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Wir werden uns jetzt näher mit einem Diagrammtyp befassen, der den meisten Menschen vertraut sein dürfte: der Heatmap-Kalender.

I recently found an article showcasing 2016 in charts, and I really liked the slope charts with the area shaded between the two categories being compared. I found this to be a really cool technique for making a point and telling the story. I wanted to see if I could recreate this in Tableau, so here's how it's done. I'm using the Superstore data in this example.

Ich stelle Ihnen hier einen Diagrammtyp vor, der gehörig für Diskussionsstoff sorgt. Ich habe ihn fast bis zum Schluss aufgehoben, falls Sie Ringe gar nicht mehr ansehen möchten und die übrigen Beiträge in der Serie sonst auslassen. Meine Kollegen spotten schon über meine Vorliebe für dieses Diagramm, daher brauchte es etwas Mut, um dieses Diagramm hier vorzustellen.

Even if you’re not answering a specific question, you need to help the reader. You need to drive him to insights. To do so, follow these four recommendations.

Extension activities are a new resource for the free training videos that provide that next step in scaffolding. Each extension activity consists of two workbooks. One lays out the task and any necessary background information, and the matching solution workbook provides detailed step-by-step directions for solving the task. Extension activities build off concepts addressed in the videos and are listed under one or more relevant videos.

Sehen wir uns einen Diagrammtyp an, der in der Tableau Community immer beliebter wird, das Sechseckraster.

Denkmuster spielen eine wichtige Rolle in der Datenvisualisierung, weil sie entscheidend sind für ihre beiden wichtigsten Vorteile: die Zeit bis zur Erkenntnis verkürzen und die Präzision der Erkenntnisse erhöhen. Versetzen Sie sich in die Denkmuster Ihrer Zielgruppe, dann wird deren Erfahrung verbessert. Wenn Sie Denkmuster stören, laufen Sie Gefahr, Ihre Zielgruppe in die falsche Richtung zu lenken.

Make your Tableau viz rain by following these 10 tips.

Seien wir ehrlich: Für die große Mehrheit der Visualisierungen, die wir je erstellen werden, sind Balken- und Liniendiagramme in der einen oder anderen Form die beste Wahl im Hinblick auf Best Practices für Visualisierung. Allerdings bin ich der Meinung, dass das Aussehen eines Diagramms manchmal wichtiger ist als die Best Practices der Visualisierung, die Sie zeigen.

„Die für effektive Darstellung von Informationen erforderlichen Fähigkeiten sind nicht intuitiv und basieren vor allem auf Prinzipien, die gelernt werden müssen“, sagt Stephen Few in seinem ausgezeichneten Buch Show me the Numbers. Im Prinzip bin ich einverstanden. Nur gibt es da ein Problem: Einige der Fähigkeiten kann man nur in der Praxis erlernen. Wenn Sie wissen, wie ein funktionierendes Diagramm aufgebaut ist, wissen Sie noch nichts über die Psychologie des Menschen, und dass sie nicht nur informieren, sondern auch motivieren müssen. Durch frühe Erfahrungen mit Misserfolg und Erfolg lernen Sie mehr als aus Büchern.

What a year it’s been for data viz! All throughout the year, we’ve been amazed by the creativity we’ve seen from you, the Tableau community. Not only have you told a wide range of data stories, but you’ve done so in innovative ways that we never would have imagined.

If you haven't used Python before, have no fear—this is definitely achievable for novices. Read on!