Datenvisualisierung - Grundlagen und Praxis - Wie Sie aussagekräftige Diagramme und Grafiken gestalten

 

Professionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten

• Herausragendes Grundlagenwerk zum Thema Datenvisualisierung
• Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen
• Hoher Praxisnutzen durch Tipps zu Diagrammtypen, dem Einsatz von Farben und Formen u.v.m.

Wie wird Wissen, das in komplexen Datensätzen steckt, zugänglich? Durch professionelle Datenvisualisierung.
Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach alle, die technische Dokumente oder Berichte erstellen müssen: Datenvisualisierung ist zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz geworden.
Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele.
Nach der Lektüre wissen Sie, was professionelle Abbildungen ausmacht:
Welche Darstellungsmöglichkeiten gibt es? Wie entwickelt man ein aussagekräftiges Farbschema? Welcher Visualisierungstyp eignet sich am besten für die Geschichte, die Sie erzählen möchten?
Wilkes Grundlagenwerk verzichtet bewusst auf Programmcode. Die beschriebenen Konzepte und Prinzipien können - ganz gleich mit welcher Visualisierungssoftware Sie arbeiten - angewendet werden. R-Nutzer finden den Code zu den Abbildungen auf GitHub.


Claus O. Wilke ist Professor für Integrative Biology an der University of Texas in Austin, USA. Er hat an der Ruhr-Universität Bochum in theoretischer Physik promoviert. Claus ist Autor und Co-Autor von über 170 wissenschaftlichen Publikationen, die sich mit Themen aus den Bereichen Computational Biology, mathematische Modellierung, Bioinformatik, Evolutionsbiologie, Proteinbiochemie, Virologie und Statistik befassen. Er hat außerdem mehrere beliebte R-Pakete zur Datenvisualisierung wie cowplot und ggridges entwickelt und wirkt an der Entwicklung von ggplot2 mit.