Ein Bild sagt mehr als 1.000 Worte: Die Bedeutung der Datenvisualisierung

Haben Sie schon einmal das Sprichwort „Ein Bild sagt mehr als 1.000 Worte“ gehört? Diese Aussage gilt insbesondere im Bereich Data Science. Nehmen wir an, Sie sind Datenwissenschaftler bei einem Top-Fortune-Unternehmen und kümmern sich für verschiedene Kunden um Budgetportfoliooptimierungen im Wert von mehreren Millionen Dollar pro Jahr. Um eine Wirkung zu erzielen, ist es wichtig, dass Sie Ihre Ergebnisse effektiv an Kunden oder Stakeholder weitergeben. Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel.

Unter Datenvisualisierung versteht man den Prozess der Erstellung visueller Darstellungen von Daten, um Informationen und Erkenntnisse effektiver zu vermitteln. Damit können Sie schnell Muster, Trends und Ausreißer erkennen, die in einer Tabelle oder Kalkulationstabelle möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Mithilfe von Grafiken, Diagrammen und anderen visuellen Hilfsmitteln können Sie komplexe Daten auf eine leicht verständliche Weise darstellen, auch für Personen ohne technische Vorkenntnisse.

Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie Ihre Ergebnisse Stakeholdern oder anderen Mitgliedern Ihres Teams präsentieren, die möglicherweise nicht mit den Feinheiten Ihrer Analyse vertraut sind. Die Datenvisualisierung macht Daten nicht nur besser verdaulich, sondern kann Ihnen auch dabei helfen, Fehler oder Inkonsistenzen in Ihren Daten zu erkennen.

Durch die Visualisierung Ihrer Daten können Sie Muster oder Ausreißer bemerken, die Ihnen sonst entgangen wären. Insgesamt ist die Datenvisualisierung ein leistungsstarkes Werkzeug im Data Science-Toolkit. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Ergebnisse effektiver zu kommunizieren, Muster und Ausreißer zu erkennen und letztendlich bessere Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Daten zu treffen.

Darüber hinaus spielt die Datenvisualisierung eine entscheidende Rolle im Prozess der Daten-EDA oder explorativen Datenanalyse. Durch die Darstellung von Daten in einem visuellen Format können Muster und Trends schnell erkannt und Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden. Dies hilft dabei, komplexe Datensätze zu verstehen und kann zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führen. Ohne eine effektive Datenvisualisierung kann es schwierig sein, die Bedeutung der Daten vollständig zu verstehen, und wertvolle Erkenntnisse können verloren gehen. Insgesamt ist die Datenvisualisierung ein integraler Bestandteil des Daten-EDA-Prozesses und für die effektive Analyse und Interpretation von Daten unerlässlich.

Nehmen wir ein Beispiel für Immobilienpreisdaten und Faktoren, die sich auf die Preisgestaltung auswirken können [1], um zu verstehen, wie die Visualisierung Ihre Daten zum Sprechen bringen kann. Nachfolgend finden Sie einige Visualisierungsdiagramme, die dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse darzustellen.

Korrelationsmatrizen

Nehmen wir an, Sie möchten wissen, welche Faktoren einen ähnlichen Einfluss auf den Preis eines Hauses haben oder einfach, welche Faktoren miteinander korrelieren. Die farbige Korrelationsmatrix in Abbildung 1 gibt Ihnen einen Überblick über die Korrelation zwischen verschiedenen Faktoren und Sie können mit nur einem Blick folgende Rückschlüsse ziehen:

1. Baujahr und Baujahr der Garage weisen eine Korrelation von 83 % auf, da die meisten Menschen ihre Garagen zusammen mit ihren Häusern bauen.
2. Verkaufspreis und Gesamtqualität korrelieren zu 79 %, da ein Haus mit besserer Qualität normalerweise einen höheren Preis erzielt.
3. Baujahr und Gesamtzustand weisen eine negative Korrelation von -0,38 auf, da sich der Zustand eines Hauses mit jedem Jahr verschlechtert.

Grundstücke zählen

Was ist, wenn Sie die Preisverteilung nach Stadtteilen wissen möchten? Wenn Sie es verbal beschreiben würden, wäre es äußerst schwierig, die verschiedenen numerischen Kennzahlen wie Durchschnittspreis, Preisvarianz usw. für jedes Viertel beizubehalten. Wenn Sie jedoch ein Zähldiagramm wie in Abbildung 2 verwenden, können Sie alle Verteilungsdaten direkt ableiten und die Nachbarschaften auf einmal vergleichen.

Anhand der Abbildung können Sie erkennen, in welchen Gebieten häufig höhere Verkaufspreise zu verzeichnen sind und in welchen Gebieten typischerweise niedrigere Verkaufspreise zu verzeichnen sind. Dadurch können Sie die Qualität der Community ermitteln. Darüber hinaus können Sie sehen, dass der mittlere Verkaufspreis der Nachbarschaft erhebliche Schwankungen aufweist.

