Workshop auf der Stadt und Netz 2017 in Ulm

1. Datenvisualisierung
Till Nagel Stadt und Netz - Workshop
Einführung in die

2. Visual Analytics
Einfache Visualisierung komplexer Daten
Prof. Dr. Till Nagel
Hochschule Mannheim
t.nagel@hs-mannheim.de
@tillnm

4. • Ziele der Datenvisualisierung
• Entwurfsprozess
• Datenquellen und -typen
• Visuelle Variablen und Abbildung
• Visualisierungstechniken
Übersicht

5. • Kein Tools-Workshop
• Kein Coding-Workshop
• Aber: Sketching!
• Beispiele und Diskussion
Über diesen Workshop

6. The human mind has a gift
for bringing order to chaos.

7. Muster Beziehungen Trends
ChrisHowardJohnSnow
NewYorkTimes
MoritzStefaner
MarkLombardi

12. Computer-gestützte Visualisierungssysteme
bieten interaktive Datenabbildungen um
Menschen zu unterstützen, ihre Aufgaben
effektiver auszuführen.

13. Mentale Abfragen
Welches Geschlecht / Einkommensgruppe zeigt einen
besonderen Einfluss des Alters auf Triglyceride-Werte?

14. Visuelle Abfragen

15. Visualization process
Mittelwert von x: 9
Varianz von x: 11
Mittelwert von y: 7.5
Varianz von y: 4.12
Korrelation: 0.816
Regressionslinie: y=0.5x+3

16. Visualization process
Mittelwert von x: 9
Varianz von x: 11
Mittelwert von y: 7.5
Varianz von y: 4.12
Korrelation: 0.816
Regressionslinie: y=0.5x+3

17. Visualisierungsprozess

18. Visualisierungsprozess

20. Visualization process

21. Daten & Informationen

22. Quellen

23. Äpfel und Birnen

24. • Kategorisch / Nominal
Äpfel, Birnen, Bananen, ...
• Ordinal
Small, Medium, Large, ...
• Quantitativ
• Interval (20. Oktober 2016, 1. Januar 2017, ...)
• Ratio (15 kg, 273 K, ...)
Datenattributstypen

29. Visuelle Variablen
Grundlegende Abbildungen

30. • Fanzösischer Kartograph
(1918-2010)
• Sémiologie graphique
(1967)
Jacques Bertin

31. Retinale Variablen
Jacques Bertin definierte 6 retinale Variablen
• Größe
• Wert
• Texture
• Farbe
• Orientierung
• Form

33. Visuelles Mapping
• Grafische Elemente werden als visuelle Syntax
genutzt um semantische Eigenschaften zu
repräsentieren.
• Informationen auf visuelle Eigenschaften abzubilden
wird Encoding (oder Mapping) genannt.
• Das Encoding sollte den Informationen angemessen
sein.

34. Selektiv

35. Selektiv: Farbe

36. Selektiv: Form

37. Wie mehrere Attribute visualisieren?
Visuelle Variablen kombinieren!

39. x-Position: Jahr (quantitativ)
y-Position: Warenwert (quantitativ)
Farbe: Import/Export (kategorisch)

40. Encoding vs Decoding

41. Visualisierungen
Techniken und Taxonomien

42. Visualisierungstechniken

43. Balkendiagramm
• Daten
1 kategorische, 1 quantiative
• Visuelle Variablen
Länge (Quantität), Position (Kategorie)
• Aufgaben
Vergleichen
• Skalierbarkeit
Dutzende Elemente

44. Kreisdiagramm
• Daten
1 kategorische, 1 quantiative
• Visuelle Variablen
Größe (Quantität), Position (Kategorie)
• Aufgaben
Verhältnisse, Zusammensetzung
• Skalierbarkeit
7±2 Elemente

45. Slopegraph
• Daten
1 kategorische, 2 quantiative, 1 ordinal
• Visuelle Variablen
Höhe (Quantität), Position (Ordinal), Farbe (Kategorie)
• Aufgaben
Trends erkennen, Änderung der Reihenfolge
• Skalierbarkeit
7±2 Elemente

46. Scatterplot
• Daten
2 quantitative Attribute
• Visuelle Variablen
Punkte, Position
• Aufgaben
Trends finden, Ausreißer, Verteilung, Korrelation, Cluster
• Skalierbarkeit
100+ Elemente

47. Parallel Coordinates
• Daten
1-2 kategorische, n quantitative
• Visuelle Variablen
Linien (kat.), Farben (kat.)
Höhe (quant)
• Aufgaben
Vergleich unterschiedlicher Kategorien und deren Ausprägung
• Skalierbarkeit
Dutzende Attribute, 100+ Elemente

48. Streamgraph
• Daten
1 kategorisches, 1 quantiatives, 1 ordinales
• Visuelle Variablen
y-Position (kategorisch), Dicke (quantitativ), x-Position (Zeit)
• Aufgaben
Vergleich über die Zeit, Änderung der Verhältnisse
• Skalierbarkeit
100+ Elemente (ordinale)
Dutzende Elemente (kategorisch)

