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

 

Six Sigma Deutschland GmbH – Ihr Spezialist für Six Sigma Trainings

DMC Firewall is developed by Dean Marshall Consultancy Ltd

Wir nutzen Cookies auf unserer Website. Einige von ihnen sind essenziell für den Betrieb der Seite, während andere uns helfen, diese Website und die Nutzererfahrung zu verbessern (Tracking Cookies). Sie können selbst entscheiden, ob Sie die Cookies zulassen möchten. Bitte beachten Sie, dass bei einer Ablehnung womöglich nicht mehr alle Funktionalitäten der Seite zur Verfügung stehen.