achsenbeschriftung (y-Achse) noch bei den Säulen notwendig, °C anzugeben, das wäre redundant und ohne Mehrwert.

Es gibt aber 3 Elemente, welche bei jeder einzelnen Zahl immer hinzugefügt werden sollten (sowohl bei den Achsenwerten als auch bei den Datenbeschriftungen):

• Währungszeichen (z.B. €)
• Prozentzeichen (%)
• Tausenderpunkt in großen Zahlen (10.000)

Generell sollten die Achsentitel immer direkt bei den Achsen platziert werden, damit das Publikum nicht suchen oder rätseln muss, was die Achsen bedeuten.

Abbildung 3: Achsenbeschriftung, -titel und -skalierung anpassen

Schritt 3: Diagonalen Text bei der x-Achse entfernen 

Diagonaler Text ist sehr schlecht zu lesen und wirkt unordentlich. Wo immer es möglich ist, sollte Text horizontal ausgerichtet werden.

Man sieht das oft in Kombination mit Monat und Jahreszahl. Das Jahr wird bei jedem Monat angegeben, somit ist der Text sehr lang und wird diagonal dargestellt. Es macht absolut keinen Sinn das Jahr bei jedem Monat anzugeben, das ist redundant und erschwert die Informationsaufnahme.

Wir können dieses Problem ganz leicht lösen, indem wir die Monate in abgekürzter Schreibweise darstellen und das Jahr als Achsentitel verwenden.

Zusätzlich entfernen wir die Teilstriche auf der x-Achse, welche nach außen zeigen und ändern die Achsenfarbe auf Hellgrau (25%). Alles was nicht im Fokus steht, sollte dezent im Hintergrund liegen und nur zur Orientierung dienen, so auch die Achsen.

Abbildung 4: Diagonalen Text der x-Achse entfernen

Schritt 4: Säulenbreite vergrößern – Abstand zwischen den Säulen wird verkleinert 

Die weißen Flächen zwischen den Säulen sollten nicht breiter sein als die Säulen an sich. Eine Faustregel in Excel: Abstandsbreite 40% bis max. 60%.

Hier spielt das Wahrnehmungsprinzip der Verbundenheit eine Rolle. Wenn wir den Abstand zwischen den Säulen verringern, dann erscheinen uns die weißen Flächen als Linien. Das hilft uns leichter zu erkennen, was zusammengehört und was nicht.

Abbildung 5: Vergrößerte Säulenbreite

Schritt 5: Direkte Datenbeschriftung entfernen 

An diesem Punkt angekommen gilt es immer eine Entscheidung zu treffen. Entweder direkte Datenbeschriftung oder y-Achse, beides ist redundant und zu vermeiden.

Wie triffst Du nun die richtige Entscheidung?

Es kommt auf den Detaillierungsgrad an. In diesem Fall wollen wir den Fokus auf den Trend bzw. den visuellen Vergleich der verschiedenen Regionen legen. Die exakten Werte sind somit nicht wichtig, deshalb entfernen wir die direkte Datenbeschriftung bei den Säulen und behalten die y-Achse bei.

Würden wir jedoch eine genaue Beschriftung bei den Säulen wählen, damit unser Publikum die exakten Werte aus dem Diagramm mitgeteilt bekommt, dann würden wir die y-Achse weglassen.

Merke: Entweder y-Achse (Trend im Fokus) oder direkte Datenbeschriftung (exakte Werte wichtig), beides anzuzeigen sollte vermieden werden. 

Abbildung 6: Direkte Datenbeschriftung entfernen

Schritt 6: Umwandlung in ein Liniendiagramm 

Vielleicht ist Dir zu Beginn, bei den Überlegungen zur Verbesserung, bereits das Liniendiagramm in den Sinn gekommen.

Immer wenn es um die Darstellung von Daten über die Zeit geht, solltest Du an das Liniendiagramm denken.

In diesem Fall ist es besser geeignet als das Säulendiagramm. Warum?

Vergleiche doch einmal den Unterschied zwischen Abbildung 6 und 7. Das Liniendiagramm verbraucht viel weniger Platz, es wirkt deshalb viel klarer und geordneter. Das ist ein extrem großer Vorteil für die kognitive Verarbeitung.

Stell Dir vor, nur 3 Linien ersetzen ein Diagramm, welches 36 Säulen braucht, um die gleichen Daten darzustellen! Das ist doch mal ein Argument für das Liniendiagramm, oder?

