Grosse Wertebereiche klar visualisieren

Eine grosse Menge an Daten zu visualisieren kann herausfordernd sein, besonders wenn man es mit Zahlen zu tun hat, die stark in ihrer Grösse variieren. Diese Art von Daten, die wir als Grössenordnungswerte (OMV) bezeichnen, umfasst Zahlen, die erhebliche Bereiche abdecken können, wie Haushaltszahlen, Bevölkerungsstatistiken oder Daten mit sehr grossen und sehr kleinen Werten. Zu verstehen, wie man diese Daten klar und effektiv präsentiert, ist wichtig für sowohl gelegentliche Nutzer als auch Experten.

In diesem Artikel reden wir über einen neuen Weg, Daten zu visualisieren, die grosse Wertebereiche enthalten. Wir schauen uns an, wie man diese grossen Zahlen in zwei Teile aufteilen kann: die Mantisse und den Exponenten, ähnlich wie es bei wissenschaftlicher Notation der Fall ist. Diese Methode ermöglicht eine bessere visuelle Darstellung der Daten, was es einfacher macht, Werte zu lesen und zu vergleichen.

#Die Herausforderung grosser Werte

Typische Diagramme, wie Balkendiagramme oder Liniendiagramme, haben oft Schwierigkeiten mit sehr grossen Zahlen. Wenn du zum Beispiel eine lineare Skala verwendest, kann es schwierig sein, kleinere Zahlen zu sehen, wenn sie neben viel grösseren Zahlen stehen. Auf der anderen Seite können logarithmische Skalen zwar alle Werte anzeigen, können jedoch für viele Leute verwirrend sein, die nicht genau wissen, wie man sie liest.

Diese Situation macht es schwer, grundlegende Aufgaben wie das Vergleichen von Grössen oder das Finden spezifischer Datenpunkte zu erledigen. Viele Nutzer verpassen dadurch wichtige Informationen, wenn sie Diagramme analysieren.

#Trennung von Mantisse und Exponent

Um dieses Problem zu lösen, stellen wir eine Möglichkeit vor, die Daten in zwei Teile zu trennen. Die Mantisse erfasst die signifikanten Ziffern eines Wertes, während der Exponent die Skala oder den Grössenordnungswert darstellt. Anstatt beide Komponenten als eine einzige Zahl darzustellen, können wir sie deutlich zeigen.

Nehmen wir zum Beispiel die Zahl 16.000. In wissenschaftlicher Notation wird diese Zahl als 1,6E4 geschrieben, wobei 1,6 die Mantisse und 4 der Exponent ist. Diese Darstellung kann den Nutzern helfen, den Wert besser zu verstehen, da sie sowohl die Genauigkeit (1,6) als auch die Skala (4) sehen können.

#Ein neues Designfeld für Visualisierung

Wir haben ein Framework oder "Designfeld" entwickelt, um Menschen zu helfen, Visualisierungen zu erstellen, die OMVs effektiv darstellen. Unser Designfeld berücksichtigt vier Hauptbereiche:

1. Marks: Das sind Formen, die in der Visualisierung verwendet werden, wie Punkte, Linien oder Balken.
2. Daten: Dazu gehören die numerischen Werte, die du darstellen möchtest, wie die Mantisse und den Exponenten.
3. Visuelle Kanäle: Das sind die Möglichkeiten, wie wir die Daten anzeigen, wie durch Farbe, Grösse oder Position.
4. Aufgaben: Das sind die spezifischen Aktionen, die Nutzer mit den Daten durchführen möchten, wie Werte vergleichen, Unterschiede schätzen oder spezifische Zahlen abrufen.

Durch die Kombination dieser vier Bereiche und die Anwendung einiger Richtlinien zielen wir darauf ab, effektive Visualisierungen zu schaffen, die das Verständnis grosser Datensätze erleichtern.

#Experimentieren mit verschiedenen Visualisierungen

Um unsere Ideen zu testen, haben wir verschiedene Datensätze verwendet, die OMVs enthielten. Wir haben untersucht, wie verschiedene Kombinationen von Marks, Datentypen und visuellen Kanälen zusammenarbeiten, um effektive Visualisierungen zu erstellen. Durch unsere Analyse haben wir viele potenzielle Visualisierungsdesigns generiert und sie basierend auf ihrer Effektivität eingegrenzt.

