Ultimate Charts (Part 5)

Einführung

In verschiedenen Geschäftsprozessen wie Produktentwicklung, Lieferkette, Betrieb und Finanzen treiben Zahlen und Daten kritische Entscheidungen voran. Dennoch können einzelne Zahlen manchmal schwer zu entschlüsseln sein. Hier kommt die Kraft visueller Hilfsmittel wie Diagramme ins Spiel. Mit unserer Ultimate Charts (Part 5) Tabellenvorlage verwandeln wir komplexe Daten in leicht verständliche visuelle Geschichten. Diese Vorlage bietet zehn dynamische und anpassbare Diagramme, die auf unterschiedliche analytische Aufgaben zugeschnitten sind. Sie sind in vier Hauptkategorien unterteilt: Fortschritts-, Zeitstrahl-, Verteilungs- und statistische Diagramme. Jedes hat eine spezifische Rolle, sei es bei der Verfolgung von Trends, Ausreißern oder der Analyse komplexer Datenverteilungen.

Questions and answers

Can you provide a real-world example of how a company has used these charts to track trends and make critical decisions?

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I'm sorry, but I can't provide a specific real-world example as the content does not mention any specific company using these charts. However, many companies across various industries use such charts for data analysis and decision making. For instance, a retail company might use progress charts to track sales performance over time, or a manufacturing company might use distribution charts to analyze the efficiency of their supply chain. These charts help in visualizing complex data and identifying trends, which can guide strategic decisions.

What are some alternative methods to visualizing complex data distributions in the field of finance?

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Some alternative methods for visualizing complex data distributions in the field of finance include using different types of charts such as progress, timeline, distribution, and statistical charts. Each of these charts has a specific role in tracking trends, outliers, or analyzing complex data distributions. Other methods could include using heat maps, scatter plots, or even 3D visualizations depending on the complexity and nature of the data. It's also important to use color coding and labeling effectively to make the data easier to understand.

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In diesem Artikel erfahren Sie:

• Wie Sie diese Diagramme anpassen können, um Ihre Daten genau widerzuspiegeln;
• Wie Sie die Erkenntnisse interpretieren und extrahieren;
• Und welche Schlüsselfilter wir zu unserer Vorlage für jedes Diagramm hinzugefügt haben, um Ihre Arbeit zu vereinfachen.

Und bevor wir uns mit unserer Vorlage befassen, die Sie übrigens herunterladen können - bitte denken Sie daran, dass alles in Blau Daten sind, die Sie bearbeiten und durch Ihre eigenen Datensätze ersetzen können. Text in Schwarz repräsentiert Formeln, die nicht geändert werden sollten.

Vorlage

Fortschrittsdiagramme

Tatsächliches vs. Ziel-Diagramm

Das "Tatsächliche vs.Das Ziel"-Diagramm wird von Unternehmen bevorzugt, die vergleichende Einblicke zwischen Echtzeitergebnissen und vorgegebenen Zielen benötigen. Zum Beispiel könnte es zwei entscheidende Metriken verfolgen: 'Budget' und 'Prognose'. Im Einzelhandel beispielsweise misst das Diagramm die tatsächlichen Verkäufe im Vergleich zu den prognostizierten Zahlen in verschiedenen Filialen oder Regionen. In der Fertigung wird es oft verwendet, um die tatsächlichen Produktionsausgaben mit den prognostizierten Mengen zu vergleichen. [text]Blaue Balken repräsentieren die tatsächlichen Verkaufszahlen, während die gelben und blauen Linien die budgetierten und prognostizierten Werte erfassen. Unternehmen können schnell erkennen, welche Regionen oder Abteilungen ihre Ziele übertreffen oder hinter sich lassen, was fundiertere Entscheidungen ermöglicht. Dieses Diagramm lässt sich in verschiedene Geschäftsszenarien integrieren, von der Überwachung der Mitarbeiterleistung in der Personalabteilung bis zur Verfolgung der Kundenzufriedenheit in der Dienstleistungsbranche.

Questions and answers

Can you provide a real-world case study of a company that successfully used the "Actual vs. Target" chart to improve their decision-making process?

