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Es besteht kein Zweifel, dass sich das Marketing „entwickelt“, „wie“ sich „Technologien“ „entwickeln“.

Und als‌‌Vermarkter‌muss‌jede‌Entscheidung‌und‌‌Schritt‌durch‌gestützt‌gestützt‌werden‌,‌durch‌ansprechende‌Daten mit diesen sich ständig ändernden Technologien‌

Aber das Problem ist, dass Sie aus einer Unmenge von Datenpunkten auswählen können – manchmal sind es zu viele!

For‌ ‌instance,‌ ‌you‌ ‌can‌ ‌pick‌ ‌from‌ ‌website‌ ‌analytics,‌ ‌sales‌ ‌figures,‌ ‌software‌ ‌performance,‌ ‌market‌ ‌research,‌ ‌customer‌ ‌data,‌ ‌and‌ campaign‌ ‌stats.‌

Es ist, als würde man in ein schwarzes Loch starren … Die Möglichkeiten sind endlos.

All diese Begriffe können verwirrend sein,‌ ‌besonders‌ ‌wenn‌ ‌Sie‌ tief graben und analysieren‌ müssen, ‌bevor‌eine‌wichtige‌Entscheidung getroffen wird.‌

Die Lösung? Datenvisualisierung.

Das‌ ‌Ziel‌ ‌der‌ ‌Daten‌ ‌Visualisierung‌ ‌ist‌ ‌dieses‌ ‌Problem‌ ‌durch‌ ‌Präsentation‌ ‌Ihrer‌ ‌Daten‌ ‌in‌ ‌einem ‌visuellen Format. Ohne leicht verständliche Datenvisualisierungsstrategien werden Ihre Marketingbemühungen langweilig sein.

Und Ihr Publikum wird eine schlechte Zeit haben.

Probieren Sie also diese Strategien aus, um Ihr Visualisierungsspiel zu verbessern.

Was‌ ‌ist‌ ‌Daten‌ ‌Visualisierung?‌ ‌

Data visualiz‌ation can‌ ‌be‌ ‌defined‌ ‌as‌ ‌the‌ ‌visual‌ ‌display‌ ‌of‌ ‌data.‌ ‌It‌ ‌uncovers‌ ‌trends,‌ ‌patterns,‌ ‌outliers,‌ ‌as‌ ‌well‌ ‌as‌ ‌correlations‌ ‌in‌ ‌your‌ ‌marketing‌ ‌data.‌

‌Data‌ ‌visualizations‌ ‌can‌ ‌also‌ ‌help‌ ‌you‌ ‌vertand‌ ‌What‌ ‌your‌ ‌data‌ ‌means‌ ‌Befor‌ ‌taking‌ ‌any‌ Marketing‌ ‌or‌ ‌business ‌Decision.

Haben Sie keinen Anhaltspunkt, was eine Lösung ist, um sich einzukaufen, bevor Sie sich an einer Produktwerbung beteiligen? Versuchen Sie, Ihre‌vorhandenen‌Marketingkampagnenberichte zu extrahieren.

You can ‌then‌ ‌plot‌ ‌a‌ ‌chart‌ ‌that‌ ‌compares‌ ‌the‌ ‌potentialities‌ ‌of‌ ‌different‌ ‌platforms.‌ ‌This‌ ‌will‌ ‌guide‌ ‌you‌ ‌in‌ ‌absorbing‌ ‌the‌ ‌data‌ ‌and‌ ‌making‌ ‌informed‌ ‌decisions.‌ ‌

You‌ ‌can‌ ‌also tell‌ ‌stories‌ ‌with‌ ‌your‌ ‌data‌ ‌visually‌ ‌by‌ ‌creating heatmaps, using‌ ‌pie‌ ‌charts,‌ ‌line‌ ‌charts,‌ ‌bar‌ ‌charts,‌ ‌bubble‌ ‌charts,‌ ‌timelines,‌ ‌word‌ ‌clouds,‌ ‌and‌ ‌scatter‌ ‌plots.‌ ‌

Wenn Sie weitere Hilfe beim Verständnis der Datenvisualisierung benötigen, empfehle ich Ihnen, die 3-Schritte-Datenvisualisierung von Visme zu lesen.

