Eine weitere Dimension für Streudiagramme

UrbanData Realty hat einen ästhetischen Explorer entwickelt, der Analysten dabei hilft, die beste Methode zu finden, um Stadtviertel in Streudiagrammen zu unterscheiden. Der Datensatz zeigt Hauspreise im Los Angeles County für vier Städte.

Wenn du Punkte in einem Streudiagramm anhand einer dritten Variablen unterscheiden möchtest, hast du mehrere Optionen: Du kannst die Farbe, Größe, Transparenz oder Form der Punkte ändern oder das Diagramm in mehrere Panels aufteilen.

Erkunde verschiedene Optionen, um die Punkte aus den vier Städten zu unterscheiden, und entscheide dann, welche Aussage falsch ist.

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<Kurs>Datenvisualisierung verstehen</Kurs>

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In diesem Kapitel lernst du den Wert von Visualisierungen kennen und nutzt reale Daten zu britischen Monarchen, australischen Gehältern, panamaischen Tieren und dem Zigarettenkonsum in den USA, um die Streuung einer Variablen mithilfe von Histogrammen und Boxplots grafisch darzustellen.

Exercise 1: Ein Diagramm sagt mehr als tausend Worte Exercise 2: Motivierende Visualisierung Exercise 3: Kontinuierliche vs. kategoriale Variablen Exercise 4: Histogramme Exercise 5: Histogramme interpretieren Exercise 6: Einstellen der Bin-Breite Exercise 7: Kastendiagramme Exercise 8: Kastendiagramme interpretieren Exercise 9: Kastendiagramme anordnen

Du lernst, wie du Diagramme interpretierst und grundlegende Konzepte der Datenvisualisierung wie Korrelation, lineare Zusammenhänge und Log-Skalen verstehst. In interaktiven Übungen erkundest du außerdem die Beziehung zwischen zwei stetigen Variablen mithilfe von Streudiagrammen und Liniendiagrammen. Du arbeitest mit Daten zu Lebenserwartungen, Technologieadoption, COVID-19-Fallzahlen und zu Jugendstraftäter:innen in der Schweiz. Anschließend lernst du zwei weitere beliebte Visualisierungen kennen – Balkendiagramme und Punktdiagramme –, die häufig genutzt werden, um den Zusammenhang zwischen kategorialen und stetigen Variablen zu untersuchen. Dabei betrachtest du berühmte Athletinnen und Athleten, Gesundheitsumfragedaten und den Preis eines Big Mac weltweit.

Exercise 1: Streudiagramme Exercise 2: Streudiagramme interpretieren Exercise 3: Trends mit Streudiagrammen Exercise 4: Liniendiagramme Exercise 5: Liniendiagramme interpretieren Exercise 6: Logarithmische Skalen für Liniendiagramme Exercise 7: Balkendiagramme Exercise 8: Balkendiagramme interpretieren Exercise 9: Interpretation von gestapelten Balkendiagrammen Exercise 10: Punktdiagramme Exercise 11: Punktdiagramme interpretieren Exercise 12: Punktdiagramme sortieren

Zeit, deine Erkenntnisse noch wirkungsvoller zu machen. Entdecke, wie du mit Farbe und Form deine Visualisierungen klarer und leichter verständlich gestaltest – besonders, wenn du mit mehr als zwei Variablen gleichzeitig arbeitest. Du untersuchst Immobilienpreise in Los Angeles, Technologieaktienkurse, Matheangst, die größten Hip-Hop-Songs, Vorlieben für Scotch Whisky und Fettsäuren in Olivenöl.

Exercise 1: Höhere Dimensionen Exercise 2: Eine weitere Dimension für Streudiagramme

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Exercise 3: Eine weitere Dimension für Liniendiagramme Exercise 4: Farbe verwenden Exercise 5: Auffällige Farben Exercise 6: Qualitativ, sequenziell, divergierend Exercise 7: Daten hervorheben Exercise 8: Viele Variablen auf einmal darstellen Exercise 9: Paardiagramme interpretieren Exercise 10: Korrelations-Heatmaps interpretieren

In diesem letzten Kapitel lernst du, die häufigsten Probleme bei Diagrammen zu erkennen und zu vermeiden. Zum Beispiel: Wie vermeidest du irreführende oder schwer zu interpretierende Visualisierungen – und versteht dein Publikum wirklich, was du sagen willst? All das wird geklärt! Du untersuchst Windrichtungen, Asthma-Häufigkeit und Sitze im Bundesrat.

Exercise 1: Polarkoordinaten Exercise 2: Tortendiagramme Exercise 3: Rosendiagramme Exercise 4: Achsen des Bösen Exercise 5: Achsen für Balkendiagramme Exercise 6: Duale Achsen Exercise 7: Reizüberflutung Exercise 8: Diagrammmüll Exercise 9: Mehrere Diagramme Exercise 10: Glückwunsch!