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I'm sorry, but I can't provide a specific real-world case study as the information in the content does not mention any specific company that used the "Actual vs. Target" chart. However, it's common for businesses in various sectors, such as retail and manufacturing, to use this chart to compare actual results with predetermined goals. This helps them understand which regions or departments are performing above or below their targets, which in turn aids in making informed decisions.

What are some alternative methods to the "Actual vs. Target" chart that businesses can use to track their performance against their targets?

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Businesses can use a variety of charts to track their performance against targets. Some alternatives to the "Actual vs. Target" chart include the Gantt chart, which is useful for tracking project timelines and milestones; the Pie chart, which can show the proportion of different components; the Bar chart, which can compare different categories; and the Line chart, which is useful for tracking trends over time. Other options include the Scatter plot, which can show the relationship between two variables, and the Histogram, which can show the distribution of data.

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Tachometer-Diagramm

Das Tachometer-Diagramm ist ein visuelles Analysetool, das darauf ausgelegt ist, einen sofortigen Überblick über die Leistung im Vergleich zu festgelegten Benchmarks zu bieten. Mit seinem tachometerähnlichen Aussehen gibt dieses Diagramm Unternehmen einen intuitiven Leistungsüberblick. Es eignet sich besonders für Unternehmensmetriken, die einen einzelnen Wert oder einen Prozentsatz innerhalb eines definierten Bereichs darstellen, wie zum Beispiel die Verkaufserfolge eines Quartals. Es glänzt in Situationen mit einem klaren Ziel und vermittelt effektiv, wie nahe ein Wert einem Benchmark ist.

Questions and answers

Can you provide a real-world example of how a customer support team used a Gauge chart to improve their customer satisfaction ratings?

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A customer support team can use a Gauge chart to track and improve their customer satisfaction ratings by collecting customer feedback after each interaction. The feedback can be quantified and plotted on the Gauge chart. If the pointer leans towards the green, it indicates high customer satisfaction, while a pointer towards the red suggests there's room for improvement. By continuously monitoring this chart, the team can identify areas of improvement and take necessary actions to enhance customer satisfaction. This real-time visual representation of customer satisfaction can help the team to make data-driven decisions and improve their service quality.

What are some alternative methods to Gauge charts that sales teams can use to track their performance?

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Sales teams can use a variety of methods to track their performance apart from Gauge charts. Some of these include Line charts for tracking sales trends over time, Bar charts for comparing sales performance across different products or regions, Pie charts for understanding the distribution of sales among different categories, and Scatter plots for identifying correlations between different sales variables. Additionally, sales teams can also use Dashboard software that provides real-time tracking of key performance indicators (KPIs).

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Verkaufsteams nutzen es beispielsweise häufig, um monatliche Einnahmen im Vergleich zu gesetzten Zielen darzustellen. Ein Zeiger in Richtung Grün zeigt an, dass das Team entweder auf Kurs ist oder die Erwartungen übertrifft, während eine Bewegung in Richtung Rot darauf hinweist, dass es Verbesserungspotenzial gibt. Ähnlich kann das Gauge-Diagramm in der Kundenbetreuung Zufriedenheitsbewertungen darstellen. Nach einer Runde Kundenfeedback ist ein grün ausgerichtetes Diagramm ein ermutigendes Zeichen für eine positive Kundenerfahrung.

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In unserer Implementierung des Gauge-Diagramms können Sie Kategorien definieren und das Gauge für jede einzelne anzeigen. Die Anzeige "Summe der Werte" wird verwendet, um die Leistung einer Kategorie im Vergleich zu anderen zu vergleichen, während das "Ziel" verwendet wird, um die Leistung im Vergleich zu einem spezifischen Ziel zu vergleichen. In unserer Vorlage können Sie auch jedem Gauge-Bereich einen benutzerdefinierten Namen geben und den Prozentsatz des Gauge angeben, den dieser Bereich umfassen soll.

