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<title>Seminarthema: Datenvisualisierung — transparenzregister 0.1.0 documentation</title>
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transparenzregister
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0.1.0
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Project planing</span></p>
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<ul>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../Pflichtenheft.html">Pflichtenheft: Kapitalgesellschaften referenzregister</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../timeline.html">Timeline</a></li>
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</ul>
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Meeting Notes:</span></p>
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<ul>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../meeting-notes/Meeting_2023-03-30.html">Weekly <em>1</em>: 30.03.2023</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../meeting-notes/Meeting_2023-04-13.html">Weekly <em>2</em>: 13.04.2023</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../meeting-notes/Meeting_2023-05-04.html">Weekly <em>3</em>: 04.05.2023</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../meeting-notes/Meeting_2023-05-11.html">Weekly <em>4</em>: 11.05.2023</a></li>
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|
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../meeting-notes/Meeting_2023_05-25.html">Weekly <em>5</em>: 25.05.2023</a></li>
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</ul>
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Research</span></p>
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<ul>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../research/RE_Vom-Problem-zur-Loesung.html">Von der Problemstellung zum Lösungskonzept</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../research/data_and_metrics.html">Daten und Kennzahlen von Unternehmen</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../research/data_and_metrics.html#fazit">Fazit</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../research/news_apis.html">Nachrichtenquellen</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../research/resarch-central.html">Research Central</a></li>
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</ul>
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Modules</span></p>
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<ul>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../modules.html">aki_prj23_transparenzregister</a></li>
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</ul>
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</div>
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<a href="../index.html">transparenzregister</a>
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<div role="navigation" aria-label="Page navigation">
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<ul class="wy-breadcrumbs">
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<li><a href="../index.html" class="icon icon-home" aria-label="Home"></a></li>
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<li class="breadcrumb-item active">Seminarthema: Datenvisualisierung</li>
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<li class="wy-breadcrumbs-aside">
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<a href="../_sources/seminararbeiten/Abstract_Datenvisualisierung.md.txt" rel="nofollow"> View page source</a>
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</li>
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</ul>
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<hr/>
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</div>
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<div role="main" class="document" itemscope="itemscope" itemtype="http://schema.org/Article">
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<div itemprop="articleBody">
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<section id="seminarthema-datenvisualisierung">
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<h1>Seminarthema: Datenvisualisierung<a class="headerlink" href="#seminarthema-datenvisualisierung" title="Permalink to this heading"></a></h1>
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<section id="geplanter-inhalt">
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<h2>Geplanter Inhalt:<a class="headerlink" href="#geplanter-inhalt" title="Permalink to this heading"></a></h2>
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<ul class="simple">
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<li><p>Einführung</p></li>
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<li><p>Best Practice für Datenvisualisierung</p></li>
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<li><p>Vorstellung verschiedener Diagrammarten</p></li>
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<li><p>Welche Diagrammarten eignen sich für unsere drei Anwendungsbereiche Time Series Daten, Netzwerke und Stimmungen?</p></li>
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<li><p>Betrachtung verschiedener Bibliotheken (z.B. D3Blocks, pyvis, plotly)</p>
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<ul>
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<li><p>Zweck der Bibliothek, unterstützte Visualisierungen, Vor- und Nachteile</p></li>
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<li><p>Minimalbeispiele</p></li>
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</ul>
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</li>
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<li><p>Anwendung auf unser Projekt:</p>
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<ul>
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<li><p>Vergleich der Bibliotheken mit Blick auf unsere drei Anwendungsbereiche</p></li>
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<li><p>Welche Daten werden für die einzelnen Diagramme gebraucht?</p></li>
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<li><p>Welche Ideen/Anforderungen ergeben sich an die anderen Themenbereiche?</p></li>