Jetzt, da Sie einen Vorgeschmack auf die Datenvisualisierung haben, lassen Sie uns ‌Deeper‌ ‌into‌ ‌How‌ ‌to‌ ‌use‌ ‌These‌ ‌Applications‌ ‌and‌ ‌Why‌ ‌they‌ ‌ ‌are‌ ‌relente‌ ‌ ‌your‌ ‌Marketing‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌Efforts.

Welche Arten der Datenvisualisierung gibt es?

1.‌ ‌Indikatoren‌ ‌darstellen‌ ‌auf‌ ‌KPI‌ ‌

Möchten‌ ‌eine‌schnelle‌Idee‌von‌der‌Leistung‌Ihrer‌Marketinganstrengungen‌auf‌einen‌bestimmten‌KPI präsentieren? Oder vielleicht wissen Sie nicht, auf welche KPIs und Verkaufskennzahlen Sie achten sollten – in diesem Fall empfehle ich Ihnen, den Leitfaden von Inside Intercom zu den besten KPI-Kennzahlen für B2B-Vertriebsteams zu lesen.

Versuchen Sie, Indikatoren für Ihre Datenvisualisierungsanforderungen zu verwenden. Integration‌ ‌’‌ a‌ ‌gauge‌ ‌indicator‌ ‚‌ ‌visualisation, ‌ ‌for‌ ‌ ‌ ‌ ‌you‌’re ‌ ‌ ‌Below‌ oder ‌above‌ ‌target‌

Es wird noch einfacher, wenn Sie ‌Color -Codierung einschließen ‌Such ‌as‌ ‌Red/grün ‌or‌ ‌up/down‌

Quelle: Tableau

2.‌ ‌Linien‌ ‌Diagramme‌ ‌zur Darstellung von ‌Trends‌ ‌

Sie können versuchen, Liniendiagramme zu verwenden, um einen ganzen Trend schnell und prägnant darzustellen

Liniendiagramme sind cool, weil sie leicht zu interpretieren sind und ‌nützlich‌ sind, um ‌Trends‌ ‌für‌ ‌mehrere‌ ‌Kategorien‌ ‌über‌eine‌Zeit‌ ‌Frame‌‌zu erklären.‌

Quelle: ExcelJet

3.‌ ‌Säulen‌ ‌Diagramme‌ ‌zum Vergleichen von ‌Werten‌ ‌

Nach Liniendiagrammen kommt ein ähnliches Diagramm – Säulendiagramme.

Typically,‌ ‌you‌ ‌should‌ ‌utilize‌ ‌column‌ ‌charts‌ ‌in‌ ‌the‌ ‌comparison‌ ‌of‌ ‌different‌ values‌ ‌side-by-side.‌ ‌You‌ ‌can‌ also ‌utilize‌ ‌them‌ ‌to‌ ‌reveal‌ ‌changes‌ ‌over‌ time.

Wenn Sie die Aufmerksamkeit auf die Gesamtzahlen anstelle der Trendform lenken möchten, verwenden Sie Säulendiagramme.

Quelle: Magazin Smashing

4.‌ ‌Balken‌ ‌Diagramme zum Aufschlüsseln von Elementen

Hier ist ein weiterer anderer, aber ähnlicher Diagrammtyp. If‌ ‌you‌ ‌want‌ ‌to‌ ‌compare‌ ‌many‌ ‌different‌ ‌values,‌ ‌especially‌ ‌when‌ ‌you‌ ‌have‌ ‌already‌ ‌broken‌ ‌them‌ ‌into‌ ‌color-coded‌ ‌sections,‌ ‌you‌ ‌can‌ ‌use‌ ‌bar‌ ‌charts.‌ ‌

Quelle: MongoDB

5.‌ ‌Verwenden Sie Pivot-Tabellen, um ‌wichtige‌ Zahlen‌ zu präsentieren

Pivot‌ ‌tables‌ certainly aren’t the most intuitive or sexy ‌means‌ ‌of‌ ‌visualizing‌ data,‌ ‌but‌ ‌they‌ ‌can‌ ‌be‌ ‌handy‌ ‌when‌ ‌it‌ ‌comes‌ ‌to‌ ‌extracting‌ ‌some‌ ‌key‌ ‌numbers‌ ‌while‌ ‌seeing‌ ‌exact‌ ‌figures— especially‌ ‌if‌ ‌you‌ ‌cannot‌ ‌access‌ ‌automation‌ ‌tools.‌ ‌

