inoTecCast   /     #37 Datenvisualisierung

Description

Episode behandelt mit Datenjournalist Patrick Stotz (Spiegel) die Visualisierung komplexer Sachverhalte. Zunächst tauschen wir uns über unser Verständnis einer guten Datenvisualisierung aus und nutzen hierfür Alberto Cairos’ fünf Eigenschaften-Modell: Truthful, Functional, Beautiful, Insightful und Enlightment. Anschließend geht es um Best Practices auf Grundlage langjähriger Forschung (siehe Graphical Perception von 1984), wie Informationen durch Positionen, Längen, Winkel, Flächen und Farben enkodiert werden sollten. In der Folge werden sowohl klassische Darstellungsformen wie Balken, Torten, Linien und Streudiagramme mit Vor- und Nachteilen besprochen, wie auch eher unbekannte aber sehr mächtige Darstellungen durch Tree Maps, Violin- und Beeswarm-Plots, Sankey Diagramme, Heatmaps und Small Multiples. Weitere Themen sind der Umgang und die geeignete Darstellung von Unsicherheiten, unterschiedliche Karten-Projektionen sowie geeignete Tools und Bibliotheken um Karten zu visualisieren. Weitere Links: ARD Morgenmagazine BalkendarstellungDataVizCatalogue - Überblick über konventionelle Typen:https://www.xeno.graphics/ - Überblick über ungewöhnliche Formen:Financial Times Visual Vocabulary - Entscheidungshilfe / welche Visualisierungsform passt?Hans Rosling’s Vortrag Tools: DataWrapperQGISAdobe IllustratorRAWGraphsAI2HTML (NewYork Times)Altair - Python Plotting Bibliothek

Subtitle
Duration
02:17:09
Publishing date
2022-04-06 10:55
Link
https://techtiefen.de/37-datenvisualisierung/
Deep link
https://techtiefen.de/37-datenvisualisierung/#
Contributors
  Nico Kreiling
contributor   author  
  Patrick Stotz
contributor  
Enclosures
https://techtiefen.de/podlove/file/61/s/feed/c/mp3/37_datenvisualisierung.mp3
audio/mpeg

Shownotes

Die Episode 37 behandelt mit Datenjournalist Patrick Stotz (Spiegel) die Visualisierung komplexer Sachverhalte. Zunächst tauschen wir uns über unser Verständnis einer guten Datenvisualisierung aus und nutzen hierfür Alberto Cairos’ fünf Eigenschaften-Modell: Truthful, Functional, Beautiful, Insightful und Enlightment. Anschließend geht es um Best Practices auf Grundlage langjähriger Forschung (siehe Graphical Perception von 1984), wie Informationen durch Positionen, Längen, Winkel, Flächen und Farben enkodiert werden sollten.

In der Folge werden sowohl klassische Darstellungsformen wie Balken, Torten, Linien und Streudiagramme mit Vor- und Nachteilen besprochen, wie auch eher unbekannte aber sehr mächtige Darstellungen durch Tree Maps, Violin- und Beeswarm-Plots, Sankey Diagramme, Heatmaps und Small Multiples.

Weitere Themen sind der Umgang und die geeignete Darstellung von Unsicherheiten, unterschiedliche Karten-Projektionen sowie geeignete Tools und Bibliotheken um Karten zu visualisieren.

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Deeplinks to Chapters

00:00:32.104 Einleitung
255
00:01:09.098 Zu Gast: Patrick Stotz
255
00:05:15.965 Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
255
00:08:42.358 Was ist eine gute Datenvisualisierung?
255
00:13:43.800 5 Aspekte eine Datenvisualisierung
255
00:24:31.817 Kontext einer Visualisierung
255
00:30:14.349 Informationsenkodierung 1
255
00:34:37.374 Tortendiagramme 1
255
00:37:45.373 Informationsenkodierung 2
255
00:40:57.519 Datenvisualisierungs-Kataloge
255
00:43:15.551 Balkendiagramme
255
00:47:05.413 Tortendiagramme 2
255
00:47:58.269 Linien- und Flächendiagramme
255
00:53:10.407 Exkurs: Abgeschnittene Y-Achse
255
00:58:33.870 Streudiagramm / Scatterplot
255
01:06:00.134 Treemap
255
01:13:01.556 Violin und Swarm plots
255
01:20:26.132 Sankey-Diagramm
255
01:24:03.226 Heatmap
255
01:31:03.056 Small multiples
255
01:34:40.301 Graphischer Umgang mit Unsicherheit
255
01:39:58.946 Kartendarstellungen
255
01:42:51.680 Mercator-Projektion
255
01:46:02.778 Alternative Projektionen
255
01:51:17.447 Symbols- vs Choropleathmaps
255
01:55:57.513 Technologie-Stack
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02:08:11.454 Generelles zur Arbeit als Datenjournalist
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02:11:54.500 Take-Aways
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02:14:21.244 Empfehlungen und Links
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