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Zeitleisten-Diagramme

Trenddiagramm

Das "Trenddiagramm" visualisiert langfristige Muster und Schwankungen in Ihren Daten. Es wird in der Regel in Sektoren eingesetzt, die eine kontinuierliche Überwachung von zeitbasierten Metriken benötigen. Ob Sie Verkäufe, Kundenfeedback oder Lagerbestände überwachen möchten, einige Erkenntnisse können nur durch die Beobachtung der Veränderung dieser Zahlen über die Zeit gewonnen werden.Zum Beispiel kann es im Einzelhandel Verkaufsentwicklungen über Quartalszeiträume zeigen und Spitzen oder Rückgänge aufzeigen. Ebenso kann es in der Betriebsführung Lagerbestände über die Zeit abbilden und Managern helfen, Nachfüllbedarfe vorherzusehen oder Überschüsse zu identifizieren. Im Wesentlichen bietet das Trenddiagramm, wo immer es notwendig ist zu verstehen, wie sich eine Metrik über die Zeit entwickelt, eine einfache Visualisierung mit einer durchgehenden Linie.

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Indem man die Linie nachzeichnet, kann man Zeiten hoher Leistung erkennen, potenzielle Engpässe erkennen und entsprechend strategisieren. In der Zwischenzeit bietet die gepunktete Linie einen Einblick in potenzielle zukünftige Trends basierend auf den aktuellen Daten. Unsere Vorlage enthält einen Datumsfilter, mit dem Sie die Trendlinie innerhalb eines Teilsatzes Ihrer Daten anzeigen können. Auf diese Weise können Sie die Trendlinie für ein 30-Tage-, 60-Tage- oder 90-Tage-Fenster oder einen von Ihnen definierten benutzerdefinierten Zeitrahmen sehen.

Questions and answers

What are some potential benefits of using the Variance chart for tracking monthly sales fluctuations in a business?

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The Variance chart is a powerful tool for tracking monthly sales fluctuations in a business. It provides a visual representation of the percentage changes in sales for each month compared to its predecessor. This allows businesses to identify short-term fluctuations and evaluate the immediate impact of their decisions. The chart can help in identifying trends, outliers, and analyzing complex data distributions. It can also aid in strategic planning and decision making by providing insights into sales performance and growth or decline patterns.

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Varianzdiagramm

Das 'Varianzdiagramm' wird verwendet, um kurzfristige Verschiebungen in Metriken zu erkennen und betont monatliche Änderungen. Anstatt ein breiteres, langfristiges Bild wie das Trenddiagramm zu zeichnen, konzentriert sich das Varianzdiagramm auf monatliche Schwankungen und zeigt die genauen prozentualen Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Monaten.

Questions and answers

How does the use of the Control chart align with digital transformation initiatives in data analysis?

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The Control chart aligns with digital transformation initiatives in data analysis by providing a digital tool for monitoring the stability of a process. It maps out data points with set control limits, emphasizing consistency and predictability. This digital tool aids in flagging anomalies that stray beyond these limits, enabling organizations to manage and improve quality proactively. In the context of digital transformation, it allows for real-time data analysis, predictive analytics, and process optimization, which are key aspects of digital transformation initiatives.

How does the Control chart enhance business strategy by ensuring process consistency?

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The Control chart enhances business strategy by ensuring process consistency in several ways. Firstly, it monitors the stability of a process by mapping out data points with set control limits. This emphasis on consistency and predictability allows for the identification of any anomalies that stray beyond these limits. By flagging these anomalies, the Control chart aids in ensuring that processes remain consistent. This enables organizations to manage and improve quality proactively, thereby enhancing their business strategy.

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Diese doppelte Ansicht hält ein Verständnis von Datenfeinheiten bereit, das in einfacheren Visualisierungen verloren gehen könnte.Das Varianzdiagramm zeigt die prozentualen Veränderungen im Verkauf für den betreffenden Monat im Vergleich zu seinem Vorgänger.

Durch die Identifizierung solcher kurzfristigen Schwankungen können Unternehmen die unmittelbaren Auswirkungen ihrer Entscheidungen bewerten. Jede monatliche Leiste zeigt die Zahlen, während die Prozentsatzmarkierungen das Wachstum oder den Rückgang von Monat zu Monat anzeigen.

Kontrolldiagramm

Das 'Kontrolldiagramm' ist grundlegend für die Überwachung der Stabilität eines Prozesses. Es stellt Datenpunkte mit festgelegten Kontrollgrenzen dar und betont Konsistenz und Vorhersehbarkeit. Durch das Markieren von Anomalien, die über diese Grenzen hinausgehen, hilft das Diagramm dabei, sicherzustellen, dass Prozesse konstant bleiben und ermöglicht es Organisationen, die Qualität proaktiv zu verwalten und zu verbessern.

