Es gibt 4,3 Milliarden Internetnutzer auf unserem Planeten. Jede Minute fügen sie 46.740 Fotos auf Instagram hinzu, schreiben 456.000 Tweets, 120 Profis registrieren sich auf LinkedIn und 990.900 Swipes finden auf Tinder statt. Und Facebook hat 2 Milliarden Nutzer - mehr als ein Viertel der Weltbevölkerung! [1]

Daten sind überall und ihre Menge nimmt nur zu. McKinsey & Company schreibt in ihrem Bericht: „Data Science ist ein einfacher Teil. Die richtigen Daten und Daten für die Analyse zu finden, ist eine viel kompliziertere Aufgabe “[2]. Die Datenvisualisierung vereinfacht die Wahrnehmung, macht Daten zugänglicher und verständlicher und hilft zu verstehen, welcher Teil am besten verwendet wird. Und sie zahlen gut dafür. Schauen wir uns die ältesten und bekanntesten Beispiele an, wie Menschen in verschiedenen Epochen das Problem der Visualisierung unterschiedlich gelöst haben.

Chatalhyuk Stadtplan

Die früheste bisher bekannte Visualisierung ist die Anordnung der Häuser von Chatalhüyuk in der modernen Türkei. Dieses Schema wurde um 6300 v. Chr. Erstellt. Sie können argumentieren, dass Höhlenkunst viel älter ist. Die Höhlenmalerei war jedoch nicht mit Informationen verbunden, sondern eher ein Kunstgegenstand als eine Informationsquelle. Deshalb haben wir mit diesem Schema begonnen.

Die Bewegung von Himmelskörpern

Ein Beispiel für das erste bekannte Diagramm, ähnlich der Visualisierung in einem kartesischen Koordinatensystem, ist ein Diagramm der Bewegung von Himmelskörpern. Es wurde im X. Jahrhundert geschaffen. Beachten Sie, dass es eine Zeitleiste enthält (30 Zellen horizontal) und mehrere Himmelskörper gleichzeitig darstellt. Genau das machen wir jetzt so oft - Visualisierung mehrerer Zeitreihen gleichzeitig. Ich konnte den Grund nicht finden, warum es genau 30 Zellen auf der Timeline gibt. Vielleicht haben Sie irgendwelche Ideen?



Im 14. Jahrhundert wird die Menschheit auf die Idee kommen, Funktionsgraphen auf der Grundlage tabellarischer Daten zu erstellen, wenn die Daten logisch miteinander verbunden sind. Drei Jahrhunderte später wird jedoch eine wirklich massive Nachfrage nach Visualisierung von Abhängigkeiten entstehen.

Entfernung von Toledo nach Rom

Im 17. Jahrhundert beschäftigte sich ein bedeutender Teil der wissenschaftlichen Gemeinschaft mit Messungen physikalischer Grundgrößen: Zeit, Entfernung und Raum. Dies war auf die bedeutende Entwicklung der Astronomie, Kartographie, Navigation und die Schaffung neuer Kolonien durch europäische Länder zurückzuführen. Dies ist die Blütezeit der analytischen Geometrie und der Koordinatensysteme. Wir werden uns einen signifikanten eindimensionalen Graphen (1664) ansehen, der als erste bekannte Visualisierung statistischer Daten gilt. Der Autor Michael Florent van Langren interviewte 12 Astronomen und zeichnete Längenmessungen zwischen Toledo und Rom auf. Die Grafik zeigt deutlich, dass er eine bimodale Verteilung erhalten und diese Tatsache sogar mit dem Wort „Roma“ hervorgehoben hat, vorausgesetzt, die Wahrheit liegt irgendwo dazwischen. Aber leider hatte keine der Gruppen und keiner der Astronomen Recht. Der tatsächliche Wert liegt geringfügig unter dem Mindestwert.

Fazit

Im nächsten Artikel werde ich über das goldene Zeitalter der Entwicklung der Datenvisualisierung und die dunklen Zeiten der statistischen Analyse sprechen. Darüber hinaus werden wir uns die drei herausragendsten Visualisierungen ansehen und über die Auswirkungen sprechen, die sie auf die Welt hatten.

Wenn Sie mehr über die Geschichte der Datenvisualisierung erfahren möchten, möchte ich Sie auf das kleine Buch "Eine kurze Geschichte der Datenvisualisierung" von Michael Friendly aufmerksam machen, das kostenlos auf der Website des Autors verfügbar ist .

Quellen

[1] „Wie viele Daten erstellen wir jeden Tag? Die umwerfenden Statistiken, die jeder lesen sollte
” Www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should-read

[2] www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Analytics/Our%20Insights/Analytics%20comes%20of%20age/Analytics-comes-of-age.ashx