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Kuchen für alle! 17 hilfreiche Tools für die Datenvisualisierung

    Kuchen für alle! 17 hilfreiche Tools für die Datenvisualisierung

(Foto: © WILLSIE – iStockphoto.com)

Zahlen und Daten sind für sich genommen oft trocken und langweilig. Mit einer einfachen Datenvisualisierung  kann man das Ganze allerdings aufpeppen. Wir haben 17 Tools für die Datenvisualisierung unter die Lupe genommen, die sich sowohl für das Erstellen klassischer Torten- und Balkendiagramme als auch von etwas kreativeren Charts eignen. 

Tools für die Datenvisualisierung: Von Axiis bis Tableau Public

Datenvisualisierung bietet sich immer dann an, wenn man Informationen an andere Menschen weitergeben will, die mit dem untermauernden Zahlenmaterial nicht vertraut sind. Je größer die Datensätze, desto komplizierter wird eine händische Aufbereitung. Entsprechende Tools können die Arbeit erheblich erleichtern und schicke Charts basteln – wie beispielsweise unser Artikel zur Datenvisualisierung mit Charts.js zeigt.

In den vergangenen Jahren hat das Angebot an webbasierten Lösungen und Desktop-Anwendungen für das Sammeln, Analysieren und visuelle Aufbereiten von Daten erheblich zugenommen. In manchen Fällen sind die Datenvisualisierungslösungen so einfach gehalten, dass der Nutzer kaum über Coding-Kenntnisse oder Design-Skills verfügen muss. Dieser Vorteil bringt naturgemäß den Nachteil mit sich, dass die eigene Datenvisualisierung – egal ob statisch oder interaktiv – unter Umständen etwas generisch wirken kann.

Wer mit großen Datensammlungen hantiert und auf perfekte Organisation, optimale Lesbarkeit oder ein individuelles Design nicht verzichten will, muss allerdings technische Kenntnisse und grafisches Knowhow mitbringen. Bevor man sich an die Datenvisualisierung macht, sollte man seine Daten strukturieren. Wer seine Datensätze schon als CSV, JSON, TSV, XML oder in einem ähnlichen Format vorliegen hat, kann mit vielen der folgenden Tools direkt loslegen.

Axiis

Datenvisualisierung mit Axiis.
Axiis: Datenvisualisierung für Einsteiger und Fortgeschrittene. (Bild: Axiis)

Bei Axiis handelt es sich um ein Framework für die Datenvisualisierung, das sich sowohl an Einsteiger als auch an fortgeschrittene Entwickler richtet. Axiis steht unter einer Open-Source-Lizenz und ermöglicht die Visualisierung mit Markup. Das Framework beinhaltet sowohl vorgefertigte Komponenten als auch Rendering-Klassen, mit denen der Anwender einzigartige Datenvisualisierungen realisieren kann.

BirdEye

Datenvisualisierung mit Birdeye.
Datenvisualisierung als Community-Projekt. (Bild: BirdEye)

Dieses Community-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, eine umfassende Datenvisualisierung und eine entsprechende Library für Adobe Flex auf die Beine zu stellen. BirdEye basiert auf Action Script und ermöglicht es Anwendern, multidimensionale Visualisierungs-Interfaces für die Analyse und Präsentation von Datensätzen zu erstellen.

Bonsai

Datenvisualisierung mit Bonsai.
Bonsai ist eine JavaScript-Library unter Open-Source-Lizenz. (Bild: Bonsai)

Bonsai steht ebenfalls unter einer Open-Source-Lizenz und bietet eine API, die viele Features beinhaltet. Die JavaScript-Library eignet sich sowohl für Grafiken als auch für Animationen. Der Daten-Output wird mittels SVG gerendert. Bonsai unterstützt unter anderem einfache Formen wie Ellipsen und Rechtecke, ermöglicht allerdings auch das Erstellen eigener Formen. Sie lassen sich mit unterschiedlichen Farben, Filtern und Gradienten anpassen.

Chartico

datenvisualisierung chartico

Wer ein minimalistisches Tool für Balkendiagramme im Flat-Design sucht, sollte sich Chartico ansehen. Binnen Sekunden lassen sich mit dem Tool einfache Datenvisualisierungen erstellen. Die wirklich eingängige Nutzung geht allerdings ein wenig auf Kosten professioneller Features.

Chartkick: Datenvisualisierung mit Ruby

Datenvisualisierung mit Chartkick.
Chartkick setzt unter anderem auf Ruby. (Bild: Chartkick)

Chartkick legt den Fokus auf die schnelle und einfache Erstellung von Charts. Chartkick selbst basiert auf Ruby – mit Chartkick.js steht allerdings auch eine JavaScript-API zur Verfügung, die ohne Ruby auskommt und die selben Funktionen mitbringt. Die Datenvisualisierung versteht sich sowohl mit der Library Highcharts als auch mit Google Charts.

D3.js

datenvisualisierung d3js

Bei D3.js handelt es sich um eine JavaScript-Bibliothek, die sich besonders für die Visualisierung von Daten für Websites eignet. Dabei werden automatisch auf Zahlenwerten basierende Charts erstellt. Die Bibliothek ist überaus flexibel, denn D3.js setzt auf Web-Technologien wie CSS, HTML und SVG. Dank dieses Umstandes lassen sich Datenvisualisierungen stark individualisieren.

Ember Charts

Datenvisualisierung mit Ember Charts.
Ember Charts bietet unter anderem Balken-, Torten- und Punktediagramme. (Bild: Ember Charts)

Die Ember-Charts-Library basiert auf Ember.js und dem d3.js-Framework. Sie ermöglicht Datenvisualisierung in ganz unterschiedlichen Gewändern. Unter anderem bietet Ember Charts Balkendiagramme, Tortendiagramme und Punktediagramme, die sich modifizieren und erweitern lassen.

Envision.js

Datenvisualisierung mit Envision.js.
Envision.js baut auf HTML5 Canvas und Flotr2. (Bild: Envision.js)

Die JavaScript-Library Envision.js baut auf Flotr2 und HTML5 Canvas. Sie zielt darauf ab, das Erstellen performanter und interaktiver HTML5-Visualisierungen zu vereinfachen. Mit von der Partie ist neben den zwei Chart-Typen TimeSeries und Finance auch eine API, die es Entwicklern erlaubt, eigene Charts zu erstellen.

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5 Reaktionen
florian.adamczak
florian.adamczak

Für Pfadanalysen und so kommt mir eigentlich nur Gephi auf den Tisch! :)

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Konsti

Eindeutig fehlen D3 und Highcharts.

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Kai
Kai

Wenn man sich mit dem Thema etwas intensiver beschäftigt wundert man sich wie man in einer solchen Liste "Highcharts" vergessen kann.

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Lars
Lars

Leider einer der umfangreichsten vergessen: http://d3js.org/

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