Quelle: Excel Einfach

6.‌ ‌Verwenden Sie verteilte‌ ‌Diagramme‌, um ‌Verteilung‌ ‌und‌‌Beziehungen‌ ‌ anzuzeigen

Als nächstes die verstreuten Charts. These type of charts ‌display‌ ‌data‌ ‌sections‌ ‌by‌ ‌circle‌ ‌color‌ ‌and‌ ‌the‌ ‌data‌ ‌volume‌ ‌by‌ ‌the‌ ‌size‌ ‌of‌ ‌the‌ ‌circle.‌ ‌You‌ ‌can‌ ‌visualize‌ ‌the‌ ‌relationship‌ ‌between‌ ‌and‌ ‌the‌ ‌distribution‌ ‌of‌ ‌two‌ ‌variables.‌ ‌

Quelle: welivesecurity

7. Verwenden Sie „Blasen“-Diagramme für ein übersichtliches Diagramm für mehrere Variablen

Bubble charts are similar to scatter charts, but have their own flavor of awesomeness.‌ ‌They‌ ‌showcase‌ ‌the‌ ‌weight‌ ‌of‌ ‌values‌ ‌by‌ ‌the‌ ‌circumference‌ ‌size‌ ‌of‌ ‌the‌ ‌circle.‌ They’re also ‌different‌ ‌because‌ ‌they‌ ‌jam-pack‌ ‌several‌ ‌unique‌ ‌values‌ ‌into‌ ‌a‌ ‌small‌ ‌location‌ ‌and‌ ‌nur‌ ‌zeigen‌ ‌eine‌ ‌Sohle‌ ‌Messung‌ ‌pro‌ ‌Abschnitt.‌

Bubble charts ‌are‌ ‌relevant‌ ‌when‌ ‌you‌ ‌intend‌ ‌to‌ ‌showcase‌ ‌how‌ ‌several‌ ‌sections‌ ‌are‌ ‌important‌ ‌compared‌ ‌to‌ ‌irrelevant‌ ‌ones.‌ ‌With‌ ‌bubble‌ ‌charts,‌ ‌you‌ ‌can‌ ‌focus‌ ‌on‌ ‌the‌ ‌most‌ ‌significant‌ ‌issues‌ ‌or‌ ‌successes‌ ‌without‌ ‌stress.‌ ‌

Quelle: Sky Sports

8.‌ ‌Treemaps‌ zeigen Hierarchien beim Vergleichen von Werten

Nein, ich spreche nicht von echten Bäumen (obwohl das ziemlich krass wäre). Treemaps werden verwendet, um ‌Hierarchien‌ ‌und‌ ‌zu vergleichen‌ ‌Werte‌ ‌zwischen‌ ‌Unterkategorien‌ ‌und‌ ‌Kategorien‌ ‌

Sie‌ ‌can‌ ‌also‌ ‌Retain‌ ‌Information‌ ‌ ‌ ‌ ‌ -presenting‌ ‌a‌ ‌quick‌ ‌Sense‌ ‌of‌ ‌Which‌ ‌spect‌s ‌are‌ ‌relevant‌ ‌in‌ ‌The‌ ‌big‌ ‌picture.‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌

Sie können noch einen Schritt weiter gehen, indem Sie farblich gekennzeichnete Rechtecke für verschiedene Werte verwenden, wobei die Gewichtung der Werte ihren Anteil am Ganzen widerspiegelt

Quelle: Microsoft

9.‌ ‌Polar‌-Diagramme zeigen Beziehungen zwischen mehreren Variablen

Ein‌‌Polar‌‌‌‌Diagramm‌‌‌auch‌‌genannt‌‌ein‌‌Polar‌‌‌Flächen‌‌Diagramm,‌‌‌ist‌ ein‌Typ‌eines‌Kuchen‌‌‌‌‌und keine Polarkarte. Aber sie sind wirklich cool.

