Anzeigen von Variablen in Visualisierungen
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Beschreiben der verschiedenen Verwendungsmöglichkeiten quantitativer und qualitativer Variablen in einer Visualisierung
- Verwenden von Variablen in einer Visualisierung
In der vorherigen Lektion haben Sie gelernt, dass Variablen qualitativ oder quantitativ sein können und als Felder oder Spalten in Datensets organisiert sind. Aber wie kommen diese Variablen bei der Visualisierung von Daten zum Einsatz?
Quantitative und qualitative Variablen werden in Visualisierungen unterschiedlich gehandhabt.
- Quantitative Variablen sind Datenelemente, die Sie berechnen können. Sie können auch aggregiert werden (Summe und Durchschnitt sind zwei Beispiele einer Aggregation). In einer Visualisierung, die den Umsatz für eine Region zeigt, ist "Umsatz" beispielsweise eine quantitative Variable.
- Qualitative Variablen legen die Detailgenauigkeit der Visualisierung fest. Sie dienen zum Kategorisieren, Segmentieren und Aufzeigen der Details in Ihren Daten. In einer Visualisierung, die den Umsatz nach Regionen zeigt, ist "Region" beispielsweise eine qualitative Variable.
Übersicht über Visualisierungen
Zur Veranschaulichung der Auswirkungen der Betrachtung nur einer quantitativen Variable (Feld) oder der Betrachtung sowohl einer quantitativen als auch einer qualitativen Variable (Feld) lassen Sie uns Visualisierungen untersuchen, die die Gesamtsumme der Gewinne verschiedener Produkte eines Unternehmens zeigen.
Die Visualisierung auf der linken Seite enthält nur eine quantitative Variable, nämlich die Summe der Gewinne eines Unternehmens. Sie sehen, dass das Unternehmen insgesamt einen Gewinn von mehr als 1,4 Mio. USD erwirtschaftet hat. Die Visualisierung rechts enthält eine qualitative Variable namens "Kategorie". Hier ist der Gesamtgewinn nach den drei Produktkategorien dargestellt: Möbel, Bürobedarf und Technik.
Beispiel: Verwenden von Variablen in einer Visualisierung
Nachdem Sie sich mit der Funktionsweise von Visualisierungen vertraut gemacht haben, lassen Sie uns nun einen Blick darauf werfen, wie mithilfe quantitativer und qualitativer Variablen durch Visualisierungen Erkenntnisse anhand der Daten gewonnen werden können. Wir nutzen ein Datenset mit Informationen über ein fiktionales Franchiseunternehmen. Wir untersuchen die Variablen in den Daten und erkunden dann einige Visualisierungen mit quantitativen und qualitativen Variablen.
- Untersuchen der Variablen
Lassen Sie uns einige der Variablen untersuchen.
Kategorie, Auftragspriorität, Versandart und Unterkategorie sind qualitative Variablen. Gewinn, Umsatz und Versandkosten sind quantitative Variablen.
- Genauere Betrachtung der qualitativen Variablen
Nehmen Sie sich einen Moment Zeit für einen Blick auf die Werte auf Zeilenebene in den qualitativen Variablen.
Kategorie und Unterkategorie enthalten Wertebezeichnungen ohne implizite Rang- oder Reihenfolge. Dies sind nominale Variablen.
Auftragspriorität und Versandart enthalten Werte mit impliziter Rang- oder Reihenfolge. Hierbei handelt es sich um ordinale Variablen. Diese Unterscheidung spielt für das Erkunden von Visualisierungen eine wichtige Rolle.
- Anzeigen der Visualisierung vor Hinzufügen qualitativer Variablen
Wir beginnen mit einer Visualisierung, die nur eine quantitative Variable enthält und die durchschnittlichen Versandkosten zeigt.
- Anzeigen von Visualisierungen mit hinzugefügten nominalen Variablen
Qualitative Variablen erhöhen den Detailgrad von Visualisierungen.
Beginnen wir mit den nominalen Variablen. Nach Hinzufügen der Dimension Kategorie sind die durchschnittlichen Versandkosten nun nach Produktkategorie segmentiert. Wir stellen fest, dass die Produktkategorie Technik die höchsten durchschnittlichen Versandkosten aufweist.
In der Visualisierung rechts sind die Daten nach Hinzufügen der nominalen Variable Unterkategorie weiter aufgeschlüsselt. Es wird deutlich, dass in der Kategorie Technik zwar die höchsten durchschnittlichen Versandkosten nach Produktkategorie anfallen, Tische aber die höchsten durchschnittlichen Versandkosten nach Produktunterkategorie aufweisen.
- Anzeigen einer Visualisierung mit einer hinzugefügten ordinalen Variable
Lassen Sie uns nun eine weitere Visualisierung prüfen, in der eine ordinale Variable zur Analyse der durchschnittlichen Versandkosten nach Auftragspriorität verwendet wird.
Was fällt Ihnen auf? Erstaunlicherweise fallen für Aufträge mit niedriger Priorität höhere durchschnittliche Versandkosten an als für Aufträge mit mittlerer Priorität.
- Anzeigen einer Visualisierung mit einer zweiten hinzugefügten ordinalen Variable
Durch Hinzufügen einer zweiten ordinalen Variablen können wir die durchschnittlichen Versandkosten nach Auftragspriorität und Versandart analysieren.
Was fällt Ihnen auf? Überraschenderweise sind die durchschnittlichen Versandkosten für Aufträge mittlerer Priorität, die die Premiumtarif versandt werden, höher als für Aufträge, die am selben Tag versandt werden.
In diesem Modul haben Sie untersucht, wie Variablen als quantitativ, qualitativ, diskret und fortlaufend klassifiziert werden können. Außerdem haben Sie einige Visualisierungen mit einer quantitativen Variable und sowohl nominalen als auch ordinalen qualitativen Variablen erkundet. Sie wissen jetzt, wie Sie Variablen in einer Visualisierung verwenden können.