Datenvisualisierung: Diese Sprache müssen Sie lernen!

Lange Zeit bedeutete Wissenschaft, große Einsichten in die Mechanismen der Natur zu haben. Im Laufe der Entwicklung förderte die Notwendigkeit, Vorkommnisse und Muster zu registrieren, neue Analysen und komplexe Algorithmen. Dies führte jedoch auch dazu, dass die Wissenschaft nur für wenige Menschen zugänglich war.

Parallel dazu drehte sich die Welt in eine andere Richtung. Während das Internet die Welt in ein endlos aktualisiertes Netz tauchte, baute die Wissenschaft ihren geheimen Club von Spezialisten auf.

Es ist erst ein paar Jahre her, dass Wissenschaftler das Bedürfnis hatten, ihre Erkenntnisse der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.

Das Problem war, dass die Kluft so groß war, dass sich nur Wissenschaftler für die Wissenschaft interessieren würden.
Und noch schlimmer, nur Wissenschaftler würden die wissenschaftliche Sprache verstehen. Für die breite Öffentlichkeit waren "Daten" ein bedeutungsloses Wort. Es war unerklärlich, leer und auf jeden Fall langweilig.

Die Herausforderung war groß: Wie kann man das Interesse der Menschen an der Wissenschaft wecken?
Und die Antwort war klar: Die Menschen müssen die wissenschaftliche Sprache verstehen.

Die wissenschaftliche Sprache, von der wir hier sprechen, ist auch als Datenvisualisierung bekannt.

Datenvisualisierung bedeutet, Informationen sichtbar zu machen. Es geht darum, Ihre Arbeit so zu präsentieren, dass andere Menschen sie verstehen und Zusammenhänge herstellen können. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf war der nächste Schritt, herauszufinden, wie man Datenvisualisierung erfolgreich macht.

Datenvisualisierung

Eine erfolgreiche Datenvisualisierung besteht darin, relevante Informationen auf logische und ansprechende Weise zu präsentieren. Es ist wichtig zu erkennen, dass Datenvisualisierung für eine Person, die schon immer die wissenschaftliche Sprache gesprochen hat, nicht einfach ist.

Zu diesem Zweck bilden Wissenschaft und Design ein perfektes Paar.

Während die Wissenschaft Informationen und ein Ziel liefert, sorgt das Design für die visuelle Form und eine Geschichte. Kombiniert liefern sie Datenvisualisierung, wie sie sein sollte.

Viele Menschen verwechseln die Idee der Datenvisualisierung mit dem Hinzufügen jeglicher visueller Elemente. Sie können dieses Problem umgehen, indem Sie sich fragen: Wie kann ich meine Ergebnisse am besten präsentieren? Würden sie sich am besten mit einer Illustration oder einem Text erklären lassen? Wie wäre es mit einer Infografik? Oder einem Diagramm?

Ein wichtiger Schritt bei der Datenvisualisierung ist die Entscheidung, wie Sie Ihre Arbeit kommunizieren wollen.
Wenn Sie es geschafft haben, wie wäre es mit den zweiten Schritt zu tun?

Datenvisualisierung: Diese Sprache müssen Sie lernen!

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