Was ist ein Liniendiagramm?

Ein Liniendiagramm bietet die klarste grafische Darstellung zeitabhängiger Variablen. Es ist auch die bevorzugte Methode zur Darstellung von Trends oder Variablen über einen bestimmten Zeitraum. Dieses einfache Diagramm, das aus Datenwerten besteht, die als Punkte entlang der X- und Y-Achse dargestellt und über Liniensegmente verbunden sind, ist weithin bekannt. Normalerweise wird die Zeit entlang der X-Achse aufgetragen, und die Y-Achse stellt eine Metrik dar, die im Kontext des verfolgten Zeitraums von Interesse ist.

Für viele Personen ist das Liniendiagramm die erste Art von Diagramm, die sie in der Schule kennengelernt haben und die sie im Leben immer wieder sehen: in den Medien, in Geschäftsberichten und in wissenschaftlichen Studien.

Liniendiagramme bilden alltägliche Dinge wie wöchentliche Wettertrends, den Aktienkurs, die in den sozialen Medien im Trend liegenden Themen und Gesundheitsinformationen ab.

Wo ist ein Liniendiagramm nützlich?

1. Zur Verfolgung einer zeitabhängigen Variable

Fast alle in allen Branchen profitieren von einem Liniendiagramm:

• Publizisten, Markenmanager oder PR-Spezialisten verfolgen das Social-Media-Rangliste ihrer Kunden über einen Zeitraum zur Planung ihrer Kampagnen.
• Investoren möchten die Entwicklung ihrer Aktien und anderer finanzieller Interessen verfolgen.
• Mitarbeiter des Gesundheitswesens oder des öffentlichen Gesundheitswesens folgen den Trends bei der Prävalenz verschiedener Krankheiten.

Die Verwendung eines Liniendiagramms eignet sich hervorragend zur Verfolgung einer oder mehreren Variablen über einen definierten oder fortlaufenden Zeitraum.

2. Trends im Auge behalten

Zeitdiagramme ermöglichen den Betrachtern, den genauen Zeitpunkt eines signifikanten Ereignisses und etwaige Höhen und Tiefen genau zu bestimmen, beispielsweise wenn die Nachttemperaturen plötzlich sinken. Liniendiagramme helfen auch, Anomalien der seismischen Aktivität zu erkennen. Liniendiagramme zeigen den Betrachtern, wo sie nach Antworten suchen müssen.

3. Zum Erkennen und zum Vergleich von Mustern zwischen mehreren zusammenhängenden Variablen

Liniendiagramme zeigen, wie Beziehungen interagieren. Zum Beispiel die Erhöhung der präventiven Gesundheitsmaßnahmen im Vergleich zur sinkenden Anzahl saisonaler Erkältungsfälle.

Best Practices beim Erstellen eines Liniendiagramms

Für die einfachste Iteration eines Liniendiagramms können Daten zunächst in einer Tabelle mit mindestens zwei Spalten angeordnet werden. Die Werte in der ersten Spalte entsprechen Positionen für Punkte auf der X-Achse. Jede nachfolgende Spalte entspricht der Positionierung von Punkten entlang der Y-Achse. Hier sind einige Best Practices:

• Beginnen Sie die Skala immer bei Null und verwenden Sie, sofern keine andere ausdrücklich erforderlich ist, eine lineare Skala.
• Kennzeichnen Sie das Diagramm deutlich, und wenn es mehrere Linien gibt, stellen Sie sicher, dass es einen Schlüssel gibt.
• Verwenden Sie gegebenenfalls unterschiedliche Farben für verschiedene Linien.

Varianten des Liniendiagramms

Das Liniendiagramm ist ein einfaches, zweidimensionales Diagramm mit einer X- und Y-Achse, wobei jeder Punkt einen einzelnen Wert darstellt. Die Datenpunkte werden durch eine Linie verbunden, um einen Trend, normalerweise über einen Zeitraum, darzustellen.

Dieses einfache zweidimensionale Liniendiagramm hat jedoch einige Varianten. Aus der folgenden Liste sind die Zoom- und Scroll-Liniendiagramme am häufigsten in digitalen Mediendarstellungen von Diagrammen anwendbar:

1. Multi-Linien-Diagramm
2. Mehrachsiges Liniendiagramm
3. Schrittliniendiagramm
4. Zoom-Liniendiagramm
5. Scrollbares Liniendiagramm
6. Spline- oder gebogenes Liniendiagramm

Multiserien-Liniendiagramm

Wie der Name schon sagt, hilft das Multiserien-Liniendiagramm bei der Visualisierung von Mustern, wenn Trends über mehrere, eventuell zusammenhängende Datensätze hinweg verglichen werden. Anders ausgedrückt: Verschiedene Entitäten oder Gruppen werden zum Vergleich entlang derselben Skala aufgezeichnet. Liniensegmente verbinden die Datenpunkte. Diese Art von Liniendiagramm ist nützlich, um die Leistung eines Datensatzes im Vergleich zu einem anderen zu messen.