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Es ist besonders wichtig für Branchen, in denen selbst geringfügige Abweichungen erhebliche Folgen haben können und die auf operationelle Exzellenz abzielen. Im Wesentlichen dient es als Frühwarnsystem, in dem Organisationen Prozessabweichungen erkennen und angehen können, bevor sie sich zu größeren Problemen oder Mängeln ausweiten.

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Die zentrale gelbe Linie repräsentiert den Durchschnitt der Datenpunkte und dient als Benchmark für das allgemeine Leistungsverständnis. Die grünen und roten Linien hingegen repräsentieren die oberen und unteren Kontrollgrenzen. Jeder Datenpunkt, der über sie hinausgeht, deutet auf eine ungewöhnliche Variation hin, die möglicherweise weiter untersucht werden muss.Unsere Vorlage beinhaltet einen Datumsfilter, um den Zeitraum auszuwählen, den Sie analysieren möchten. Zusätzlich werden alle Kontrollgrenzen automatisch berechnet und basierend auf dem eingegebenen Bereich aktualisiert.

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Verteilungsdiagramme

Wasserfall-Diagramm

Das 'Wasserfall-Diagramm' konzentriert sich auf die kumulative Wirkung aufeinanderfolgender Datenpunkte und zeigt, wie ein Anfangswert durch nachfolgende positive oder negative Veränderungen beeinflusst wird. Dieses Diagramm ist für Unternehmen unerlässlich, die eine prägnante Darstellung von Ereignissen über einen Zeitstrahl benötigen, wobei die inkrementellen Verschiebungen zu einem Ergebnis hervorgehoben werden.

Questions and answers

Can you provide an example of how manufacturers might use histograms to understand the lifespan of batteries?

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A battery manufacturer might collect data on the lifespan of their batteries in use. This data could be divided into bins, each representing a range of lifespan, for example, 0-6 months, 6-12 months, 12-18 months, and so on. The manufacturer would then count the number of batteries that fall into each bin. The resulting histogram would show the distribution of battery lifespans. This could help the manufacturer identify the most common lifespan range, any outliers, and overall trends in battery lifespan.

What is the role of bins in the Histogram tool and how do they help in data analysis?

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Bins in a histogram are used to divide the data into intervals or ranges. They play a crucial role in data analysis as they help in understanding the distribution of data. By plotting the number of occurrences in each bin, one can identify patterns, trends, and outliers in the data. For instance, in the context of battery lifespan, bins could represent different lifespan durations, and the number of batteries falling into each bin would help determine the most frequent lifespan duration before replacement.

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Ausgehend von einem Startbetrag stellt jede Leiste eine inkrementelle Veränderung dar - grün für Wachstum und rot für Reduzierungen. Rechts vom Diagramm kann man den Endwert sehen, die Summe aller Veränderungen. Beispielsweise visualisiert das Wasserfall-Diagramm im Einzelhandelsbestandsmanagement die sequenzielle Auswirkung von Produktzu- und -abflüssen. Beginnend mit der Anfangszählung eines Monats zeigt das Diagramm Zugänge durch Lieferungen von Lieferanten als grüne Balken und Abzüge durch Verkäufe oder Schäden als rote Balken. Am Monatsende bietet das Diagramm einen klaren Überblick über Bestandsveränderungen und unterstützt präzise Entscheidungen zur Wiederauffüllung.

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Histogramm-Diagramm

Das "Histogramm" wird verwendet, um die Verteilung von Variablen zu verstehen, indem die Daten in Eimer, oder "Bins", unterteilt und dann die Anzahl der Vorkommen in jedem Bin dargestellt werden. Zum Beispiel könnten Hersteller Histogramme verwenden, um die Lebensdauer von Batterien zu verstehen und die häufigste Dauer zu ermitteln, bevor sie ersetzt werden müssen.

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Ähnlich können E-Commerce-Unternehmen die Verteilung der Kundeneinkaufsbeträge analysieren, um Preisstrategien oder einzigartige Angebotsschwellen zu definieren. Im Wesentlichen ist ein Histogramm die Verteilungskurve eines Vorkommnisses. In unserer Vorlage ist es möglich, einen Filter zu verwenden, um die Histogrammansicht weiter zu kategorisieren. Sie können verschiedene Merkmale mit einem einzigen Klick analysieren oder die von Ihnen bevorzugte Eimergröße ändern - auf diese Weise können Sie Ihre Verteilung detaillierter sehen.

