Qualität Quantifizierung

 

Ein Ansatz oder eine Philosophie für die Datenanalyse umfasst verschiedene graphische Techniken, um:

  • den Einblick in den Datensatz zu maximieren;
  • darunterliegende Muster zu entdecken;
  • wichtige Variablen zu extrahieren;
  • Ausreißer und Anomalien zu erkennen;
  • Hypothesen bezogen auf die Ursache vorzuschlagen;
  • darunterliegende Annahmen zu testen; und
  • Basis für weitere Daten zu beschaffen.

 

Zwecke der Daten-Visualisierung:

  • Erzähl die Story / kommuniziere die Botschaft
  • Unterstütze das Denken des Lesers / nachdenken über das Thema
  • Befähige schnelles Verständnis / Interpretation
  • Unterstütze Entscheidungen zu treffen
  • Informiere / sorge für Einblick
  • Etabliere Vertrauenswürdigkeit

 

Übermittelbare Beziehungen oder Botschaften:

  • Zeitreihen (Variable n im Zeitablauf)
  • Ranking (hoch zu niedrig)
  • Vom Teil - zum - Ganzen (Proportion oder Teil)
  • Deviation (aktuell vs. planen)
  • Frequenz Verteilung (Beobachtungen über Intervalle)
  • Korrelation (Beziehungen von zwei Variablen)
  • Normalverteilung (nicht quantitativ gerankt)
  • Geodaten (Karte oder Layout)

In der folgenden Studie werden die verschiedenen Möglichkeiten der Daten-Visualisierung analysiert Best Practices herausgearbeitet sowie „Do's and don'ts“ aufgezeigt. 

 


Best Practice Datenvisualisierung

Eine Zusammenfassung der Studie finden sie hier: Download (Deutsch)

 

Autor: Prof. Dr. Schmieder

 

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