Das mehrachsige Liniendiagramm

Das mehrachsige Diagramm ist für die Darstellung von Datensätzen mit einer Vielzahl von Messeinheiten und Maßstabsbereichen konzipiert. Beispielsweise kann ein mehrachsiges Liniendiagramm die Temperatur im Vergleich zum Niederschlag für eine Zeiteinheit wie eine Woche oder einen Monat darstellen. Normalerweise gibt es eine X-Achse, die die Zeiteinheit darstellt, flankiert von mehreren Y-Achsen, die die verfolgten Variablen abbilden.

Das Schrittliniendiagramm

Dieses Diagramm hilft bei der Visualisierung von Mustern für Ereignisse, die nicht kontinuierlich oder fragmentiert sind. Das Schrittliniendiagramm eignet sich hervorragend zur Darstellung sporadischer Vorkommnisse, die sich aus einer Änderung der Werte entlang der Reihe ergeben. Vertikale und horizontale Linien verbinden die Datenpunkte zu einem stufenförmigen Serienverlauf. Ein Schrittliniendiagramm ist hervorragend geeignet, wenn beispielsweise sporadische Produktionszyklen oder Zulassungsquoten für eine Bildungseinrichtung angezeigt werden.

Das Zoom-Liniendiagramm

Dieses Zoomdiagramm vervielfacht das Potenzial von Liniendiagrammen. Zum einen ist es digital, was die Möglichkeit des Zoomens und Schwenkens eröffnet, um einen genaueren Blick auf jeden Punkt der Serie zu werfen. Die Zoom- und Schwenkfunktionen ermöglichen die Analyse einer Vielzahl von Datenpunkten sowohl auf makroskopischer als auch auf mikroskopischer Ebene. Wenn dies in einem einfachen Liniendiagramm versucht würde, wären die Daten nicht zu entziffern. Aus diesem Grund eignet sich das Zoom-Liniendiagramm hervorragend zur Untersuchung von Mustern über große Zeiträume wie Jahrzehnte.

Im Zoom-Liniendiagramm besteht jede Linie aus Datenpunkten, die zu bestimmten, miteinander verbundenen Kategorien gehören. Diese Linien, die jeweils eine Kategorie repräsentieren, werden einander gegenübergestellt.

Zoom-Liniendiagramme sind in Bereichen wie Immobilien praktisch und erleichtern das Verfolgen und den Vergleich der verschiedenen Arten von Häusern, die über einen Zeitraum wie zwei Jahrzehnte verkauft werden (oder nicht). Oder im Gesundheitswesen, wo Patientendaten über mehrere Regionen und Generationen hinweg verglichen werden können.

Das scrollbare Liniendiagramm

Das scrollbare Liniendiagramm ist dank des Balkens unten aufgeführten Balkens kontinuierlich scrollbar. Es ist der digitale Cousin des Zoom-Liniendiagramms, wenn auch strukturell einfacher, und verfolgt eine große Anzahl von Datenpunkten über einen potenziell unendlichen Zeitraum. Verkaufs- oder Ausgabensätze im Laufe der Zeit werden normalerweise mit dieser Art von Diagramm überwacht.

Das Spline-Diagramm

Das Spline-Diagramm ist eine kurvige Variante des geradlinigen Diagramms, bei der Liniensegmente die Datenpunkte entlang der X- und Y-Achse zu einer frei fließenden Linie verbinden, im Gegensatz zu einer festen geraden Linie. Diese „angepasste Kurve“ bietet eine andere visuelle Option. Mithilfe eines Multi-Linien-Spline-Diagramms, das selbst eine Variante des Multi-Linien-Diagramms ist, können mehrere Kategorien im Kontext analysiert werden.

Einschränkungen des Liniendiagramms

1. Das Chaospotenzial

Halten Sie sich beim Entwurf eines Multiserien-Liniendiagramms an die wichtigen Elemente. Zu viele Kategorien sorgen für Chaos, und Muster verheddern sich zu sehr, um Sinn zu ergeben. Experten empfehlen, nicht mehr als vier Zeilen beizubehalten, die jeweils eine Gruppe oder Kategorie darstellen.

2. Das Mandat für Einheitlichkeit der Skala

Um ein genaues Gefühl für den Vergleich zu erhalten, müssen die nebeneinander angeordneten Gruppen oder Kategorien auf derselben Skala messbar sein. Außerdem müssen die Daten kontinuierlich in regelmäßigen und gleichen Intervallen aufgezeichnet werden, um genau dargestellt und gelesen zu werden. Liniendiagramme sind nur dann genau, wenn die Achsen denselben, gleichmäßig verteilten Skalen folgen.

3. Die Anzahl der Klassen oder Gruppen ist eingeschränkt

Selbst wenn das Klassenintervall regelmäßig ist, kann der Ersteller nicht zu wenige oder zu viele Klassen aufzeichnen. Dies führt dazu, dass wichtige Datenmuster bei der Analyse fehlen.