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Kalenderdiagramm

Das "Kalenderdiagramm" bietet eine prägnante visuelle Darstellung der Aufgabenverteilung über einen Monat. Durch die Auswahl eines bestimmten Monats ist es möglich, sofort die Verteilung von abgeschlossenen gegenüber ausstehenden Aufgaben zu sehen. Dieses Diagramm hebt Produktivitätsmuster hervor - grüne Markierungen kennzeichnen Tage, an denen Aufgaben abgeschlossen wurden. Auf der anderen Seite sind rote Marker Tage, an denen gesetzte Ziele nicht erreicht wurden und potenzielle Herausforderungen oder Bereiche darstellen, die möglicherweise eine Intervention erfordern. Graue Punkte repräsentieren Tage, an denen keine Aufgaben aufgelistet waren.

Questions and answers

Can you compare the Scatter chart with other statistical charts in terms of data analysis?

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Scatter charts are unique in their ability to show the correlation between two variables, making patterns, clusters, or outliers immediately evident. Unlike bar or line charts that display data along a single axis, scatter charts plot data along two axes. This allows for a more nuanced view of data distribution and can reveal trends not immediately apparent in other chart types. However, scatter charts may not be as effective for showing clear-cut categorical data or time series data, where bar, line, or pie charts might be more appropriate.

How can the Scatter chart be used to identify trends and outliers in business data?

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The Scatter chart is a powerful tool for identifying trends and outliers in business data. It plots individual data points on a graph, which allows for the visualization of patterns, clusters, or outliers. For instance, a company might use a Scatter chart to determine if there's a correlation between product quality and sales, or the time dedicated to a task and its eventual outcome. By looking for trends in how the dots are grouped, one can decipher patterns and identify potential outliers that deviate from these patterns.

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Zum Beispiel, nehmen wir an, Sie sind der Betriebsleiter einer Fabrik und müssen sicherstellen, dass eine Maschine jeden Tag gereinigt wird. Im Datenteil können Sie die Tage auflisten, an denen die Maschine gereinigt werden muss, und Ihr Team kann markieren, ob sie die Maschine gereinigt haben oder nicht. Mit einem einzigen Blick auf das "Kalenderdiagramm" können Sie als Manager erkennen, an welchen Tagen die Maschine nicht gereinigt wurde - im Gegensatz zum Versuch, Ihre Daten Zeile für Zeile zu analysieren.

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Statistische Diagramme

Streudiagramm

Das 'Streudiagramm' hilft zu veranschaulichen, wie eine Variable eine andere beeinflussen könnte. Ein Unternehmen könnte herausfinden wollen, ob es einen Zusammenhang zwischen Produktqualität und Verkaufszahlen gibt. Oder vielleicht neugierig auf den Zusammenhang zwischen der für eine Aufgabe aufgewendeten Zeit und ihrem letztendlichen Ergebnis sein. Dieses Diagramm stellt jeden Datenpunkt dar, wodurch Muster, Cluster oder sogar Ausreißer sofort erkennbar sind. Um Muster zu entschlüsseln, suchen Sie nach Trends in der Gruppierung der Punkte:

Questions and answers

How does the representation of the 25th and 75th percentile in the chart help in identifying outliers in the dataset?

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The 25th and 75th percentiles, represented by the bottom and top hinges of the box in the chart, help in identifying outliers by establishing the interquartile range (IQR), which is the range between these two percentiles. Any data point that falls below Q1 - 1.5*IQR or above Q3 + 1.5*IQR is considered an outlier. Thus, these percentiles provide a reference frame for identifying unusually high or low values in the dataset.

What is the significance of the box in the chart and how does it aid in understanding data trends?

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The box in the chart, often referred to as the 'box' in a box plot, is significant as it contains the middle 50% of the dataset's values. This means that half of all the data points lie within this box. Inside the box, there's a line that represents the median, marking the exact middle of all data points. The top and bottom edges of the box, known as 'hinges', represent the 75th percentile (Q3) and the 25th percentile (Q1) respectively. They frame the range of this central half of the data. This box aids in understanding data trends by providing a visual representation of the data's dispersion and skewness. It allows for a quick visual interpretation of the data's spread and central tendency.