Liniendiagramme

Wenn Sie nun die Entwicklung der Verkaufspreise im Laufe der Jahre verstehen möchten und wissen möchten, welche Faktoren möglicherweise dazu beigetragen haben, können Sie sich Abbildung 3 ansehen.

1. Die Liniendiagramme zeigen, dass der Verkaufspreis im Laufe der Zeit gesunken ist, was darauf hindeutet, dass es dem Markt nicht gut ging.
2. Darüber hinaus können Sie beobachten, dass der Preis des Hauses tendenziell recht niedrig ist, wenn der Kellerbereich eines Hauses übermäßig groß ist. Dies kann daran liegen, dass es als schlecht konstruiert gilt.
3. Sie können beobachten, dass Gesamtqualität und Zustand wie zuvor erwartet direkt mit dem Verkaufspreis korrelieren.
4. Es ist interessant festzustellen, dass die Preise für Häuser, die vor 1900 gebaut wurden, höher sind als für Häuser, die später gebaut wurden; Dies könnte an der historischen Bedeutung der Häuser liegen.

All diese Erkenntnisse – die sich aus den Plots mit nur einem Blick ableiten ließen – wären sonst anhand numerischer oder verbaler Informationen nur schwer zu extrahieren gewesen.

Faktordiagramme

Wenn mehrere Antwort- und Faktorvariablen zusammen dargestellt werden, wird das resultierende Diagramm als Faktordiagramm bezeichnet. Als Grundlage für die zugrunde liegende Grafik kann jede Art von univariatem oder bivariatem Diagramm verwendet werden. Nehmen wir an, Sie möchten einen Zeitplan für den Wohnungsbau in einer Gemeinde erstellen und außerdem die Entwicklung des Wohnstils im Laufe der Zeit zeigen. Um dies in Textform zu kommunizieren, müssten Sie eine detaillierte Liste oder Tabelle mit Beschreibungen bereitstellen. In Abbildung 4 können Sie jedoch alle Informationen in einem einzigen Diagramm zusammen mit zusätzlichen Erkenntnissen betrachten.

Das Diagramm zeigt das Jahr an, in dem die Häuser gebaut wurden, sowie die Nachbarschaft, in der sie gebaut wurden, und die Art der Häuser, die gebaut wurden. Es ist klar, dass das älteste Viertel der Stadt Old Town hieß. Sie können auch sehen, wann sich die Stadtteile schrittweise entwickelten und dass sich einige Gemeinden sehr schnell entwickelten. Sie werden vielleicht auch feststellen, dass die meisten Gebäude mit zwei Stockwerken nach den 1980er Jahren gebaut wurden.

Alle diese Beispiele machen deutlich, wie wichtig eine gute visuelle Darstellung ist und wie Sie mit visuellen Darstellungen Erkenntnisse effektiv vermitteln können.

Herausforderungen der Datenvisualisierung

Allerdings ist es nicht immer einfach, einen bestimmten Datensatz zu visualisieren. Wenn es um die Datenvisualisierung in Data Science geht, stehen Fachleute in diesem Bereich vor mehreren Herausforderungen. Eine der größten Herausforderungen ist die schiere Menge an Daten, die analysiert und auf sinnvolle Weise präsentiert werden müssen. Bei so vielen Daten, mit denen gearbeitet werden muss, kann es schwierig sein, zu wissen, wo man anfangen soll und wie man die wichtigsten Erkenntnisse ermittelt.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, die richtigen Visualisierungen zur Darstellung der Daten auszuwählen. Unterschiedliche Datentypen erfordern unterschiedliche Arten von Visualisierungen, und es kann eine Herausforderung sein, zu bestimmen, welcher Visualisierungstyp für einen bestimmten Datensatz am effektivsten ist. Darüber hinaus kann es schwierig sein, Visualisierungen zu erstellen, die genau und für technisch nicht versierte Benutzer leicht verständlich sind.

Schließlich kann es eine Herausforderung sein, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Datenvisualisierungen sicherzustellen. Es ist wichtig, die Daten sorgfältig zu prüfen und noch einmal zu überprüfen, um sicherzustellen, dass die Visualisierungen die Informationen, die sie vermitteln sollen, genau wiedergeben. Angesichts dieser Herausforderungen müssen Datenwissenschaftler bei der Datenvisualisierung sorgfältig vorgehen, um nützliche und effektive Visualisierungen zu erstellen, die die Entscheidungsfindung beeinflussen und den Geschäftserfolg vorantreiben können.

[1] Thain, Tom. Immobilienpreise – Fortgeschrittene Regressionstechniken. Kaggle.