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Was ist ein Radar-Diagramm?

Ein Radardiagramm bildet multivariate Daten ab, die auf einer Achse mit demselben Mittelpunkt übereinander angeordnet sind. Das Diagramm enthält drei oder mehr quantitative Variablen zum Vergleich; diese Variablen werden als Radien bezeichnet. Dieses Diagramm ähnelt einem Spinnennetz, weshalb es auch Spinnendiagramm genannt wird.

Radar-Diagramm-Beispiel

Die Datenwerte werden mit transparenten Farben, Schattierungen und Mustern zugeordnet, sodass Unterschiede und Ähnlichkeiten sofort leichter zu erkennen sind. Einfach ausgedrückt, ein Radar-/Spinnendiagramm eignet sich hervorragend, um die Variation zwischen verschiedenen Datenpunkten abzubilden.

Geschichte des Radardiagramms

Diese Diagramme werden auch als Stern-, Web-, Kiviat-Diagramm, unregelmäßiges Polygon, Polar- und Spinnennetzdiagramm bezeichnet. Georg von Mayr, ein deutscher Erfinder und Wissenschaftler, hat dieses Diagramm erfunden. 1877 verwendete er Sterndiagramme mit Polardiagrammen zur Darstellung von Daten.

Georg von Mayr ist berühmt dafür, proportionale und geteilte Quadrate im heute modernen Mosaikstil zur Darstellung von Daten zu verwenden.

Hier ist ein kurzes Beispiel zum besseren Verständnis eines Radardiagramm ist und seiner Anwendung: Nehmen wir an, Sie haben einen Schokoriegel. Schokoriegel sind in vielen Varianten erhältlich, zum Beispiel mit Mandeln, Obst, Honig, Erdnüssen und in verschiedenen Schokoladensorten (dunkel, Vollmilch und Weiß). Ein Spinnen-/Radardiagramm für Schokoladen besitzt eine Speiche (einen Radius) für jeden Faktor. Die Längenmarkierung an jeder Speiche zeigt die Messung der Variablen an. Dann wird für jede Variable und ihre Rangfolge eine Linie gezeichnet, die zusammen letztendlich wie die Speichen eines Spinnennetzes aussehen.

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Elemente eines Radardiagramms

Die wichtigsten Elemente eines Radardiagramms sind:

Mittelpunkt

Der Kern des Radardiagramms ist der Mittelpunkt. Das ist der Punkt, von dem aus verschiedene Achsen gezogen werden.

Gitter

Wenn die Achsen des Radardiagramms verknüpft sind, wird die Grafik in mehrere Raster unterteilt. Diese Raster helfen bei der Darstellung von Informationen.

Werte

Werte sind Datenpunkte. Sie werden auf der Achse mit markanten Farben dargestellt.

Achse

Jede Achse des Radardiagramms steht für eine Datenvariable. Sie ist mit einem Namen verschiedenen Werten beschriftet.

Wie interpretiert man ein Spinnen-/Radardiagramm?

Die Mitte ist der Ursprung des Diagramms; die Datenpunkte werden von der Mitte aus eingetragen. Zum Lesen und zur Interpretation des Diagramms suchen Sie die Mitte. Der beste Weg besteht darin, nach dem Ursprung zu suchen, denn hier sind alle Datenpunkte gleich. Je näher die Daten am Mittelpunkt liegen, umso mehr Ähnlichkeiten sind vorhanden.

Ein Radardiagramm erstellen

Je weiter die Daten vom Zentrum entfernt sind, umso mehr Unterschiede sind zu verzeichnen. Außerdem wird dieses Diagramm oft verwendet, um Punkte mit dem Basiswert zu vergleichen oder um die Veränderungen eines Artikels über einen Zeitraum abzubilden.

Wann sollten Sie ein Radardiagramm in Betracht ziehen?

