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Lernen Sie, wie Daten in verständliche, präzise und überzeugende visuelle Erkenntnisse übersetzt werden. Dieser zweitägige Kurs vermittelt die Grundlagen von Visual Analytics, Datenvisualisierung und evidenzbasiertem Data Storytelling. Die Teilnehmenden lernen, geeignete Diagramme auszuwählen, visuelle Informationen sinnvoll zu strukturieren, aussagekräftige Dashboards zu gestalten und analytische Ergebnisse zielgruppengerecht zu vermitteln. Der Kurs verbindet Prinzipien der visuellen Wahrnehmung mit praxisnahen Ansätzen für explorative und erklärende Analysen. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Diagrammtypen, häufige Visualisierungsfehler und die ethische Verantwortung bei der Darstellung von Daten behandelt.
Sie lernen, wie Daten visuell analysiert und Ergebnisse mithilfe von Diagrammen, Dashboards und Infografiken vermittelt werden. Sie bewerten Zweck, Zielgruppe und Aufbau einer Visualisierung, wählen geeignete Darstellungsformen aus und verbessern visuelle Ausgaben hinsichtlich Klarheit und Wirkung.
• Die Rolle von Visual Analytics innerhalb von Data Science und Entscheidungsprozessen verstehen
• Zentrale Prinzipien einer wirksamen Datenvisualisierung anwenden
• Diagramme anhand der Daten, der analytischen Fragestellung und der Zielgruppe auswählen
• Visuelle Wahrnehmung und Gestaltprinzipien zur Strukturierung von Informationen nutzen
• Fortgeschrittene Diagramme ohne unnötige Komplexität gestalten und verbessern
• Explorative Analysen von erklärender Kommunikation unterscheiden
• Zusammenhängende Dashboards und visuelle Erzählungen entwickeln
• Irreführende, ungenaue und ineffektive Visualisierungen erkennen
• Analytische Ergebnisse klar und verantwortungsvoll kommunizieren
• Grundlegende Erfahrung im Umgang mit Daten in Tabellenkalkulationen, Reporting-Werkzeugen oder Analysesoftware
• Vertrautheit mit einfachen Tabellen und Diagrammen
• Grundkenntnisse der deskriptiven Statistik sind empfehlenswert
• Fortgeschrittene Programmier- oder Data-Science-Kenntnisse sind nicht erforderlich
• Die Teilnehmenden können ein abgestimmtes Visualisierungswerkzeug verwenden, das für ihre Organisation geeignet ist
*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.
Tag 1: Visuelle Analyse und wirksame Diagrammgestaltung
Modul 1: Visual Analytics verstehen
• Visual Analytics, Datenvisualisierung und visuelle Datenexploration definieren
• Die Rolle der Visualisierung innerhalb des Data-Science-Prozesses verstehen
• Fünf zentrale Prinzipien wirksamer Datenvisualisierung anwenden
• Stärken und Grenzen von Tabellen und Diagrammen vergleichen
Modul 2: Visuelle Wahrnehmung und Informationsgestaltung
• Verstehen, wie Menschen Muster, Unterschiede und Beziehungen wahrnehmen
• Gestaltprinzipien wie Nähe, Ähnlichkeit, Verbindung und Geschlossenheit anwenden
• Position, Länge, Größe, Farbe und Form zur Darstellung von Daten verwenden
• Eine klare visuelle Hierarchie schaffen und die Aufmerksamkeit der Zielgruppe lenken
Modul 3: Geeignete Visualisierungen auswählen
• Diagramme für Vergleiche, Verteilungen, Entwicklungen und Zusammenhänge auswählen
• Darstellungsformen für kategorische, numerische, zeitbezogene und geografische Daten bestimmen
• Visualisierungen an Zielgruppe und Kommunikationszweck anpassen
• Erkennen, wann eine Tabelle oder eine einfache Kennzahl wirksamer als ein Diagramm ist
Modul 4: Fortgeschrittene Diagramme und visuelle Optimierung
• Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von Treemaps, Sankey-Diagrammen und Radardiagrammen verstehen
• Mit Heatmaps, Small Multiples und weiteren fortgeschrittenen Darstellungen arbeiten
• Visuelle Unordnung, unnötige Dekoration und redundante Beschriftungen entfernen
• Skalen, Legenden, Annotationen und visuelle Konsistenz verbessern
Tag 2: Data Storytelling, Dashboards und verantwortungsvolle Kommunikation
Modul 5: Explorative und erklärende Analyse
• Visualisierungen zur Untersuchung von Daten und Entwicklung von Fragestellungen verwenden
• Explorative Erkenntnisse in eine erklärende Darstellung überführen
• Relevante Muster, Ausnahmen und Unsicherheiten identifizieren
• Geeignete Evidenz zur Unterstützung einer analytischen Schlussfolgerung auswählen
Modul 6: Geschichten mit Daten erzählen
• Eine verständliche Datengeschichte anhand der Bedürfnisse der Zielgruppe strukturieren
• Kontext, analytische Fragestellungen und Kernaussagen festlegen
• Wichtige Erkenntnisse durch Hervorhebungen und Annotationen verdeutlichen
• Diagramme, erklärende Texte und Empfehlungen schlüssig miteinander verbinden
Modul 7: Dashboards und Infografiken
• Zweck, Nutzergruppen und unterstützte Entscheidungen eines Dashboards definieren
• Kennzahlen und Diagramme in einer klaren Informationshierarchie anordnen
• Layouts für schnelles Erfassen, Vergleiche und vertiefte Analysen gestalten
• Filter, Interaktionen und Navigation einsetzen, ohne die Nutzer zu überfordern
• Analytische Dashboards von erklärenden Infografiken unterscheiden
Modul 8: Genauigkeit, Ethik und angewandte Visual Analytics
• Verzerrte Achsen, ungeeignete Skalen und irreführende Vergleiche erkennen
• Übermäßige Aggregation, selektive Darstellung und visuelle Verzerrungen vermeiden
• Fehlende Daten, Unsicherheit und Einschränkungen transparent darstellen
• Praxisbeispiele wirksamer und problematischer Visual Analytics untersuchen
• Eine vollständige visuelle Analyse für ein ausgewähltes Datenszenario entwickeln und bewerten
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