Diagramme

Die folgenden Diagramme sind enthalten:

• 3-D-Diagramme zeigen Daten in einem 3-D-Koordinatensystem an, indem jede Säule in Form eines Quaders dargestellt wird, um einen 3-D-Effekt zu erzeugen.

• Balkendiagramme sind für das parallele Anzeigen und Vergleichen von Datenkategorien geeignet. Die Reihenfolge der Balken kann beliebig gewählt werden. Eine Anordung vom höchsten zum niedrigsten Wert oder umgekehrt ist möglich.

• In Boxplot-Diagrammen werden Verteilungen zwischen vielen Gruppen oder Datasets verglichen. Sie zeigen die Variation in Gruppen von Daten an: die Streuung und die Ungleichverteilung dieser Daten sowie Ausreißer.

• Blasendiagramme zeigen jede Kategorie in den Gruppen als Blase an.

• Candlestick-Diagramme sind ein Typ von Finanzdiagramm, das die Kursbewegungen eines Wertpapiers, eines Derivats oder einer Währung anzeigt.

• Kreispackungsdiagramme zeigen hierarchische Daten als eine Gruppe verschachtelter Flächen an.

• Angepasste Diagramme geben Ihnen die Möglichkeit, Diagramme auf der Basis von JSON-Eingaben auszugeben.

• Diagramme mit doppelter Y-Achse verwenden zwei Y-Achsen-Variablen, um Beziehungen zwischen Daten anzuzeigen.

• Fehlerbalken zeigen den Fehler oder die Unsicherheit in einem Wert an. Sie vermitteln einen allgemeinen Eindruck davon, wie präzise ein Wert ist, oder umgekehrt, wie weit ein Wert vom wahren Wert entfernt sein könnte.

• Evaluierungsdiagramme sind Kombinationsdiagramme, die die Qualität eines binären Klassifikationsmerkmals messen. Drei Eingabespalten sind erforderlich: aktueller Wert (Zielwert), Vorhersagewert und Konfidenz (0 oder 1). Bewegen Sie den Schieberegler im Trennwertdiagramm, um die anderen Diagramme dynamisch zu aktualisieren. Das ROC-Diagramm und andere Diagramme sind Standardmessungen für das Klassifikationsmerkmal.

• Heat-Map-Diagramme (Wärmebilddiagramme) zeigen Daten durch Farben an, um Aktivitätsebenen oder Dichte zu vermitteln. Niedrige Werte werden in der Regel durch kühlere Farben und hohe Werte durch wärmere Farben dargestellt.

• Histogramme zeigen die Häufigkeitsverteilung von Daten an.

• Kurvendiagramme zeigen Trends in den Daten im Zeitverlauf an. Dazu wird für eine Spalte eine Auswertungsstatistik für jeden Wert einer anderen Spalte berechnet und dann eine Linie gezeichnet, die die Werte verbindet.

• Kartendiagramme zeigen geografische Punktdaten an, sodass Sie Werte vergleichen und Kategorien in geografischen Regionen anzeigen können.

• Diagramme mit mathematischen Kurven basieren auf den von Ihnen eingegebenen Gleichungen. Für diese Diagramme werden keine Datasets verwendet. Stattdessen werden diese Diagramme verwendet, um die Ergebnisse mit dem Dataset in einem anderen Diagramm, beispielsweise einem Streudiagramm, zu vergleichen.

• Mehrfachdiagramme zeigen bis zu vier Kombinationen aus Balken-, Kurven-, Kreis- und Streudiagrammen an. Sie können dieselbe Art von Diagramm mehrfach mit verschiedenen Daten anzeigen. Sie können zum Beispiel zwei Kreisdiagramme mit Daten aus verschiedenen Spalten anzeigen.

• Mehrfachzeitreihendiagramme zeigen Daten aus mehreren Datasets oder mehreren Spalten als Reihe von Punkten an, die durch gerade Linien oder Balken verbunden werden.

• Parallel-Koordinaten-Diagramme zeigen und vergleichen Reihen von Daten (so genannte 'Profile'), um Ähnlichkeiten aufzuspüren. Jede Zeile ist eine Linie und der Wert in jeder Spalte der Zeile wird durch einen Punkt auf dieser Linie dargestellt.

• Kreisdiagramme zeigen Proportionen an. Jeder Wert in einer Serie (Datenreihe) wird als proportionaler Kreisausschnitt angezeigt. Der Kreis stellt dabei die Gesamtsumme der Werte dar.

• Populationspyramidendiagramme zeigen die Häufigkeitsverteilung einer Variablen über Kategorien hinweg an. Sie werden in der Regel verwendet, um Änderungen bei demografischen Daten anzuzeigen.

