Die Analyse hinsichtlich des Auftrittsortes der Erscheinung oder des Prozesses ist ein untrennbares Element der Ursache und Wirkungs-Analyse.
Zum Beispiel, wenn wir die Verkaufsergebnisse beobachten, dann nehmen wir auf natürliche Weise an erster Stelle die aggregierten Verkaufsergebnisse und ihre Änderungen im Laufe der Zeit in Betracht, und erst danach ihre Aufteilung in Verkaufsregionen und Woiwodschaften. Zu dieser Art Vergleich eignen sich ideal das Liniendiagramm, das Kolumnediagramm und das Paneeldiagramm.
Die Wertschöpfung erreichen wir, wenn wir die Daten in Verbindung mit ihrem Entstehungsort darstellen, indem wir zwei verschiedene Ebenen verbinden – abstrakte Mengendaten (z.B. Verkaufsdaten) und die physikalische geografische Lage. Die Mengendaten sind abstrakt, denn die steigende Verkaufslinie ( in dem ersten Diagramm) nicht in der Wirklichkeit existiert und das sind wir, die dem Verkauf eine physikalische Diagrammform gegeben haben. Zu dem abstrakten Teil soll man künstliche Aufteilungen hinzuzählen, die auf den Landkarten zu sehen sind, z.B. die Grenzen der Länder. Die geografische Information in der Form einer Landkarte ist dagegen die Abbildung der physikalischen Eigenschaften der uns umgegebenden Welt (der Entfernung, der Struktur des Geländes, des Straßennetzes, der Gewässer).
Viele visuelle Objekte, die die Daten in den Diagrammen darstellen (z.B. Linien, Kolumnen und umso mehr Kreisdiagramme), bestätigen sich nicht, weil sie den Vergleich erschweren. Auf dem Beispiel unten (sog. Kartodiagramm) ist die Gegenüberstellung der Kolumnenlängen erschwert, mit Ausnahme derjenigen, die nicht weit voneinander entfernt sind.
Die Wirksamkeit der Kolumnen ist am höchsten, wenn sie eine gemeinsame Basis haben – dann ist das menschliche Auge im Stande, ihre gegenseitigeLänge sich gegenüber präzise zu vergleichen. Da die Kolumnensätze auf der Landkarte sich an verschiedenen Stellen befinden, ist ihr Vergleich unmöglich. Und das umso mehr, weil es auf vielen Landkarten nicht genug Platz gibt,um viele Kolumnen nebeneinander zu platzieren, ohne dass sie sich überlagern.
Im Vergleich dazu sind die Kreisdiagramme gar nicht miteinander vergleichbar, also ihre Anwendung im Kartogramm gibt eher ein allgemeines Bild und bildet die Grundlage zur weiteren Analyse.
Die beste Methode der Darstellung der Daten auf der Landkarte ist die Anwendung der Farbskala (die dunkelsten/die hellsten Elemente werden für die Augen hervorgehoben), der Formen von verschiedener Größe ( die größten Elemente werden hervorgehoben) oder ihrer Kombination. Bei dem Versuch, mehr Größen auf einer Landkarte zu platzieren (z.B. Produkte), kann man ihre Interpretation erschweren. Deshalb soll man damit vorsichtig sein.
Die Farbpalette bewährt sich, wenn man eindimensionale Daten in der Aufteilung in geografische Regionen darstellt. Die Landkarte, die auf diese Weise entsteht, nennt man “Kartogramm” (eng. choropleth map). Man soll dabei einen der Grundsätze von der Farbenutzung in Anspruch nehmen: die Sequenzskala (je dunklerdie Farbe, desto höher die Werte). Wenn wir ein Kartogramm bilden, müssen wir uns dessen bewusst sein, dass der Empfänger bei gleicher Farbe größere Bedeutung den größeren Gebieten zuschreiben wird, und, dass wir annehmen, dass die Verteilung der Variable in jener Region gleich ist. Hier ist ein Beispiel für ein Kartogramm, das die Verkaufsergebnisse nach Woiwodschaften darstellt:
In manchen Fällen können wir eine zusätzliche Größe hinzufügen, indem wir die Sequenzskala auf der Divergenz ändern. Z.B. wir können die Ergebnisse des zweiten Wahlgangs vom 2010 in der Aufteilung in Woiwodschaften und zwei Kandidaten darstellen:
Zum Kontrast, wenn man zum Kartogramm eine zusätzliche, in der Form einer Farbkombination kodierte Variable hinzufügt, verursacht das, dass es für einen durchschnittlichen Leser unverständlich wird. Das illustriert das Beispiel unten, das eine Kombination von zwei Kartogrammen ist.
Die Analyse des doppelten Kartogramms ist nur dann möglich, wenn man den Blick ständig über die Landkarte und die Legende schweifen lässt, was einen schlechten Einfluss auf die Effektivität der Übermittlung hat. Eine bessere Lösung wäre es, wenn man die zwei Kartogramme nebeneinander gestellt hätte und sie mit einer Tabelle ergänzen würde.
Wenn man auf der Landkarte unterschiedliche Formgrößen benutzt, die eine Zahlenskala repräsentieren, bezeichnen wir genau den Standort, wo die Erscheinung mit ihrer Größe auftritt ( z.B. Gewinn in den Verkaufsstellen). Dank dessen erreichen wir einen sehr hohen Genauigkeitsgrad, was auf dem Kartogramm nicht zu sehen ist. Die unterschiedlichen Formgrößen können wir mit der Farbenskala verbinden, und so gleichzeitig einen allgemeinen und einen genauen Anblick erreichen.
Die Mengendaten auf den Landkarten sind selbst ein sehr nützliches Analysewerkzeug. Dennoch kann man die Effektivität der Übermittlung mehrmals vergrößern, wenn man die Landkarte mit anderen Methoden der Visualisierung verbindet, indem man ein interaktives analytisches dashboard schafft ( wie auf dem Beispiel unten), das schnell zu filtern, zu vergleichen und die Einzelheiten zu wählen ermöglicht. Auf diese Weise können wir völlig die geografischen Daten auserten, und dank ihrer entdecken, was, wo und wann (und vielleicht auch warum) etwas geschehen ist.