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</ul>
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</li>
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<li><p>Fazit und Handlungsempfehlung</p>
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<ul>
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<li><p>Welche Diagramme und welche Bibliotheken eignen sich für uns?</p></li>
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</ul>
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</li>
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</ul>
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</section>
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<section id="abstract">
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<h2>Abstract:<a class="headerlink" href="#abstract" title="Permalink to this heading"></a></h2>
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<p>In dieser Seminararbeit geht es um die Visualisierung von Daten in Python. Im Fokus steht die Anwendung auf die drei Themenbereiche, die im Projekt “Transparenzregister” behandelt werden: Time Series Daten, Soziale Netzwerke und Stimmungen. Nach einer Einführung in das Thema werden Best Practices für die Datenvisualisierung vorgestellt und verschiedene Diagrammarten präsentiert. Anschließend wird diskutiert, welche Diagramme für die genannten Anwendungsbereiche am besten geeignet sind.</p>
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<p>Im zweiten Abschnitt werden verschiedene Python Bibliotheken vorgestellt und anhand von Minimalbeispielen betrachtet. Dabei wird analysiert, welche Bibliotheken die gewünschten Diagramme für unsere Anwendungsbereiche am besten darstellen und welche Daten für die Erstellung der verschiedenen Diagramme benötigt werden. Es werden zudem Ideen und Anforderungen an die anderen Themenbereiche aufgezeigt.</p>
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<p>Im letzten Abschnitt der Arbeit wird ein Fazit gezogen und eine Handlungsempfehlung gegeben. Insgesamt soll die Arbeit einen Einblick in die Welt der Datenvisualisierung in Python geben und unserem Projekt helfen, die richtigen Entscheidungen bei der Wahl der Diagrammarten und Bibliotheken zu treffen.</p>
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</section>
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<section id="erste-sammlung-von-referenzen">
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<h2>Erste Sammlung von Referenzen:<a class="headerlink" href="#erste-sammlung-von-referenzen" title="Permalink to this heading"></a></h2>
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<p>Bibliotheken/Tools:</p>
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<ul class="simple">
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<li><p>D3Blocks: <a class="reference external" href="https://d3blocks.github.io/d3blocks/pages/html/index.html">Documentation</a>, <a class="reference external" href="https://towardsdatascience.com/d3blocks-the-python-library-to-create-interactive-and-standalone-d3js-charts-3dda98ce97d4">Medium Blog</a></p></li>
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<li><p>pyvis: <a class="reference external" href="https://pyvis.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html">Documentation</a></p></li>
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<li><p>networkx: <a class="reference external" href="https://networkx.org/documentation/stable/auto_examples/index.html">Documentation</a>, <a class="reference external" href="https://www.kirenz.com/post/2019-08-13-network_analysis/">Example</a></p></li>
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<li><p>plotly: <a class="reference external" href="https://plotly.com/python/#animations">Documentation</a></p></li>
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</ul>
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<p>Netzwerke:</p>
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<ul class="simple">
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<li><p>Zentralitätsmaße: <a class="reference external" href="https://towardsdatascience.com/social-network-analysis-from-theory-to-applications-with-python-d12e9a34c2c7">Medium Blog</a></p></li>
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<li><p>Visualisierungsideen: <a class="reference external" href="https://towardsdatascience.com/visualizing-networks-in-python-d70f4cbeb259">Medium Blog</a></p></li>
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</ul>
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<p>Kennzahlen:</p>
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<ul class="simple">
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<li><p>Visualisierungsideem: <a class="reference external" href="https://towardsai.net/p/l/time-series-data-visualization-in-python">Towards AI</a></p></li>
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</ul>
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<p>Best Practice:</p>
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<ul class="simple">
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<li><p><a class="reference external" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389920301896">Science Direct</a></p></li>
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<li><p><a class="reference external" href="https://www.toptal.com/designers/data-visualization/data-visualization-best-practices">Toptal</a></p></li>
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</ul>
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</section>
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<p>© Copyright 2023, AKI PRJ23.</p>
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Built with <a href="https://www.sphinx-doc.org/">Sphinx</a> using a
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<a href="https://github.com/readthedocs/sphinx_rtd_theme">theme</a>
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provided by <a href="https://readthedocs.org">Read the Docs</a>.
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