Abbildung 7: Umwandlung in ein Liniendiagramm

Schritt 7: Direkte Datenbeschriftung 

Versuche doch mal in der nächsten Abbildung die Legende ausfindig zu machen?

Gefunden? Durch die direkte Beschriftung der Linien wird die separate Angabe der Legende überflüssig. Das reduziert zusätzlich die visuelle Belastung und beschleunigt die Verarbeitung und das Verständnis extrem.

In diesem Zusammenhang nutzen wir das Wahrnehmungsprinzip der Nähe, was besagt, dass Elemente, welche nahe beieinander liegen, als zusammengehörig wahrgenommen werden.

Mittlerweile merkst Du sicher schon, wie wichtig es ist, diesen Schritt der “Entstörung” im Prozess des Storytellings mit Daten durchzuführen.

Wir haben bis jetzt schon eine massive Entlastung und Verbesserung der Visualisierung erreicht. Aber wir sind noch nicht ganz fertig.

Abbildung 8: Direkte Datenbeschriftung

Schritt 8: Direkte Datenbeschriftung in gleicher Farbe wie Datenlinie 

Wir nutzen hier das Wahrnehmungsprinzip der Ähnlichkeit.

Indem wir die Textfarbe der Linienfarbe angleichen, fällt es uns noch, um einiges leichter zu erkennen, welche Bezeichnung zu welcher Linie gehört.

Abbildung 9: Direkte Datenbeschriftung in gleicher Farbe wie Datenlinie

Schritt 9: Titel links oben ausrichten 

In unserer Kultur sind es wir gewohnt, unseren Blick von links oben in einem Zick-Zack Muster (links oben -> rechts oben -> links unten -> rechts unten) über eine Seite nach unten wandern zu lassen. Aus diesem Grund sollte das Wichtigste auf einer Folie oder Präsentation immer oben, wenn möglich ganz links stehen. 

Beachte: Auch die beiden Achsentitel sind linksbündig ausgerichtet und im Falle der y-Achse ganz oben (Abbildung 10).

Somit ist sichergestellt, dass unser Publikum beim ersten Blick das Wichtigste schon einmal gelesen hat und weiß, worum es geht, bevor der Blick das Diagramm mit den Daten erreicht.

Generell ist links- oder rechtsbündiger Text einer Zentrierung vorzuziehen. Bei mehreren Zeilen wirkt eine zentrierte Überschrift oft unordentlich. Auch sollte auf einen gesonderten Schriftschnitt, wie beispielsweise kursiv verzichtet werden, es hat überhaupt keinen Sinn bzw. liefert keinen Mehrwert.

Abbildung 10: Titel links oben ausrichten

Schritt 10: Überschrift – Farbe entfernen 

Beim Betrachten der vorherigen Diagramme, ist es dir vielleicht passiert, dass Du die Überschrift mit der Datenlinie von Bregenz in Verbindung gebracht hast?

Das könnte leicht passieren, den hier wirkt, aber leider missverständlich, das Wahrnehmungsprinzip der Ähnlichkeit wieder. Deshalb entfernen wir die Farbe von der Überschrift und wählen dunkelgrau, welche hier neutral wirkt.  

Abbildung 11: Überschrift – Farbe entfernen

Schritt 11: Österreich-Ø optimal visualisieren

Noch ist die Linie für die österreichische Durchschnittstemperatur zu prägnant im Vordergrund. Auch die Lage der Beschriftung ist noch schlecht gewählt. Es gilt diese dezent in den Hintergrund zu bringen. Zur Darstellung von Ziel- oder Orientierungswerten eignet sich eine strichlierte Linie sehr gut. Etwas schmaler und dezent mit hellgrau in den Hintergrund gebracht, ist eine klare Unterscheidung zu den Linien für die vergleichenden Städten hergestellt.

Um die Lesbarkeit zu erhöhen, ändern wir die Lage der Beschriftung (Ø Österreich) und bringen diese in die Mitte, wo genügend Platz dafür ist.

Abbildung 12: Österreich-Ø optimal visualisieren

Schritt 12: Alle Farben weg

Da nun genug räumliche Trennung zwischen den Linien im Diagramm vorhanden ist, können wir auf das Stilmittel Farbe zur Unterscheidung der Datenkategorien verzichten und machen alles grau. 

Farben gehören zu den sogenannten präattentiven Merkmalen und werden in der Datenvisualisierung gezielt eingesetzt, um die Aufmerksamkeit des Publikums auf bestimmt Elemente in einem Diagramm zu lenken. Das bedeutet, Du musst dir zuerst im Klaren darüber sein, was Du mit einem bestimmten Diagramm vermitteln möchtest, bevor Du Farben einsetzt.

