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Datenvisualisierung: Den Zahlen-Wahnsinn auf einen Nenner bringen

Datenvisualisierung (DV) ist zu Recht ein riesiges Thema. Einfach deshalb, weil Zahlen so eine große Rolle spielen, aber in „nackter“ Form schwer verständlich sind. Dazu braucht man DV – aber gibt es noch andere nützliche Vorteile?

Wie ist es zum Beispiel mit der dynamischen Bearbeitung von Daten? – Es kann äußerst nützlich sein, Daten schnell bewegen und verschieben zu können und neue Querverbindungen, Abhängigkeiten und Bedeutungen zu entdecken. Um das anschaulich zu demonstrieren, habe ich ein neues Projekt in Oracle Data Visualization erstellt. Thema: die kommende NCAA Basketball-Meisterschaft der Männer.

Meine Daten dafür gab es auf teamrankings.com. Diese Website liefert Basketball-Daten der beiden Vereinigungen NBA und NCAA inklusive eigener Rankings. Es hat mich gereizt, während des Basketball-Wahnsinns, der hier zuverlässig ausbricht, einen Versuch mit diesen Daten zu wagen. Hier ist die Tabelle, die ich mit ihren Daten erstellt habe.

Nachdem ich die Tabelle in DV hochgeladen und mein Projekt gestartet hatte, sah mein Bildschirm so aus (s. u.) – das war dann der Ausgangspunkt für Ermittlungen in alle Richtungen mit dem Ziel, das Unvorhersagbare vorherzusagen.

 

Den Zahlen-Wahnsinn mit Oracle Data Visualization auf einen Nenner bringen

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Erstes Beispiel: einige spezifische Matchups. In der südlichen Ecke etwa wird Virginia UMBC spielen. Ich möchte mir dieses Matchup genauer anschauen und die Filterfunktion in Oracle DV verwenden, um dann diesen Bildschirm zu sehen:

 

Den Zahlen-Wahnsinn mit Oracle Data Visualization auf einen Nenner bringen

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Offensichtlich ist Virginia der klare Favorit. Mit hervorragenden Ergebnissen im Vergleich zu den Top 25 und zu den Teams auf Rang 26–50, sowie mit einer perfekten Bilanz gegen die Teams mit den Plätzen 51–100, dürfte Virginia keine Probleme haben, die erste Runde zu überstehen.

Betrachten wir nun ein anderes Matchup mit einigen Visualisierungen.


Den Zahlen-Wahnsinn mit Oracle Data Visualization auf einen Nenner bringen

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Dieses Spiel riecht nach einem knappen Matchup zwischen einem 7-Seed und einem 10-Seed mit fast identischem Ausgang, das lassen jedenfalls die  Spielergebnisse gegen bessere Mannschaften vermuten. Trotzdem könnte Arkansas im Vorteil sein. „Könnte“, wohlgemerkt! Das ist ja das Schöne am NCAA-Turnier der Männer: Man kann es nie wissen.

Angenommen, Butler ärgert Arkansas. Dann würden sie entweder gegen Purdue oder California State Fullerton spielen.

 

Den Zahlen-Wahnsinn mit Oracle Data Visualization auf einen Nenner bringen

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Ich weiß, wen Butler lieber als Gegner hätte. Da das Wesen der ganzen March Madness ... na ja, eben Wahnsinn ist, ist es nützlich, wenn man die gesuchten Daten rasch bearbeiten und damit das ganze Bild besser verstehen kann. Sie können den ganzen Tag damit verbringen, sich Vorschauen von Was-wäre-wenn-Szenarien anzeigen zu lassen. Das ist aber nur ein praktisches Beispiel für die Verwendung von DV.

Angenommen, ich möchte die besten Teams der gesamten Meisterschaft herausfiltern; dann ändere ich einfach meine Filter, um mich auf den Anteil gewonnener Spiele und nicht auf bestimmte Teams zu konzentrieren.

Für die folgende Grafik habe ich mich auf Teams mit 25 % oder mehr gewonnener Spiele in den Top 25 Teams, einem Ergebnis von 50 % oder mehr bei den besten 26–50 Teams und einer 75-%-Rate oder besser bei den Top 51–100 Teams konzentriert. Hier sind danach meine Favoriten für einen Gesamtsieg:

 

Den Zahlen-Wahnsinn mit Oracle Data Visualization auf einen Nenner bringen

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Ich arbeite gerne mit Zahlen; und ich habe den Eindruck, dass sie am besten in einer visuellen Darstellung verständlich sind. Das gilt besonders dann, wenn man schnell den Blickwinkel ändern und neue Perspektiven entdecken kann.


Ich hoffe, dass dieser Beitrag informativ ist und wenn Sie Basketball-Fan sind, verwenden Sie gerne die oben verlinkte Tabelle für Ihre eigenen March-Madness-Studien.

Oder noch besser: Melden Sie sich einfach für eine Testversion von Oracle DV an und erstellen Sie Ihre eigenen Visualisierungen! Und besuchen Sie unsere Website und nutzen Sie eine unserer Quick Tours bzw. den Simulator. Sie finden auch weitere Unterlagen auf unserer Seite "Customized Content".

Falls Sie bereits Oracle Data Visualization-Kunde sind, finden Sie außerdem in der Oracle Analytics-Bibliothek Beispieldateien mit denen Sie ihre eigenen Analysen auf ein neues Niveau heben.

Kontakt:

Ein spannendes Thema, über das ich gerne mit Ihnen spreche, per E-MailLinkedInXing oder Twitter. Cesar Ortiz, Principal Solution Consultant.

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