Im Allgemeinen können Sie ein Radardiagramm in praktisch allen Situationen zur Datendarstellung mit mehreren Variablen verwenden. In der Tat ist es vorteilhafter als herkömmliche lineare Diagramme, die sich nicht für den Vergleich und die Auswertung von multivariaten Daten eignen. Hier ist ein Radardiagramm Ihre beste Option:

Komplexe Vergleiche

Mit einem Radardiagramm können Sie ganz einfach verschiedene Konzepte und Produkte anhand eines einzigen Diagramms vergleichen. Die Farbcodierung unterstützt die problemlose Unterscheidung mehrerer Entitäten sowie ihre Bewertung und ihren Vergleich, aus dem wichtige Erkenntnisse gewonnen werden. Darüber hinaus ermöglicht Ihnen das einfache Layout dieses Diagramms, eine komplizierte und multivariate Datenanzeige mit größter Leichtigkeit zu erstellen. In nur wenigen Minuten können Sie wichtige Daten, umsetzbare Erkenntnisse logisch organisieren und Informationen so effizient wie möglich zu kommunizieren.

Vielseitigkeit

Im Vergleich zu anderen Diagrammtypen ist das Spinnen-/Radardiagramm deutlich vielseitiger. Es ermöglicht Benutzern, Daten zu vielen Situationen mit mehreren Datensätzen reibungslos und nahtlos zu visualisieren.

Analyse

Ein Spinnendiagramm hilft Ihnen, ein Konzept und die Veränderung eines Werts über verschiedene Parameter besser zu verstehen. Außerdem können Sie Vergleiche zwischen Dienstleistungen und Produkten anstellen. Über dieses Diagramm können Sie beispielsweise Varianten darstellen und die Leistung eines Produkts auf dem Markt über einen bestimmten Zeitraum analysieren. Nehmen wir an, Sie möchten eine Kompetenzanalyse für Teammitglieder durchführen lassen. Mit diesem Diagramm können Sie die Teammitglieder in Bezug auf Problemlösungsfähigkeit, Kommunikation, Pünktlichkeit, technisches Verständnis und ihre Fähigkeit, Termine einzuhalten, einschätzen.

Entscheidungsfindung

Da ein Radardiagramm viele Informationen übersichtlich an einem Ort bündelt, können Sie Entscheidungen in Echtzeit treffen. Sie können diese Diagramme verwenden, um wichtige Geschäftsdaten auszuwerten und schnelle Entscheidungen zu treffen, die sich positiv auf die Leistung und Produktivität des Unternehmens auswirken.

Andere Verwendungen

Dieses Diagramm wird auch verwendet, um komplizierte Datensätze und Tabellen zu visualisieren. Es kann eine zentrale Rolle in den Bereichen Analyse, Forschung, Vertrieb und Marketing für Unternehmen aller Branchen spielen.

Vorteile eines Radardiagramms

Hier sind einige der Vorteile eines Radardiagramms:

Multivariate Datenvisualisierung

Zu den wichtigsten Vorteilen von Radardiagrammen gehört die Möglichkeit, multivariate Daten in einer einzigen grafischen Anzeige darzustellen und zu vergleichen. Anstatt separate Grafiken für jede Variable zu verwenden, fasst ein Radardiagramm alle Informationen zu einem einzigen Polygon mit mehreren Achsen zusammen, die von einem zentralen Punkt ausgehen. Dadurch können Zuschauer Beziehungen zwischen Variablen beobachten und Trends schnell erkennen.

Relativer Vergleich

Radar- oder Spinnendiagramme zeichnen sich dadurch aus, dass sie die relativen Schwächen und Stärken verschiedener Entitäten in verschiedenen Dimensionen darstellen. Die Datenpunkte werden auf verschiedenen Achsen eingetragen und durch ihre Verbindung, können Sie leicht erkennen, welche Variablen für jede Entität höhere oder niedrigere Werte haben. Diese vergleichende Sicht unterstützt Entscheidungsprozesse, wie die Bewertung von Produkten, Kandidaten oder Strategien.

Profilabbildung

Spinnen-/Radardiagramme eignen sich am besten zur Veranschaulichung von Profilen oder Mustern von Entitäten. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie vergleichen die Fähigkeiten von drei Mitarbeitern in verschiedenen Kompetenzen. Das Qualifikationsniveau jedes Mitarbeiters kann durch eine Linie in einem Radardiagramm dargestellt werden. Diese Linien verbinden sich zu einer einzigartigen Form, die seine Stärken und Schwächen visuell darstellt. Das hilft bei der Identifizierung der Fachgebiete von Einzelpersonen.