Abbildung 13: Alle Farben weg – das fertig entstörte Diagramm

Den Fokus mit Farben steuern

An dieser Stelle sind wir mit dem “Entstören” des Diagramms fertig. Es gibt kein Element mehr, das unnötig ist.

HINWEIS: Je nach Ausgangslage können mehr oder weniger Schritte notwendig sein, um ein Diagramm zu entstören.

Wie erkennst Du, wann der Entstörungsprozess zu Ende ist?

Antwort:
Wenn es kein einziges Element im Diagramm gibt, welches unnötig ist, dann bist Du fertig! Also jedes vorhandene Element im Diagramm muss relevant und notwendig für die Informationsvermittlung sein.

Der nächste Schritt, nach dem Identifizieren und Eliminieren von unnötigen Elementen, wäre nun im Prozess des Storytellings mit Daten, das Wichtige hervorheben, also überlegen, wohin der Fokus gelenkt werden soll.

Das hängt natürlich davon ab, welche Geschichte Du mit den Daten erzählen willst.

Lass uns dazu zwei Szenarien durchspielen:

Szenario 1: Der Fokus soll auf den Temperaturverlauf von Wien gelegt werden

Wir nutzen nun bewusst die Farbe blau in der Überschrift, bei der Linie und der Datenbeschriftung. Somit folgen wir wieder dem Prinzip der Ähnlichkeit und auf den ersten Blick wird für das Publikum klar, auf was wir in diesem Diagramm hinauswollen. 

Abbildung 14: Fokus auf Wien lenken

Szenario 2: Fokus: Temperatur Wien im März und April unter dem Österreich-Ø

Wieder verwenden wir die Farbe blau, um den Fokus zu steuern. Diesmal ergänzen wir aber die exakten Temperaturwerte für März und April und lenken somit die Aufmerksamkeit auf diese beiden Monate, wo die Temperatur in Wien unter dem Österreich-Ø lag. Ich ergänze die genauen Werte für März und April auch auf der Österreich-Ø Linie. Somit kann das Publikum sehr leicht den exakten Temperaturunterschied feststellen.

Abbildung 15: Fokus: Temperatur Wien im März und April unter dem Österreich-Ø

Diesen Fokus könnte man mit einer zusätzlichen Farbe für die beiden Monate auf der Wien-Linie noch verstärken.

Abbildung 16: Fokus: Temperatur Wien im März und April unter dem Österreich-Ø, zusätzliche Farbe

FAZIT

Standard-Diagramme, ob in Excel oder anderen Visualisierungsprogrammen, sind meist schlecht und nicht geeignet für die unmittelbare Verwendung.

In den meisten Fällen muss der Datenvisualisierer das Standard-Diagramm zuerst von allen unnötigen Elementen befreien (“entstören”).

Die “Entstörung” des Diagramms oder der Visualisierung ist essenziell, damit die Daten und das was Du mit ihnen vermitteln willst, im Vordergrund stehen.

Beim “Entstörungsprozess” solltest Du folgende Überlegungen anstellen:

• Wenn möglich, Gitternetzlinien entfernen (Ausnahme: notwendig für die Orientierung, dann aber ganz dezent im Hintergrund)
• Diagrammrahmen immer weg
• Achte auf eine sinnvolle Achsenbeschriftung und -skalierung (vermeide diagonale Beschriftungen)
• Immer Achsentitel verwenden
• Alles was nur zur Orientierung – und nicht der Information an sich – dient, dezent in den Hintergrund bringen (z.B. Achsen, Gitternetzlinien, Achsenbeschriftung, Achsentitel, Datenbeschriftung)
• Bei Säulen- oder Balkendiagrammen (Abstandsbreite in Excel zwischen 40% und max. 60%)
• Bei Liniendiagrammen: Direkte Beschriftung der Linien, dadurch Wegfall der separaten Legende
• Entweder y-Achse (Trend) oder direkte Datenbeschriftung (Details wichtig); beides anzuzeigen sollte vermieden werden
• Das Wichtigste wie Titel, Untertitel, immer oben ganz links platzieren
• Nutze die präattentiven Merkmale, um den Fokus auf das Wichtige im Diagramm zu lenken
• Prüfe bei jedem Schritt die Gestaltprinzipien der Wahrnehmung

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Daten Visualisierung & Storytelling

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Nun noch einmal das Diagramm im direkten Vergleich: Vorher – Nachher

Vorher

Nachher