51. Visualisierungsvariationen

55. • Wählen Sie angemessene Daten
• Achten Sie auf die Datentypen
• Können Sie Daten ableiten?
• Achten Sie auf passende Achsenskalierung
• Beschriften Sie Ihr Diagramm
In Ulm, um Ulm …

56. • Visualisieren Sie die Daten
• Skizzieren Sie Diagramme
• 10 Minuten Zeit

57. • Unterschiedliche Diagramme unterstützen
unterschiedliche Aufgaben.
• Einige sind geeigneter für die gewählten
Daten.
• Skizzieren hilft, geeignete Formen zu finden
und Visualisierungen zu wählen.
In Ulm, um Ulm …

58. Visualisierungskritik
Marktkapitalisierung internationaler Banken

59. Was visualisieren die Elemente?

61. Man sieht: Finanzkrise

62. Wie ist das Verhältnis
zwischen Santander
und Citigroup?

63. Etwa doppelt so groß.
Problem: Werte wurden auf
Durchmesser abgebildet.

65. Hat JP Morgan im Vergleich zu
anderen Banken eher große oder
kleine Verluste gemacht?

67. Was würden Sie verbessern?

70. Interaktionen
Techniken und Methoden

73. Coordinated Multiple Views

74. Co-Creation
Gemeinsam diskutieren, verstehen und entwerfen.

75. Co-Creation
• Ideen erzeugen und sammeln.
• Wir kümmern uns nicht um Umsetzbarkeit.
• Wir werden nicht fertig!

78. Aufgabe: Daten
• Schreiben Sie einen Datensatz auf eine grüne Karte.

79. Aufgabe: Daten
• Schreiben Sie einen Datensatz auf eine grüne Karte.
• Identifizieren Sie die Datentypen
(quantitativ, kategorisch)
• Schreiben Sie diese darunter auf die gleiche Karte.

80. Aufgabe: Visualisierung
• Wählen Sie eine Visualisierungstechnik.
• Schreiben Sie diese auf eine blaue Karte.
• Skizzieren Sie die Visualisierung vereinfacht).

81. Aufgabe: Visualisierung
• Schreiben Sie eine Vis-Technik auf eine blaue Karte.

82. Karten einsammeln
• Alle grünen Karten
• Alle blauen Karten

83. Entwerfen Sie eine Visualisierung
• Gruppen von {Anzahl/4} Personen
• Ziehen Sie 2 Datenkarten.
• Ziehen Sie 2 Visualisierungskarten.

84. Entwerfen Sie eine Visualisierung
• Entwerfen Sie eine Visualisierung, die den Vergleich
verschiedener Regionen ermöglicht.
• Skizzieren Sie diese auf die roten Karten.
• Zeichnen Sie viel und schnell.
• Diskutieren Sie (und verwerfen Sie ggf. Ideen).
• 10 Minuten

85. • Welche Schwierigkeiten gab es?
• Welche Ideen hatten Sie?
• Konnten Sie Inspirationen mitnehmen?
Ergebnisse

86. Werkzeuge und Entwicklung

87. VisualisierungstoolsVisualisierungstools

88. Visualisierungstools
Raw Carto

89. Tableau

90. Ressourcen
Literatur, Sammlungen, Konferenzen, Blogs, …

91. Empfohlene Literatur
good academic introduction business intelligence, dashboards good design introduction, nice taxonomy

92. foundation, classic perception, sensing, cognition info graphics, data journalism
Empfohlene Literatur

93. http://flowingdata.com/ http://visualisingdata.com/
Blogs

94. http://survey.timeviz.net http://spacetimecubevis.com
Visual Surveys

95. Journals & Proceedings
• Transactions on Visualization and Computer
Graphics (IEEE TVCG)
• Proc. of EuroVis (Computer Graphics Forum)
• Proc. of ACM CHI
• Computer Graphics & Applications (IEEE CGA)
• AVI, UIST, SIGGRAPH, …

97. Akademische Übersichtsartikel

99. http://infovis-mannheim.de

100. Zusammenfassung

101. • Daten aufbereiten
• Informationen analysieren um einen
Erkenntnissgewinn zu unterstützen
• Hypothesen bestätigen oder erstellen
• Erkenntnisse anderen vermitteln
Ziele von Informationsvisualisierung

102. • Stift und Zettel sind ein wichtiges Werkzeug.
• Externalisieren und Strukturieren von Ideen.
• Erste Ansätze und Gedanken formulieren.
• Ausprobieren von Visualisierungen.
Visualisierungssketche

103. • Breites Vokabular an Visualisierungs- und
Interaktionstechniken vorhanden.
• Iterativer Entwurfsprozess ermöglicht
angemessene Lösungen.
• Nutzer und deren Aufgaben + Ziele
berücksichtigen.
Zusammenfassung

105. Sketch aus der Ideenphase von Touching Transport, 2011

107. Danke. Fragen?
Prof. Dr. Till Nagel
t.nagel@hs-mannheim.de
18. Mai 2017
Stadt und Netz, Ulm