Wie man ein Streudiagramm erstellt

Streudiagramme sind ein vielseitiges Werkzeug der Datenvisualisierung, das perfekt geeignet ist, um die Beziehung zwischen zwei Variablen darzustellen. In dieser Anleitung wird Ihnen erklärt, wie Sie mithilfe von RATH ein Streudiagramm erstellen.

Hauptmerkmale von Streudiagrammen

Der Hauptzweck von Streudiagrammen besteht darin, korrelative Beziehungen zu identifizieren. Wenn wir einen bestimmten horizontalen Wert haben, hilft uns ein Streudiagramm dabei, einen entsprechenden vertikalen Wert vorherzusagen. Häufig wird die Variable auf der horizontalen Achse als unabhängige Variable betrachtet, während die vertikale Achse die abhängige Variable darstellt. Die Beziehungen zwischen Variablen können positiv oder negativ, stark oder schwach, linear oder nichtlinear sein.

Streudiagramme helfen auch dabei, weitere Muster in den Daten zu identifizieren. Beispielsweise können Datenpunkte basierend darauf gruppiert werden, wie eng sie zusammen gruppiert sind. Streudiagramme können unerwartete Lücken in den Daten aufdecken und Ausreißer-Punkte hervorheben. Diese Funktion ist nützlich, wenn Sie Daten in verschiedene Teile segmentieren möchten, z. B. bei der Erstellung von Benutzerpersonas.

Vorbereiten der Daten für ein Streudiagramm

Um ein Streudiagramm zu erstellen, müssen Sie zwei Spalten aus Ihrer Datentabelle auswählen, eine für jede Achse des Diagramms. Jede Zeile in der Tabelle wird zu einem einzelnen Punkt im Diagramm, der entsprechend seinen Spaltenwerten positioniert wird. Weitere Details zur Vorbereitung eines Streudiagramms finden Sie im Kapitel Daten vorbereiten unserer Dokumentation.

Streudiagramm erstellen in RATH

In RATH (opens in a new tab) können Sie ein Streudiagramm erstellen, indem Sie folgende Schritte befolgen:

1. Importieren Ihrer Daten: Melden Sie sich in Ihrem Konto an und laden Sie Ihre CSV- oder Excel-Datei in RATH hoch oder verbinden Sie Ihre Online-Datenbank mit RATH.

2. Wählen Sie den Diagrammtyp aus: Wählen Sie im Tab Exploration die Schaltfläche Mark Type in der Werkzeugleiste aus und wählen Sie 'Scatter'.

3. Erstellen des Diagramms: Ziehen Sie Ihre Variablen auf die Regale und legen Sie damit die x-Achse und y-Achse für Ihr Streudiagramm fest.

Anwendungsfälle für Streudiagramme

Streudiagramme sind vielseitige Werkzeuge zur Visualisierung von Daten in verschiedenen Szenarien wie:

1. Marktforschung: Verständnis der Korrelation zwischen Produktpreis und Verkäufen.

2. Gesundheitswesen: Untersuchung der Beziehung zwischen dem Alter des Patienten und der Genesungszeit.

3. Umweltwissenschaft: Analyse der Korrelation zwischen Temperatur und Eisabschmelzraten.

Tipps für bessere Streudiagramme

Hinzufügen einer Trendlinie: Wenn Sie ein Streudiagramm verwenden, um eine vorhersagende oder korrelative Beziehung zu betrachten, können Sie eine Trendlinie hinzufügen, die die beste mathematische Anpassung an die Daten zeigt.

Kategoriale dritte Variable: Ein drittes Attribut kann zum Streudiagramm hinzugefügt werden. Wenn dieses dritte Attribut kategorisch ist (z. B. geografische Region oder Geschlecht), können Sie es durch Ändern der Farbe der Punkte codieren.

Numerische dritte Variable: Wenn die dritte Variable numerisch ist, können Sie die Größe der Punkte ändern und so ein Blasendiagramm erstellen. Alternativ kann auch die Farbe verwendet werden, um numerische Werte darzustellen.

Hervorheben von interessanten Punkten: Um Erkenntnisse zu präsentieren, können Sie bestimmte relevante Punkte durch Annotationen und Farbe hervorheben.

Alternativen zu Streudiagrammen

Streudiagramm auf einer Karte: Wenn die beiden Variablen geografische Koordinaten sind, können Sie die Punkte auf einer Karte überlagern, um ein Streudiagramm auf einer Karte zu erstellen.

Heatmap: Eine Heatmap kann verwendet werden, wenn es viele Datenpunkte gibt und deren Dichte zu Überlagerungsproblemen führt.

Verbundenes Streudiagramm: Wenn die dritte Variable Zeitstempel anzeigt, kann ein verbundenes Streudiagramm zeigen, wie sich die Beziehung zwischen den beiden Hauptvariablen im Laufe der Zeit ändert.

Fazit

Zusammenfassend sind Streudiagramme leistungsfähige Werkzeuge zur Visualisierung und Verständnis der Beziehungen zwischen zwei numerischen Variablen, zur Identifikation von Mustern und Ausreißern sowie zur Segmentierung von Daten. Durch den strategischen Einsatz von Streudiagrammen können wertvolle Erkenntnisse gewonnen und datengetriebene Entscheidungsfindung unterstützt werden.