Ausreißer hervorheben

Radardiagramme können Ausreißer effektiv hervorheben. Das sind Datenpunkte, die erheblich von der Norm abweichen. Wenn also ein oder mehrere Werte weit von der Mitte des Diagramms entfernt sind, ziehen sie die Aufmerksamkeit auf sich. Das hilft weiter bei weiteren Untersuchungen. Das ist besonders nützlich, um Ausnahmefälle in einem Datensatzes zu identifizieren.

Vereinfachung der Daten

Bei komplexen Datensätzen, die mehrere Variablen umfassen, können Radardiagramme die Präsentation vereinfachen. Anstatt den Leser mit einer Reihe von Grafiken oder Tabellen zu irritieren, fasst ein einzelnes Radardiagramm die Essenz der Daten zusammen, sodass das Gesamtbild leichter verständlich wird.

Optisch ansprechend

Radardiagramme haben ein unverwechselbares Erscheinungsbild, das die Aufmerksamkeit des Betrachters erregt. Ihr einzigartiges Design kann die Leser fesseln und die Untersuchung von Datenmustern fördern. Dieser visuelle Reiz kann besonders vorteilhaft sein, wenn Sie mit Stakeholdern kommunizieren, die möglicherweise ein tieferes technisches Verständnis benötigen.

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Die 3 Radardiagramme

Standard-Radardiagramm

Dies ist der gebräuchlichste Diagrammtyp mit mehreren Achsen, die von einem zentralen Punkt ausgehen. Die Datenpunkte sind an den Schnittpunkten dieser Achsen angeordnet. Jede Achse steht für eine andere Variable oder Dimension. In ähnlicher Weise stellt der Abstand des Datenpunkts vom Mittelpunkt die Werte für jede Variable dar. Die Verbindung dieser Datenpunkte bildet ein Polygon, das die Verteilung der Daten über die Variablen veranschaulicht.

Anwendungsfall eines Standard-Radardiagramms

Ein Standard-Radardiagramm vergleicht effektiv die Gesamtprofile mehrerer Entitäten über verschiedene Dimensionen hinweg. Sie können dieses Diagramm verwenden, um verschiedene Produkte und ihre Leistung basierend auf ihren Attributen wie Preis, Funktion, Qualität und Kundenzufriedenheit zu vergleichen.

Radardiagramm mit Füllbereichen

Radardiagramme mit Füllbereichen („Filled Radar Charts“) sind fortschrittlicher als der traditionelle Standardtyp. Das Konzept eines Standard-Radardiagramms wird noch einen Schritt weiter geführt. Zusätzlich zur Darstellung von Datenpunkten an den Schnittpunkten der Achsen ist der von diesen Datenpunkten umschlossene Bereich mit Farbe gefüllt. Der so entstehende farbige Bereich hebt die Verteilung der Werte visuell hervor. Die daraus entstehende visuelle Hierarchie vereinfacht das Verständnis und die Ableitung von Informationen.

Anwendungsfall für ein Radardiagramm mit Füllbereich

Ein Filled Radar Chart hilft, die Verteilung und Betonung von Attributen im Profil einer einzelnen Entität darzustellen. Dieser Diagrammtyp eignet sich beispielsweise zur Darstellung der Verteilung der Fähigkeiten und Kompetenzen einer Person zu visualisieren und ihre Fachgebiete hervorzuheben.

Radardiagramm mit Markierungen

Dieses Radardiagramm ähnelt Standarddiagramm unterscheidet sich jedoch durch die Markierungen an allen Datenpunkten. Die Werte werden zuerst mit Markierungen eingetragen und dann zu Linien verbunden.

Anwendungsfall eines Radardiagramms mit Markierungen

Ein Radardiagramm mit Markierungen lässt sich hervorragend zur Darstellung von Mustern verwenden. Die Markierungen fallen sofort auf, wodurch der Trend oder das Muster in wenigen Sekunden erkannt wird.

Diese drei Radardiagramme stellen vielseitige Möglichkeiten dar, um multivariate Daten zu visualisieren. Die Wahl, welcher Typ verwendet werden soll, hängt von den spezifischen Daten ab, die Sie analysieren möchten.