• Bei Quantil-Quantil-Plot-Diagrammen (Q-Q-Plot-Diagramme) werden die erwarteten Verteilungswerte mit den tatsächlich beobachteten Werten verglichen. Dazu werden ihre Quantile eingezeichnet.

• Radardiagramme integrieren drei oder mehr quantitative Variablen, die auf Achsen (Radien) dargestellt werden, zu einer einzigen sternförmigen Abbildung. Daten werden auf jeder Achse dargestellt und durch Verbindungslinien mit angrenzenden Achsen verbunden. Radardiagramme sind nützlich, um Korrelationen darzustellen und kategorisierte Daten zu vergleichen.

• Beziehungsdiagramme zeigen mithilfe von verschiedenen Linientypen an, welche Beziehungen zwischen Datenspalten bestehen und wie stark die jeweilige Beziehung ist.

• Streumatrixdiagramme vergleichen Spalten miteinander und zeigen die zugehörigen Streudiagramme und die Korrelation der Spalten an. Verwenden Sie diese Diagramme zum Vergleichen mehrerer Spalten und zum Ermitteln des Korrelationsausmaßes der Spalten.

• Streudiagramme zeigen die Korrelation (Auswirkungen einer Variablen auf eine andere Variable) durch Anzeigen und Vergleichen der Werte in zwei Spalten an.

• Sunburst-Diagramme sind mit Kreisdiagrammen mit mehreren Ebenen vergleichbar, in denen verschiedene Anteile verschiedener Kategorien gleichzeitig auf mehreren Ebenen angezeigt werden.

• ThemeRiver-Diagramme verwenden eine spezialisierte Art von Ablaufdiagramm, dasÄnderungen im Zeitverlauf darstellt.

• Zeitdiagramme veranschaulichen Datenpunkte zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten.

• t-SNE-Diagramme helfen Ihnen, hochdimensionale Datasets zu visualisieren. Sie eignen sich zum Einbetten von hochdimensionalen Daten in einem Bereich mit zwei oder drei Dimensionen, die dann in einem Streudiagramm visualisiert werden können.

• Baumdiagramme zeigen hierarchische Daten an und teilen diese nach Kategorien in verschiedene Zweige auf. Sie können damit verschiedenen Datasets nach verschiedenen Kategorien sortieren. Das Baumdiagramm besteht aus einem Stammknoten, als Verzweigungen bezeichneten Verbindungslinien zur Darstellung der Beziehungen und Verbindungen zwischen den Elementen sowie aus Blattknoten, die keine untergeordneten Knoten haben.

• Baumdiagramme zeigen hierarchische Daten als eine Gruppe verschachtelter Flächen an. Sie können damit Größen von Gruppen und einzelnen in den Gruppen verschachtelten Elementen vergleichen.

• Wortwolkendiagramme zeigen an, wie häufig Wörter im Text vorkommen, indem die Größe jedes Worts proportional zu seiner Häufigkeit dargestellt wird.

Aktionen

Sie können die folgenden Aktionen durchführen:

• Von vorne beginnen: Löscht die Visualisierung und das Teilfenster DETAILS und kehrt zur Startseite für Visualisierungen zurück.

• Geben Sie an, ob der Feldwert oder die Feldbezeichnung angezeigt werden soll. Diese Option gilt nur für SPSS Modeler beim Definieren von Beschriftungen. Beispiel: Sie haben ein Feld "Geschlecht" und haben eine Beschriftung als "weiblich" mit dem Wert "0" und dann die Beschriftung "männlich" für den Wert "1" definiert. Wenn keine Beschriftung definiert ist, wird der Wert angezeigt.

• 'Download visualization' (Visualisierung herunterladen):

  • 'Download chart image' (Diagrammabbildung herunterladen): Lädt eine PNG-Datei herunter, die eine Abbildung des aktuellen Diagramms enthält.

  • 'Download chart details' (Diagrammdetails herunterladen): Lädt eine JSON-Datei herunter, die die Details für das aktuelle Diagramm enthält.

• Globale Vorgaben festlegen, die für alle Diagramme gelten

Aktionen für Diagramme

Welche Aktionen für Diagramme verfügbar sind, hängt vom jeweiligen Diagramm ab. Es gibt die folgenden Aktionen für Diagramme:

• Zoomen

• 'Restore' (Wiederherstellen): Zeigt das Diagramm wieder in der normalen Größe an.

• 'Select data' (Daten auswählen): Hebt die im Diagramm ausgewählten Daten auf der Registerkarte 'Daten' hervor.

• 'Clear selection' (Auswahl löschen): Entfernt die Hervorhebung von Daten auf der Registerkarte für Daten.

Weitere Informationen

Datenvisualisierung-Auswahl des richtigen Diagrammtyps

Übergeordnetes Thema: Daten optimieren