Visualisierung
Eine Grafik ist eine Aussage, keine Ausgabe. Deshalb stehen hier zuerst Zweck und Publikum, dann die Frage, was das Auge überhaupt genau ablesen kann, und erst danach die Werkzeuge. Wer die Reihenfolge umdreht, produziert korrekte Diagramme, die niemand liest.
Die Werkzeugseiten zu ggplot2, matplotlib, seaborn und plotly sind Nachschlageseiten. Die Konzeptseiten zu Wahrnehmung, Farbe und irreführenden Darstellungen sind die, die man einmal richtig liest.
Zielbild und Publikum
Zweck, Publikum und der Unterschied zwischen explorativ und erklärend.
Wahrnehmung und Kodierung
Welche visuellen Kanäle genau abgelesen werden und welche nicht.
Diagrammtyp wählen
Vom Datentyp und der Botschaft zur passenden Darstellung.
ggplot2
Grammatik der Grafik, Ebenen, Skalen und Facetten in R.
matplotlib
Figure und Axes, Achsen, Beschriftung und Export in Python.
seaborn und plotly
Statistische Standardgrafiken und interaktive Darstellungen in Python.
Farbe
Paletten nach Aufgabe, Kontrast und Farbfehlsichtigkeit.
Irreführende Darstellungen
Abgeschnittene Achsen, falsche Flächen und andere Verzerrungen.
Dashboards und Interaktivität
Was Interaktion bringt, was sie kostet, und wie man Dashboards ordnet.
Fragen zur Visualisierung
Übergreifende Fragen zu Wahrnehmung, Diagrammwahl und Darstellungsethik.
Storytelling mit Daten
Aufbau, Betonung und Text als Teil der Grafik.
Die Fragen zu diesem Bereich prüfen die Verbindungen zwischen den Themen.