A clear recommendation and also often used are visual tables. Therefor standardized tables are enriched by graphics. Micro charts are for example used before the description and the choice of the chart type depends on whether you want to see proportions, developments or trends. Within the data, the representation of absolute and/or percentage deviations is very popular. These can also be visually distinguished by thick and thin bars. In this way, outliers can be identified at one glance instead of first having to compare numbers.
This rule and others are explained in detail in the reportingimpulse Academy. Get Insights in our Visual Data Analytics Beginner’s Package here. In addition to our most important rules for dashboarding, it includes learning videos on the corresponding topic, book recommendations, reportingimpulse SharePics and much more.
The poster with all Information Design and Dashboarding rules:
Eine klare Empfehlung und auch gerne eingesetzt sind visuelle Tabellen. Dafür werden standardisierte Tabellen durch Graphiken angereichert. Micro Charts stehen vor der Beschreibung und die Wahl der Diagrammart ist abhängig davon, ob man Anteile, Verläufe oder Trends sehen möchte. Innerhalb der Daten ist die Darstellung von absoluten und/oder prozentualen Abweichungen sehr beliebt. Diese können zudem durch dicke und dünne Balken visuell unterschieden werden. Auf diese Weise können Ausreißer auf einen Blick erkannt werden, statt erst Zahlen vergleichen zu müssen.
After a chart has been reduced (see 
Nachdem eine Graphik reduziert wurde (siehe 
Do you know the change blindness effect? According to it, we cannot remember all the information in similar consecutive images and do not perceive major changes. This impairs the comparability of charts. But if you increase the density of information on one page, you can compare several charts at once and provide even more information about the data by e.g. implementing microcharts and highlights. And don’t worry – if tourists can manage it with a subway map, your colleagues won’t have any problems with the high information density.
Kennen Sie den Change Blindness Effekt? Demnach können wir uns bei ähnlichen aufeinanderfolgenden Abbildungen nicht alle Informationen merken und registrieren große Veränderungen nicht. Dies beeinträchtigt die Vergleichbarkeit von Graphiken. Erhöht man aber die Informationsdichte auf einer Seite, so kann man mehrere Diagramme auf einmal vergleichen und durch z.B. Microcharts und Highlights sogar noch mehr Aufschluss über die Daten liefern. Und keine Sorge – wenn Touristen mit einem U-Bahnnetzplan zurechtkommen, werden Ihre Kollegen auch mit der hohen Informationsdichte keine Probleme haben.
Scaling is a very important aspect when visualizing data. If you don’t take this into account, you run the risk of distorting the data and leaving a false visual impression on the viewers. As a rule of thump, the axes should always start with 0. Charts that are related should be scaled uniformly and displayed on one page. This provides the best comparability.
Skalierung ist ein sehr wichtiger Aspekt beim Visualisieren von Daten. Beachtet man diesen nicht, läuft man Gefahr die Daten zu verzerren und einen falschen visuellen Eindruck bei den Betrachtern zu hinterlassen. Grundsätzlich sollten die Achsen immer mit 0 beginnen. Graphiken, die im Zusammenhang stehen, sollten einheitlich skaliert und auf einer Seite dargestellt werden. So ist eine Vergleichbarkeit untereinander am besten gewährleistet.
Our goal is that everyone can read all information from our charts quickly and easily. Unfortunately, this is often prevented by cluttered visualizations. Choose a chart and think about what you do not necessarily need without any loss of information. Are coloured backgrounds and different colours, 3D effects, legends, frames and guide lines really necessary? Visualize leanly and reduce the complexity of graphics step by step.
Unser Ziel ist es, dass jeder schnell und leicht alle Informationen von unserer Graphik ablesen kann. Dies wird leider oft durch überflüssige Visualisierungen verhindert. Suchen Sie sich eine Graphik aus und überlegen Sie sich, was man nicht unbedingt braucht und dennoch kein Informationsverlust bedeutet. Sind farbige Hintergründe und unterschiedliche Farben, 3D-Effekte, Legenden, Rahmen und Führungslinien wirklich notwendig? Visualisieren Sie schlank und reduzieren Sie die Komplexität der Graphik Schritt für Schritt.
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