Bewährte Methoden für die Erstellung eines Radardiagramms

Begrenzen Sie die Anzahl der Variablen

Radardiagramme werden unübersichtlich und schwer zu interpretieren, wenn zu viele Variablen vorhanden sind. Begrenzen Sie daher die Anzahl Variablen (normalerweise etwa 5-7), um sicherzustellen, dass das Diagramm klar und verständlich bleibt.

Konsistente Skalierung

Ein Radar-/Spinnendiagramm erstellen

Sorgen Sie für eine konsistente Skalierung auf allen Achsen. Wenn eine Achse im Bereich von 0 bis 100 liegt, stellen Sie sicher, dass die anderen einer ähnlichen Skala folgen. Das verhindert irreführende visuelle Interpretationen aufgrund unterschiedlicher Skalen.

Vermeiden Sie überlappende Daten

Wenn sich Datenreihen überschneiden, kann es schwierig werden, sie zu unterscheiden und genau zu vergleichen. Verwenden Sie verschiedene Farben oder visuelle Elemente zur Unterscheidung der Datenreihen und erwägen Sie, ihre Positionierung entlang der Achsen anzupassen, um Überschneidungen zu minimieren.

Achten Sie auf Transparenz

Wenn sich mehrere Datenreihen überschneiden, sollten Sie die Verwendung transparenter oder halbtransparenter Füllfarben in Betracht ziehen. Dadurch können Leser überlappende Bereiche leichter erkennen.

Datenbeschriftungen hinzufügen

Fügen Sie Datenbeschriftungen am Ende jeder Achse ein, mit denen Sie die von den einzelnen Punkten dargestellten Werte beschreiben. Achten Sie jedoch darauf, die Beschriftungen das Diagramm nicht zu überladen.

Kontext und Interpretation

Geben Sie immer Kontext und Interpretation für Ihr Radardiagramm an. Erklären Sie die Bedeutung der im Radardiagramm dargestellten Muster, Trends oder Unterschiede. Ohne den richtigen Kontext besteht das Risiko einer falschen Interpretation.

Datennormalisierung

Da Radardiagramme Daten als Werte entlang verschiedener Achsen abbilden, müssen sie normalisiert werden. Dazu gehört die Skalierung der Werte auf einen gemeinsamen Bereich, um zu verhindern, dass eine einzelne Variable das Diagramm aufgrund ihrer größeren Skala dominiert.

Einschränkungen des Radardiagramms

Radardiagramme haben viele Vorteile, sind aber nicht frei von Einschränkungen. Hier sind einige der Einschränkungen, die Sie kennen müssen:

Zu große Komplexität, wenn die Dimensionen und Variablen zunehmen

Diese Diagramme können oft kompliziert werden, wenn Sie zu viele Variablen und Dimensionen verwenden. Wenn jeder Variablen eine Achse zugewiesen wird, können zu viele Achsen zu einem komplexeren und verworrenen Liniennetz führen. Wichtige Muster zu erkennen, kann schwierig werden. Das Diagramm kann keine klaren Einblicke mehr vermitteln, insbesondere beim Vergleich über viele Dimensionen hinweg.

Grundlinie und Skalierungsambiguität

Da Radardiagramme dieselbe Skala für alle Achsen verwenden, können Abweichungen in der Skala verschiedener Variablen die Visualisierung verzerren. Leser werden somit leicht in die Irre geführt. Zudem kann die Position des Ausgangspunkt verschleiert werden, wodurch die Interpretation, ob ein bestimmter Wert im Vergleich zu anderen Variablen hoch oder niedrig ist, deutlich erschwert wird.

Interpretationsprobleme

In Radardiagrammen können Interpretationsprobleme auftreten. Das liegt daran, dass Radardiagramme im Gegensatz zu Linien- und Balkendiagrammen, bei denen die Position und Höhe eines Punktes direkt einem bestimmten Wert entsprechen, kein klares Referenzraster haben. Das erschwert das Ablesen exakter Werte aus der Radardiagrammen, vor allem, wenn es keine Punkte auf der Achse gibt.