Wir haben festgestellt, dass einige Visualisierungen gut für bestimmte Aufgaben funktionierten, wie das Abrufen von Werten oder das Schätzen von Unterschieden. Unser Ziel war es, die besten Kombinationen zu identifizieren, damit die Nutzer die grossen Wertebereiche effektiv interpretieren können.

#Richtlinien für effektive Visualisierung

Aus unseren Bewertungen haben wir einige Richtlinien entwickelt, um bessere Visualisierungen zu erstellen:

1. Genauigkeit für Grössenordnung: Der Exponent muss einen klaren und genauen Kanal verwenden, damit die Nutzer die Skala der Zahl leicht ablesen können.

2. Detail innerhalb der Grössenordnungen: Die Mantisse sollte ebenfalls einen effektiven Kanal nutzen, sodass die Nutzer Werte innerhalb derselben Grössenordnung vergleichen können.

3. Kontinuität zwischen Grössenordnungen: Das visuelle Design sollte die Beziehung zwischen Mantisse und Exponent widerspiegeln, sodass es leicht ist zu sehen, wie die Werte über verschiedene Grössenordnungen hinweg variieren.

4. Sparsamkeit in den Kanälen: Nutze die geringste Anzahl an visuellen Kanälen, die für Klarheit notwendig ist, um Verwirrung zu vermeiden und den Nutzern zu helfen, sich auf die Daten zu konzentrieren.

Indem wir uns an diese Richtlinien halten, können wir Visualisierungen entwickeln, die grosse Werte effektiver darstellen und sie klarer sowie leichter verständlich für alle Arten von Nutzern machen.

#Praktische Anwendungen

Unsere Erkenntnisse haben praktische Anwendungen in vielen Bereichen, wie Finanzen, Umweltstudien und Social-Media-Analysen. Zum Beispiel beinhalten die Haushaltszahlen der Regierung oft riesige Summen, die es schwierig machen, sie mit traditionellen Methoden zu visualisieren. Durch die Anwendung unserer Designprinzipien könnten Beamte diese Informationen besser der Öffentlichkeit präsentieren, sodass die Bürger leichter nachvollziehen können, wohin ihre Steuergelder fliessen.

Ähnlich könnten Forscher, die Pandemie-Daten oder Umweltveränderungen verfolgen, unsere Visualisierungen nutzen, um komplexe Daten auf eine zugängliche Weise zu vermitteln, damit wichtige Erkenntnisse nicht unbemerkt bleiben.

#Erkundung der Werkzeugentwicklung

Um die Umsetzung unseres Designfelds und der Richtlinien zu unterstützen, haben wir ein Open-Source-Tool namens OMVis entwickelt. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, interaktiv Kombinationen von Marks, Daten und visuellen Kanälen zu erkunden. Nutzer können ihre Datensätze hochladen, sie in Mantisse und Exponenten aufteilen und auswählen, wie sie ihre Daten visualisieren möchten.

OMVis macht es einfach für jeden, unabhängig von seinem technischen Hintergrund, effektive Visualisierungen zu erstellen. Das Tool hilft, die Vorteile der Trennung von Mantisse und Exponent zu visualisieren und zeigt die Vorteile unserer Richtlinien in der Praxis auf.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Zusammenfassend haben wir einen neuen Ansatz zur Visualisierung von Daten mit grossen Wertebereichen vorgestellt, indem wir die Trennung von Mantisse und Exponent nutzen. Unser Designfeld bietet ein Framework zur Erstellung effektiver Visualisierungen, und unsere Richtlinien bieten praktische Ratschläge für die, die in der Datenpräsentation tätig sind.

Obwohl wir bedeutende Fortschritte gemacht haben, gibt es noch viel zu tun. Zukünftige Forschung könnte strenge Tests unserer visuellen Designs anhand von Nutzerstudien umfassen, um ihre Effektivität in realen Szenarien zu messen. Ausserdem könnte die Erweiterung unserer Arbeit, um andere Datentypen und Visualisierungsmethoden einzubeziehen, noch breitere Anwendungen bieten.

Letztendlich ist es unser Ziel, die Art und Weise zu verbessern, wie Menschen mit komplexen Datensätzen interagieren und sie verstehen. Wir hoffen, dass diese Arbeit andere im Bereich der Datenvisualisierung inspiriert, ähnliche Schritte zu unternehmen, um einen effektiveren und benutzerfreundlicheren Ansatz zur Präsentation von grossangelegten Daten zu schaffen.