Alle‌ Abschnitte des Kuchens haben ‌gleiche‌ Winkel,‌ ‌und‌ ‌der‌ ‌Wert‌ ‌wird‌ ‌dargestellt‌ ‌durch‌die‌Entfernung, die er sich vom Mittelpunkt des Kreises erstreckt.

10.‌ ‌Gebiet/‌ ‌verstreute‌ ‌Karten‌ ‌zeigen geografische Daten‌

This type of data visualization ‌can‌ ‌help‌ ‌you‌ ‌see‌ ‌instantly‌ ‌which‌ ‌cities‌ ‌or‌ ‌locations‌ ‌are‌ ‌relevant‌ ‌to‌ ‌your‌ ‌business.‌ ‌The‌ ‌data‌ ‌is‌ ‌visualized‌ ‌as‌ ‌dots‌ ‌of‌ ‌color‌ ‌on‌ ‌a‌ ‌map‌ ‌while‌ ‌the‌ ‌circle‌ ‌size‌ ‌represents‌ ‌the‌ ‌values.‌ ‌

Quelle: Akkumulation

11.‌‌Trichterdiagramme‌ sind nützlich, um eine Pipeline für Verkaufszahlen anzuzeigen

Trichterdiagramme sind nicht nur wegen ihres Namens attraktiv.

They are useful in showing ‌the‌ ‌decreasing‌ ‌values‌ ‌as‌ ‌clients‌ ‌journey‌ ‌through‌ ‌your‌ ‌sales‌ ‌funnel.‌ ‌Funnel‌ ‌charts‌ ‌make‌ ‌your‌ ‌conversation‌ ‌rates‌ ‌come‌ ‌alive‌ ‌at‌ ‌each‌ ‌step.‌ ‌This‌ ‌can‌ ‌enable‌ ‌you‌ ‌to‌ ‌detect‌ ‌where‌ ‌buyers‌ ‌are‌ ‌exiting‌ each step through the funnel.

Quelle: 123RF

Was‌ ‌sind‌ die‌ ‌4 ‌Vorteile‌ ‌von‌ ‌Daten‌ ‌Visualisierung‌ ‌im‌ ‌Marketing?‌ ‌

Vorteil Nr. 1: ‌Es zeigt ‌Trends‌ ‌und‌ ‌Muster‌ ‌

Was ‌Location‌ ‌ ‌ ‌a ‌a‌ ‌better‌ ‌Lead‌ ‌to‌ ‌Conversion‌ ‌rate?

Any‌ ‌Efficience‌ ‌marketer‌ ‌Will‌ ‌ Look‌ ‌for‌ ‌trends‌ ‌as‌ ‌well‌ ‌as‌ ‌patterns‌ ‌to‌ ‌Discover‌ ‌oppportunities.‌ mit ‌‌raw ‌data, ‌you‌l nur ‌get‌ ‌number. Aber‌ ‌wenn‌Sie‌ ‌Ihre Daten visuell darstellen,‌ ‌Sie‌ ‌Muster,‌Korrelationen‌ ‌und‌‌Trends‌ ‌in‌ ‌entwerfen können

Vorteil Nr. 2: Datenvisualisierung bricht „komplexe“ „Daten“ auf

Humans‌ ‌are‌ ‌visual‌ ‌beings.‌ It is even said that 93% ‌of‌ ‌our‌ ‌communication‌ ‌is‌ ‌visual.‌ ‌You‌ ‌can‌ ‌hardly‌ ‌find‌ ‌anyone‌ ‌going‌ ‌through‌ ‌spreadsheets‌ ‌with‌ ‌several‌ ‌numbers‌ ‌who‌ ‌will‌ ‌not‌ ‌end‌ ‌up‌ ‌zapped‌ ‌of‌ their mental ‌energy.‌ ‌

