Die Analyse von Daten über den Ort des Auftretens eines Phänomens oder Prozesses ist untrennbar mit der Ursache-Wirkungs-Analyse verbunden.
Wenn man sich beispielsweise die Verkaufsergebnisse anschaut, ist es selbstverständlich, zuerst die aggregierten Verkaufsergebnisse und ihre Änderung der Überstunden und dann ihre Aufteilung in Verkaufsregionen und Provinzen zu untersuchen. Liniendiagramme, Spaltendiagramme und kleine Vielfache sind ideal für diese Art von Vergleichen.
Der Mehrwert ergibt sich, wenn wir die Daten im Zusammenhang mit ihrem Ursprungsort präsentieren, der zwei verschiedene Welten verbindet – abstrakte quantitative Daten (z. B. über den Verkauf) und den physischen geografischen Standort. Quantitative Daten sind abstrakt, weil die wachsende Verkaufslinie (auf dem ersten Chart) nicht wirklich existiert und wir es waren, die die Verkäufe in eine physische Form eines Charts brachten. Der abstrakte Teil sind auch die künstlichen Teilungen, die auf den Karten sichtbar sind, z.B. Grenzen von Provinzen. Die geographischen Informationen in Form einer Karte sind jedoch die Darstellung der physikalischen Eigenschaften unserer Welt (Entfernungen, Topographie, Straßennetz, Wassergebiete).
Viele visuelle Objekte, die die Daten in Diagrammen darstellen (z. B. Zeilen, Spalten und noch mehr die Tortendiagramme), erweisen sich in der Praxis nicht als nützlich, da sie Vergleiche behindern. Im folgenden Beispiel (sogenanntes Proportionalsymbolmap) ist die Konfrontation der Spaltenlänge behindert, vielleicht mit Ausnahme derjenigen, die nahe beieinander liegen.
Säulen sind wirksam, wenn sie auf eine gemeinsame Basis gestellt werden - das menschliche Auge ist dann in der Lage, ihre Länge genau miteinander zu vergleichen. Da die Spaltensätze auf der Karte an verschiedenen Stellen platziert sind, ist es unmöglich, sie zu vergleichen. Darüber hinaus ist es auf vielen Karten unmöglich, mehrere Spalten ohne ihre Überlappung nebeneinander zu platzieren.
Auf der anderen Seite sind Tortendiagramme überhaupt nicht miteinander vergleichbar, so dass ihre Anwendung in einer proportionalen Symbolkarte eher eine allgemeine Idee ergibt und die Grundlage für die weitere Analyse darstellt.
Die beste Methode zur Darstellung der Daten auf der Karte ist die Verwendung von Farbschemata (dunkelste/leichteste Elemente, die für das Auge angezeigt werden), verschiedenen Formgrößen (größte angezeigte Elemente) oder einer Kombination aus beiden. Die Absicht, eine größere Anzahl von Größen (z. B. eine Produktgröße) zu einer einzelnen Karte hinzuzufügen, wird es schwierig machen, sie zu verstehen, man muss dann vorsichtig sein.
Eine Farbpalette erweist sich als effektiv für die Darstellung eindimensionaler Daten, die in geografische Regionen unterteilt sind. Eine Karte, die auf diese Weise erstellt wird, wird als Choropleth-Karte bezeichnet. Gleichzeitig sollte man sich eine der Regeln der effektiven Farbverwendung vor Augen halten: sequentielles Farbschema (kurz gesagt, je dunkler der Farbton, desto höher die Werte). Bei der Erstellung einer Choropleth-Karte müssen wir uns bewusst sein, dass bei gleicher Farbe der größere Bereich von einem Empfänger als wichtiger wahrgenommen wird und dass wir davon ausgehen, dass die Anordnung der Variable in einer bestimmten Region gleich ist. Unten ist ein Beispiel für eine choropleth Karte des Verkaufsergebnisses nach Provinzen:
In einigen Fällen können wir eine zusätzliche Dimension einführen, indem wir das sequentielle Farbschema in ein divergierendes Farbschema ändern. Zum Beispiel können wir die Ergebnisse der zweiten Runde der Präsidentschaftswahlen von 2010 in Polen vorstellen, die in Provinzen und zwei Kandidaten unterteilt sind:
Im Gegensatz dazu führt das Hinzufügen einer choropleth Karte einer zusätzlichen Variablen, die in Form einer Farbkombination codiert ist, dazu, dass sie für einen gewöhnlichen Leser unlesbar ist. Es wird durch das folgende Beispiel illustriert – eine Kombination von zwei Choropleth-Karten.
Die Analyse einer doppelten Choropleth-Karte ist nur durch ständige Bewegung der Augen zwischen Karte und Legende möglich, was sich negativ auf die Botschaft auswirkt. Eine bessere Lösung wäre, die beiden Choropleth-Karten nebeneinander zu stellen und sie mit einer Tabelle zu ergänzen.
Indem wir verschiedene Größen von Formen in die Karte einführen, die eine Verhältnisskala darstellen, markieren wir den genauen Ort eines Phänomens und seine Größe (z. B. Gewinne, die durch Verkaufsstellen erzielt werden). Auf diese Weise erreichen wir einen sehr hohen Detaillierungsgrad, der auf einer Choropleth-Karte nicht zu sehen ist. Verschiedene Formgrößen können mit einem Farbschema kombiniert werden, so dass gleichzeitig eine allgemeine und detaillierte Ansicht erhalten wird.
Quantitative Daten, die auf Karten gespeichert werden, sind an sich ein sehr nützliches Analysewerkzeug. Dennoch kann die Effektivität einer Nachricht multipliziert werden, indem die Karte mit anderen Visualisierungsmitteln kombiniert wird, indem ein interaktives analytisches Dashboard erstellt wird (wie in einem Beispiel unten gezeigt), das ein schnelles Filtern, Vergleichen und Auswählen von Details ermöglicht. Auf diese Weise können wir die geographischen Daten vollständig nutzen und so herausfinden, was, wo und wann (und vielleicht auch warum) etwas passiert ist.
