Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Daten, etwa als Balken-, Linien- oder Streudiagramm. Sie macht Muster, Entwicklungen und Unterschiede sichtbar, die in einer Tabelle untergehen. Laut Nielsen Norman Group genügen für die meisten Zwecke Balken-, Linien- und Streudiagramme; Balken sind leichter zu lesen als Tortendiagramme.
- Datenvisualisierung
Die grafische Darstellung von Daten, etwa als Balken-, Linien- oder Streudiagramm, damit Muster und Unterschiede schnell erkennbar werden.
Beispiel: „Die Datenvisualisierung im Jahresbericht zeigt den Umsatz als Liniendiagramm über zehn Jahre.“Auch: Data Visualization, Diagrammgestaltung, Infografik im engeren Sinn.
Grundlagenwerk ist Edward Tuftes The Visual Display of Quantitative Information von 1983.
Data-Ink und Chartjunk
Edward Tufte prägte 1983 in seinem Buch den Begriff Data-Ink Ratio. Laut Nielsen Norman Group ist das der Anteil der Tinte, der Daten zeigt, an der gesamten Tinte einer Grafik. Alles Unnötige, das ablenkt, nannte Tufte Chartjunk. Neuere Forschung zeigt allerdings, dass Gestaltungselemente je nach Zweck auch helfen können.
Barrierefreie Datenvisualisierung
Diagramme brauchen laut WCAG eine Textalternative: eine kurze Beschreibung und die Daten selbst, am besten als Tabelle. Farbe darf nicht das einzige Unterscheidungsmerkmal sein; Muster, Beschriftungen direkt an den Linien oder Formen helfen. Linien und Flächen, die man zum Verstehen braucht, verlangen nach Kriterium 1.4.11 mindestens 3 zu 1 Kontrast zu ihrer Umgebung.
Farben in der Datenvisualisierung
Welche Farben passen, hängt von den Daten ab. ColorBrewer von Cynthia Brewer und Mark Harrower unterscheidet drei Arten von Paletten: aufsteigende für Mengen, zweiseitige für Abweichungen von einem Mittelwert und qualitative für Kategorien ohne Reihenfolge. Das Werkzeug zeigt außerdem, welche Paletten bei Farbsehschwäche, im Druck und in der Kopie unterscheidbar bleiben.