Interestingly,‌ ‌your audience only needs ‌relevant‌ ‌information‌ ‌that‌ ‌answers‌ ‌their‌ ‌questions‌ ‌with‌ ‌no‌ ‌stress.‌ ‌Precisely,‌ ‌they‌ ‌need‌ ‌actionable‌ ‌insights‌ ‌instead‌ ‌of‌ ‌a‌ ‌myriad‌ ‌of‌ ‌data‌ ‌with‌ ‌no‌ ‌actionable‌ ‌steps.‌ ‌With data visualization, you‌ ‌can‌ ‌easily‌ ‌simplify‌ ‌your‌ ‌complex‌ ‌spreadsheets‌ ‌into‌ ‌digestible‌ Information

Vorteil #‌3: Es stellt ‌Daten‌ ‌in‌ einer ‌zielgerichteten‌ ‌Art‌ ‌ dar

Data‌ ‌visualisierung‌ ‌can‌ ‌help‌ ‌you‌ ‌present‌ ‌your‌ ‌case‌ ‌by‌ ‌portraying‌

So if‌ ‌you‌ ‌don’t‌ ‌want‌ ‌to‌ ‌bore‌ ‌the‌ ‌board‌ ‌of‌ ‌executives‌ ‌at‌ the‌ ‌next‌ ‌budget‌ ‌presentation,‌ ‌influence‌ ‌them‌ ‌by‌ ‌driving‌ ‌your‌ ‌points‌ ‌home‌ ‌with‌ ‌visuals.‌ ‌

Vorteil Nr. 4: „Drücken Sie‌ Erkenntnisse auf nützliche Weise mit Datenvisualisierung aus

Kunden‌ ‌are‌ ‌already‌ ‌bored‌ ‌ with‌ ‌Data‌ ‌overload.‌ ‌you‌ ‌can‌ ‌be‌ ‌Exceptional‌ ‌by‌ ‌leveraging‌ ‌visual‌ ‌Content‌ ‌tell‌ ‌your‌ ‌Stories

Zum Beispiel können Sie Infografiken verwenden, um Einblicke in ein umfassendes Format zu kommunizieren

Was sind die besten Möglichkeiten, Datenvisualisierung zu verwenden?

Wenn es richtig gemacht wird, kann die Datenvisualisierung großartig funktionieren. Die Datenvisualisierung „ermöglicht“ Ihnen, Ihre forschungsgestützten Ergebnisse mit einem exzellenten visuellen Design zu kombinieren, das Ihr Publikum beschäftigt.

For‌ ‌data‌ ‌visualization‌ ‌to‌ ‌help‌ ‌you‌ ‌see‌ ‌what‌ ‌you‌ normally ‌wouldn’t‌ ‌by‌ ‌just ‌examining‌ ‌the‌ ‌data‌ ‌source,‌ ‌it‌ ‌must‌ ‌incorporate‌ ‌these‌ ‌three‌ ‌things:‌ ‌data analysis, storytelling, and design.

#1: Datenanalyse

Sie‌ ‌can‌ ‌uncover‌ ‌Stories‌ ‌That‌ ‌are‌ ‌relevant‌ ‌and‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌During‌ ‌Analysis.‌ ‌ment‌ ‌analyses‌

#2: Muster‌ ‌

Muster existieren ‌im‌Klima,‌‌der Börse‌,‌Markt,‌ ‌Mode,‌ ‌Essen,‌ ‌und‌ ‌Lifestyle‌ ‌

Muster‌ ‌ermöglichen‌ ‌uns‌ ‌zu‌ ‌vorherzusagen‌ was in der Zukunft passieren wird ‌und‌ ‌positionieren‌ ‌uns‌ ‌besser vorbereitet zu sein ‌.

A‌ ‌maneful‌

Wenn

#3: Beziehungen‌ ‌

Beim Finden von Beziehungen in Daten geht es einfach darum, Korrelationen zu finden.

„Verkaufen“ wir beispielsweise mehr Produkte, wenn wir mehr Rabatte anbieten?

Um ‌aussagekräftige‌ ‌und‌ergebnisorientierte‌ ‌Daten‌ ‌Visualisierung‌ ‌zu erreichen,‌ ‌müssen‌ ‌in‌eine‌Qualität‌Datenanalyse‌ ‌investieren‌

#4: Storytelling‌ ‌mit‌ Daten‌ ‌

Neben der richtigen Datenanalyse „müssen“ Sie „in der Lage“ sein, eine „bemerkenswerte“ „Geschichte“ mit „Ihren“ Daten zu erzählen, die überzeugend ist und Ihr Publikum tief anspricht.