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• Ein aufsteigender Trend zeigt eine positive Korrelation an: Wenn eine Variable zunimmt, nimmt auch die andere zu.
• Ein absteigender Trend zeigt eine negative Korrelation an
• Dicht gepackte Cluster zeigen häufige oder übliche Vorkommen an.
• Ausreißer sind Punkte, die sich von dem allgemeinen Cluster abheben.Sie repräsentieren ungewöhnliche Fälle oder Ausnahmen und können oft Punkte von Interesse oder Untersuchung sein.

Wenn jedoch Punkte ohne ein klares Muster verstreut erscheinen, bedeutet dies, dass es keine starke Verbindung zwischen den beiden Variablen gibt. Auch wenn zwei Variablen korreliert sind, ist es schwierig zu identifizieren, was diese Korrelation verursacht. Wenn Sie mit diesem Diagramm nicht vertraut sind, suchen Sie bitte online nach "Korrelation vs. Kausalität".

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Box-und-Whisker-Diagramm

Das 'Box-und-Whisker-Diagramm', allgemein als 'Boxplot' bezeichnet, ist eine grafische Darstellung, die einen Überblick über die Verteilung eines Datensatzes bietet. Es ist praktisch, wenn Sie Ausreißer erkennen, die Symmetrie der Daten bestimmen oder einen Eindruck von der Datenstreuung bekommen möchten. Diese Vorlage ermöglicht es Ihnen, Werte innerhalb eines gesamten Datensatzes zu untersuchen oder spezifische Variablen zu isolieren, um ihr einzigartiges Verhalten zu beobachten.

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So lesen Sie jede Box: Das Zentrum des Diagramms ist ein Rechteck, oft als 'Box' bezeichnet, das die mittleren 50% der Werte des Datensatzes enthält. Mit anderen Worten, die Hälfte aller Datenpunkte liegt innerhalb dieser Box. In ihr gibt es eine Linie, die die Box in zwei Teile teilt. Diese Linie stellt den Median dar und markiert die genaue Mitte aller Datenpunkte. Wenn Sie also diese Linie betrachten, sehen Sie den Wert, bei dem die Hälfte der Datenpunkte darüber und die anderen darunter liegen. Die oberen und unteren Ränder der Box werden als 'Scharniere' bezeichnet.Das obere Scharnier repräsentiert das 75. Perzentil (Q3) und das untere Scharnier das 25. Perzentil (Q1). Zusammen bilden sie den Bereich dieser zentralen Hälfte der Daten.

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Die Spanne zwischen diesen Scharnieren (Q3 - Q1) ist bekannt als der Interquartilsabstand, der, wie erklärt, den Bereich der zentralen 50% der Daten repräsentiert. Es gibt zwei Linien, die sich von der Box aus erstrecken, die 'Schnurrhaare'. Diese Schnurrhaare reichen bis zu den kleinsten und größten Datenwerten innerhalb eines berechneten Bereichs. Jeder Datenpunkt jenseits dieser Schnurrhaare wird typischerweise als Ausreißer betrachtet, was bedeutet, dass sie ungewöhnlich sind. Wenn Sie mit einem Histogramm vertraut sind, stellen Sie sich vor, dass jede Box mit ihren Schnurrhaaren eine einzelne Verteilung darstellt. Jede Leiste ist ein Histogramm mit nur vier Eimern, die 25%, 50%, 75% und 100% repräsentieren. Unsere Box-Diagramm-Vorlage hat auch einen Filter, um Daten nach jeder Kategorie im Datensatz zu segmentieren.

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Fazit

Wir hoffen, dass Ihnen unsere Ultimate Charts (Part 5) Vorlage gefallen hat und dass diese Diagramme Ihnen letztendlich helfen können, Stunden an Arbeit zu sparen. Wenn Sie in der Branche arbeiten und bemerkt haben, dass wir einige wesentliche Diagramme verpasst haben, lassen Sie es uns bitte wissen, damit wir es zu unserer nächsten Version dieser Vorlage hinzufügen können.

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