
Please note:
Here you can find the English speaking sessions of the TDWI München 2024. You can find all conference sessions, including the German speaking ones, here.
Datenvisualisierung – die relevanten Daten vor Augen
Agieren auf Basis von Daten erfordert eine leicht verständliche visuelle Präsentation von Analysenergebnissen. Sie lernen, wie das menschliche Gehirn visuelle Informationen aufnimmt, warum visuelle Ebenen dabei wichtig sind, wie wir visuelle Analysen planen sollten und wie gezielt unterschiedliche Zielgruppen über statische und interaktive Medien adressiert werden. Mit praktischen Übungen und Cheat-Sheet als Take-Away. Für alle, die praktischen Nutzen aus Datenanalysen ziehen wollen.
Max. Teilnehmendenzahl: 40
Zielpublikum: Fachanwender:innen, die mit Daten steuern oder die Informationen visuell bereitstellen müssen
Voraussetzungen: Interesse an der Vermittlung von Fakten mithilfe visueller Darstellungen
Schwierigkeitsgrad: Basic
Extended Abstract:
Die erfolgreiche Vermittlung von Daten erfordert, dass Analysenergebnisse visuell verständlich präsentiert werden. Doch was bedeutet 'gut verstehen' in diesem Zusammenhang genau? Dieser Workshop beleuchtet:
- die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn visuelle Informationen aufnimmt.
- die Bedeutung des Konzepts visueller Ebenen, um Informationen effektiv zu präsentieren.
- die strategische Planung visueller Analysen, um die Wahrnehmung zu beeinflussen.
- die gezielte Ansprache verschiedener Zielgruppen über statische und interaktive Medien.
Der Workshop basiert auf dem Buchkapitel 'Datenvisualisierung' aus dem Buch 'Datenkompetenz' (doi.org/10.3139/9783446477438). In den Workshop werden praktische Übungen anhand von Beispielen eingebaut und Teilnehmer erhalten ein Cheat-Sheet, anhand dessen sie zukünftig gezielt bessere Visualisierungen planen können.
Ideal für jene, die aus Datenanalysen praktischen Nutzen in ihrem beruflichen Kontext ziehen möchten.
Prof. Dr. Roland Zimmermann ist ein Architekt für die Entwicklung anspruchsvoller IT-Systeme im Bereich Datenanalyse. Seine Lösungen umfassen die Definition von Indikatoren auf Basis von Erfolgsfaktoren, das Management von Daten (Analyse von Quellen, Integrationskonzepte, Automatisierungslösungen), die Konzeption integrierter Analytiklösungen (Multidimensionale Analysen, Process Mining und KI-gestütztes Maschinelles Lernen) sowie die Präsentation von Ergebnissen (Informationsdesign, Interaktionskonzepte, UI/UX).
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