Und der Schlüssel zu einer guten Geschichte? Kommunikation.

Kommunikation ‌is‌ ‌an‌ ‌integral‌ ‌Part‌ ‌ ‌data‌ ‌visualisation.‌ ‌you‌ ‌may‌ ‌Want‌ ‌to‌ ‌kommunikat

You‌ ‌must‌ ‌be‌ ‌able‌ ‌to‌ ‌tell‌ ‌a‌ ‌compelling‌ ‌story‌ ‌that‌ ‌connects‌ ‌with‌ ‌the‌ ‌objects,‌ ‌places,‌ ‌and‌ ‌people‌ that ‌the‌ ‌data‌ ‌represents.‌ ‌Without‌ ‌your‌ ‌data‌ ‌making‌ ‌an‌ ‌emotional,‌ ‌cultural,‌ or ‌social‌ ‌connection,‌ ‌it‌’ll lack that oomph and bedeutungslos sein.‌ ‌

Data‌ ‌visualization‌ ‌must‌ ‌factor‌ ‌in‌ ‌the‌ ‌who,‌ ‌what,‌ ‌when,‌ ‌where,‌ and ‌how‌ ‌of‌ ‌the‌ ‌data.‌ ‌Your‌ ‌audience‌ ‌must‌ ‌own‌ ‌the‌ ‌story.‌ ‌A‌ ‌meaningful‌ data‌ ‌visualization‌ ‌communicates‌ ‌to‌ ‌the‌ ‌audience‌, ‌leveraging‌ ‌ideas‌ ‌and‌ ‌ words ‌they‌ ‌understand. ‌ ‌

#5: Maßgeschneidertes‌‌Design‌‌

Okay, wir haben also Datenvisualisierung und Storytelling abgedeckt. Als nächstes kommt das Design. Jeder, der sich auf Ihre Daten bezieht, muss verstehen, wofür sie stehen

Daher ‌ ‌good‌ ‌visualizations‌ ‌must‌ ‌ ‌ -‌besten

Die 5 besten Tools zur Datenvisualisierung

In Ordnung, also habe ich Ihnen etwas Datenvisualisierungswissen vorgeworfen. Aber was jetzt?

Es ist an der Zeit, einen Blick auf die besten Tools zu werfen, mit denen Sie Ihre Datenvisualisierungsträume Wirklichkeit werden lassen.

Diese ‌tools‌ ‌can‌ ‌help‌ ‌you‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌Large‌ ‌data‌sets

Hier sind einige Tools, die Sie berücksichtigen sollten:

1.‌ ‌Tabelle‌ ‌

Tableau ist ‌der‌ ‌Kapitän‌ ‌der‌ ‌Daten‌ ‌Visualisierungstools‌ ‌Das liegt daran, dass es ‌einfach‌ ‌zu verwenden ist und‌ ‌die‌Intuition‌und‌adäquate‌Visualisierung verbessert

‌You‌ ‌can‌ ‌comprehend‌ ‌Data‌ ‌faster‌ ‌ -with‌ ‌Tree‌ ‌diagrams, ‌ ‌Word‌ ‌Clouds, ‌Bubble‌ ‌Charts, ‌and‌ ‌Treemaps, ‌ ‌ ‌ ‌contextual‌ ‌Details.

Tableau also ‌includes‌ ‌features‌ ‌such‌ ‌as‌ ‌data‌ ‌blending,‌ ‌which‌ ‌you‌ ‌can‌ use to ‌perform‌ ‌real-time‌ ‌collaboration.‌ ‌You‌ ‌can‌ ‌also‌ ‌share your‌ ‌reports‌ ‌or‌ ‌publish‌ ‌by‌ ‌providing‌ ‌a‌ ‌link‌ ‌for‌ ‌anyone‌ ‌to‌ ‌access.‌ ‌

