Animierte Visualisierungen: Treemaps zum US-Haushaltsdefizit und zum Strommix in Deutschland

Manche Kennzahlen in unserer verrückten Welt wachsen exponentiell. In vielen Fällen zählen Staatsschulden und Haushaltsdefizite dazu. Oft werden solche Zusammenhänge in Liniendiagrammen dargestellt. Hier möchte ich eine alternative Darstellung vorschlagen: animierte Treemaps. Anstieg des US-Haushaltsdefizits nach Präsident: Animierte Treemap Hier geht es um einen visuellen Eindruck davon, wie stark das US-Haushaltsdefizit in den letzten Jahren … „Animierte Visualisierungen: Treemaps zum US-Haushaltsdefizit und zum Strommix in Deutschland“ weiterlesen

Regressionsmodelle visualisieren in R: Mit Interaktionseffekten, 3D (ggplot2, plotly)

Regressionsmodelle sind nach wie vor sehr populär in der Statistik, dem Data Mining, Data Science und Machine Learning – das belegen aktuelle Zahlen, die KDNuggets kürzlich via Twitter präsentierte: Heute geht es um Möglichkeiten, solche Modelle mit der frei erhältlichen Software R / RStudio zu visualisieren. Wir nutzen den weit verbreiteten Datensatz mtcars, der in … „Regressionsmodelle visualisieren in R: Mit Interaktionseffekten, 3D (ggplot2, plotly)“ weiterlesen

Informationen visualisieren: Edward Tuftes Klassiker „Envisioning Information“

Wer sich mit Daten-Visualisierung beschäftigt, stößt früher oder später auf den Namen Edward Tufte. Der US-amerikanische Informations-wissenschaftler und Grafikdesigner hat einige Klassiker veröffentlicht, u. a. Visual Display of Quantitative Information und Beautiful Evidence. Hier möchte ich mich mit Envisioning Information* beschäftigen, das mir kürzlich geschenkt wurde. Envisioning Information: Worum geht es Edward Tufte? Envisioning Information, das … „Informationen visualisieren: Edward Tuftes Klassiker „Envisioning Information““ weiterlesen

Diagramme für Präsentationen, Berichte, Abschlussarbeiten: Beispiele mit der freien R-Software (Boxplots, Histogramme, Streudiagramme)

Sind Sie gelangweilt von Standard-Excel-Diagrammen in Präsentationen, Berichten oder Abschlussarbeiten? Hier ein paar Beispiele, die mit der freien Statistik-Software R erstellt wurden, und zwar mit Hadley Wickhams ggplot2-Paket (sofern nicht anders angegeben). Beispiele für Boxplots mit Untergruppen Eine besondere Stärke von R besteht im sog. „faceting“: man kann Diagramme für Untergruppen elegant anordnen. Wer schon mal … „Diagramme für Präsentationen, Berichte, Abschlussarbeiten: Beispiele mit der freien R-Software (Boxplots, Histogramme, Streudiagramme)“ weiterlesen

Interaktive Diagramme in R: Heatmap mit Mouseover (HTML / Javascript)

Finden Sie statische Diagramme langweilig? Die freie Statistik-Software R bietet verschiedene Möglichkeiten, Diagramme interaktiv zu gestalten. Die einfachere Variante besteht darin, HTML in Verbindung mit Javascript einzusetzen. Hier eine Heatmap, die die Leistung verschiedener Standorte im Hinblick auf diverse Prüfkriterien visualisiert. Die interaktive Version wurde auf eine separate Seite gelegt und ist per Klick erreichbar. … „Interaktive Diagramme in R: Heatmap mit Mouseover (HTML / Javascript)“ weiterlesen

Säulendiagramm vs. Punktdiagramm – irreführend vs. informativ?

Balken- und Säulendiagramme werden immer noch häufig verwendet, um Mittelwertsunterschiede darzustellen – obwohl zumindest in Fachkreisen schon viel Kritik an diesem Diagrammtyp geäußert wurde. Für einen schnellen optischen Eindruck mag es passen – oder auch nicht. Der Mittelwert allein ist nur ein Aspekt einer Verteilung. Hier ein Beispiel: require(ggplot2) ggplot(daten) + aes(x = Geschlecht, y … „Säulendiagramm vs. Punktdiagramm – irreführend vs. informativ?“ weiterlesen

Typologie Dresdner Stadtteile / Clusteranalyse mit „R“

Eine datenbasierte Typologie zu erstellen, ist leicht und schwierig zugleich. Leicht, weil eine Typologie nicht „falsch“ sein kann. Und deshalb gleichzeitig schwierig, weil der Forscher viele Entscheidungen zu treffen hat und weil es gilt, eine inhaltlich sinnvolle Interpretation zu finden. Heute geht es darum, Dresdner Stadtteile zu Typen zusammenzufassen. Dabei geht es um folgende Fragen: Wie … „Typologie Dresdner Stadtteile / Clusteranalyse mit „R““ weiterlesen

Wo sind die 12 Millionen syrische Flüchtlinge?

Im folgenden Video zeigt Hans Rosling, Professor für internationale Gesundheit, anschaulich die Verteilung der 12 Millionen syrischen Flüchtlinge. Einige Kernaussagen habe ich auf deutsch zusammengefasst. Vor Beginn des Syrienkonflikts: ca. 20 Millionen Einwohner Im Video repräsentiert ein Würfel eine Million Personen 12 Millionen haben ihr Zuhause verlassen – das sind 60% der Gesamtbevölkerung! 8 Millionen sind … „Wo sind die 12 Millionen syrische Flüchtlinge?“ weiterlesen

Bevölkerungsentwicklung in Dresden 1830-2013 nach Geschlecht (Visualisierungsbeispiel mit „R“)

Wie hat sich die Dresdner Bevölkerung zwischen 1830 und 2013 entwickelt? Hab mal versucht, das grafisch darzustellen, sodass man auch einen Eindruck vom Frauen- und Männeranteil erhält und markante Einschnitte erkennbar sind: Markante Einschnitte in der Bevölkerungsentwicklung Dresdens 1830 bis 2013 Einige Anmerkungen zur Bevölkerungsentwicklung in Dresden: Kontinuierliches Bevölkerungswachstum bis zum ersten Weltkrieg Die Anzahl … „Bevölkerungsentwicklung in Dresden 1830-2013 nach Geschlecht (Visualisierungsbeispiel mit „R“)“ weiterlesen

Bevölkerungsdichte in Dresden: Visualisierungsbeispiel mit R (Choroplethenkarte)

Die Dresdner Stadtteile sind, wie kaum anders zu erwarten, unterschiedlich dicht besiedelt. Wo die Dresdner eng aufeinander wohnen und wo nicht, lässt sich am besten grafisch darstellen: Je dunkler die Fläche, desto höher die Besiedlungsdichte, d. h. desto mehr Einwohner je Hektar im jeweiligen Stadtteil. Die Liste zu den nummerierten Stadtteilen gibt es u. a. hier. … „Bevölkerungsdichte in Dresden: Visualisierungsbeispiel mit R (Choroplethenkarte)“ weiterlesen