Überladung

Ein Radardiagramm ist praktikabel, wenn Sie sie verwenden, um die Leistung einer Entität anhand verschiedener Variablen zu vergleichen. Wenn Sie jedoch dieselben Variablen über mehrere Entitäten hinweg vergleichen, wird das Diagramm unübersichtlich, das Polygon wird verwirrend. Die Beziehungen zwischen Variablen sind schwer verständlich und qualitativ hochwertige Erkenntnisse zu gewinnen, ist fast unmöglich.

Datentransformation erforderlich

Für Radardiagramme müssen die Daten in Polarkoordinaten umgewandelt werden. Dies erfordert zusätzliche Vorverarbeitungsschritte. Daher wird die Diagrammerstellung zeitaufwändig und kompliziert, insbesondere für die, die mit den technischen Aspekten der Datenvisualisierung weniger vertraut sind.

Subjektive Interpretation

Das Fehlen definitiver Gitternetzlinien oder Achsen in Radardiagrammen kann zu unterschiedlichen Interpretationen durch den Leser führen. Diese Subjektivität kann in unterschiedlichen Schlüsse aus demselben Diagramm und damit einhergehenden, möglichen Missverständnissen oder Fehlinterpretationen resultieren.

Überbetonung von Ausreißern

Obwohl Radardiagramme Ausreißer hervorheben können, besteht aufgrund der Geometrie des Diagramms das Risiko einer Überbetonung. Das kann die Aufmerksamkeit von den vorherrschenden Mustern und Trends in den Daten ablenken.

Alternativen zu Radardiagrammen

Schauen wir uns einige der besten Alternativen zu einem Radardiagramm an:

Balkendiagramm versus Radardiagramm

Ein Balkendiagramm ist einem Radardiagramm aufgrund seiner Einfachheit und Klarheit oft überlegen. Balkendiagramme zeigen diskreter Datenpunkte oder Kategorien an und ermöglichen den präzisen Vergleich von Werten. Sie haben unterschiedliche Balken für jeden Datenpunkt, sodass Unterschiede und Trends leicht zu erkennen sind.

Im Gegensatz dazu können Radardiagramme visuell komplex sein, umfangreichere Datensätze können problematisch sein, und Radardiagramme erfordern eine sorgfältige Interpretation. Balkendiagramme sind eine einfache visuelle Darstellung, was sie zu einer bevorzugten Wahl macht, um Datenbeziehungen, Vergleiche und Trends genauer und verständlicher darzustellen.

Parallelkoordinatendiagramme versus Radardiagramm

Ein Diagramm mit Parallelkoordinaten ist einem Radardiagramm häufig überlegen, da es größere Datensätze und komplexe Beziehungen verarbeiten kann. Es zeigt mehrere Variablen entlang paralleler Achsen an, was eine klare Identifizierung von Trends, Korrelationen und Mustern über zahlreiche Datenpunkte hinweg ermöglicht.

Im Gegensatz zu Radardiagramme können Parallelkoordinatendiagramme effektiv Daten mit unterschiedlichen Maßstäben darstellen und fehlende Werte berücksichtigen. Die miteinander verbundenen Linien in diesem Diagramm erlauben einfache Vergleiche zwischen Datenpunkten und die Visualisierung von Trends im Zeitverlauf.

Mit seiner Skalierbarkeit und Genauigkeit ist das Parallelkoordinatendiagramm eine vielseitigere Wahl für die Datenexploration und -analyse, insbesondere wenn es um umfangreiche oder vielfältige Datensätze geht.

Wichtige Erkenntnisse

Der Vorteil eines Radardiagramms ist der Vergleich mehrerer Variablen und Entitäten, die Abbildung eines Profils und die Hervorhebung von Ausreißern. Es kann jedoch leicht mit zu vielen Varianten überladen werden. Deshalb sollte gegebenenfalls eine andere Methode zur Datenvisualisierung in Betracht gezogen werden.

Ein Radardiagramm sollte nur mit einer begrenzten Anzahl Variablen verwendet werden, damit die Daten optimal abgebildet werden. Wenn Sie zu viele Datenpunkte haben, entscheiden Sie sich für eine effektive Alternative für Ihre visuelle Darstellung.

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