2.‌ ‌Qlikview‌ ‌

Wenn Tableau der Kapitän der Datenvisualisierung ist, ist Qlikview die rechte Hand. Use Qlikview if ‌you‌ ‌are‌ ‌searching‌ ‌for‌ ‌features‌ ‌such‌ ‌as‌ ‌advanced‌ ‌data‌ ‌visualization‌ ‌features,‌ ‌analytics,‌ ‌corporate‌ ‌reporting‌ ‌capabilities,‌ ‌powerful‌ ‌BI,‌ ‌and‌ ‌a‌ ‌clean‌ ‌UI.‌

‌Sie‌ ‌können‌ auch ‌navigieren‌ und‌ ‌Daten entdecken‌, ‌da‌ ‌es‌‌‌die‌ ‌Verknüpfungen‌ ‌von‌ ‌manipuliert ‌

Ein weiteres großartiges Merkmal ist, dass es ‌ -possible‌ ‌to‌ ‌Store‌ ‌ und ‌Enable‌ ‌several‌ ‌Users‌ ‌Access‌ zu

3.‌ ‌Fusionsdiagramme‌ ‌

Als nächstes kommen FusionCharts . Mit diesem‌Tool‌‌können‌Sie‌Ihre‌Daten‌direkt‌einstecken‌,‌leben‌,‌Vorlagen‌, was Ihnen viel Zeit spart (im Vergleich zu einer Neubearbeitung).‌

FusionCharts‌ ‌is‌ ‌built‌ ‌on‌ ‌JavaScript‌ ‌API, so you can ‌easily‌ ‌sync‌ ‌with‌ ‌JavaScript‌ ‌Frameworks.‌ ‌It‌ ‌also‌ ‌comes‌ ‌with‌ ‌plugins‌ ‌for‌ ‌common‌ ‌libraries (jQuery)‌ ‌which‌ ‌are‌ ‌open-source,‌ ‌languages ​​(PHP‌ ‌&‌ ‌ASP.NET),‌ and ‌frameworks‌ ‌( AngularJS‌ ‌&‌ ‌Reagieren).‌ ‌

Fusioncharts liefert ‌ over‌ ‌90‌ ‌Charts‌ ‌as‌ ‌well‌ ‌as Es bietet auch Funktionen wie das Rendern von Diagrammen, das Laden von Daten und eine Vielzahl weiterer Vorteile.

4.‌ ‌HighCharts‌ ‌

HighCharts‌ ‌is‌ ‌a‌ ‌hub‌ ‌to‌ ‌perform‌ ‌quick‌ ‌and‌ ‌straight-to-the-point‌ ‌visualizations.‌ ‌You‌ ‌can‌ ‌design‌ ‌interactive‌ ‌charts,‌ ‌online‌ ‌charts,‌ ‌maps,‌ ‌and‌ ‌timeline‌ ‌charts.‌ Oh yeah, and it’s free-to-use ‌for‌ ‌non- kommerzielle‌ ‌Zwecke.‌ Win-Win!

Außerdem kann jeder die interaktiven Visualisierungen mit der browserübergreifenden Unterstützungsfunktion „sehen“ und „ausführen“.

5.‌ ‌Prezi‌ ‌

Prezi _

Wenn Sie Ihre Daten in einem Storytelling-Format präsentieren möchten, können Sie mit Prezi genau das tun.

Und wer mag keine Geschichten? ‌ ‌

Datenvisualisierung: Das Größte seit geschnittenem Brot?

Data‌ ‌visualization‌ ‌affords‌ ‌you‌ ‌the‌ ‌privilege‌ ‌of‌ ‌communicating‌ ‌complex‌ ‌data‌ in‌ ‌a‌ ‌simplified‌ ‌and‌ ‌visual‌ ‌format.‌ ‌The‌ ‌fundamental‌ ‌behind‌ ‌this‌ ‌is‌ ‌to‌ ‌focus‌ ‌on‌ ‌narration,‌ ‌data‌ ‌visualization,‌ ‌and,‌ ‌most‌ ‌importantly,‌ ‌your‌ ‌audience.‌ ‌

Und mit der Datenvisualisierung können Sie Ihre langweiligen, alten Statistiken nehmen und sie in etwas ändern, das die Leute leicht verdauen können.

Wenn Sie Ihr Datenspiel verbessern möchten, sollten Sie die Verwendung von Datenvisualisierungen in Betracht ziehen.