Datenvisualisierung: Auseinandersetzung mit Form, Farbe und Ordnungsprinzipien, um Zusammenhänge in größeren Datenmengen sichtbar zu machen. Das Ergebnis ist ein programmierter, interaktiver Prototyp.
Die Daten werden ohne Zuhilfenahme von bildhaften Elementen (Piktogramme, Fotografien, …) interaktiv dargestellt. Alphanumerische Zeichen (Text, Zahlen) sollen so sparsam wie möglich verwendet werden. Umso wichtiger wird es, gezielt Farbe, Form und Position einzusetzen, um
Mengen sichtbar zu machen,
Kategorien zu kodieren,
Gruppen zu bilden,
Zeitabläufe nachverfolgbar zu machen,
…
Die Darstellung von Daten zwingt schon an sich zu einer parametrischen Denkweise. D.h. die grafischen Elemente müssen flexibel gedacht werden, so dass sie unterschiedliche Zahlenwerte und Bedeutungen annehmen können. Das Denken in Varianten ist also essenziell. Zudem erlauben unterschiedliche Gesamtdarstellungen neue Einblicke in die Zusammenhänge innerhalb der Daten. Durch Interaktion können weitere Zusammenhänge vom Nutzer entdeckt werden.
Dieses Projekt analysiert und visualisiert Airbnb-Daten aus New York City. Mithilfe interaktiver Grafiken werden Mietpreise, Standortverteilungen und Verfügbarkeiten dargestellt. Die Datenbasis umfasst mehrere tausend Airbnb Einträge, die verarbeitet und gefiltert wurden. Es werden die Top 100 Hosts mit den meisten gelisteten Airbnbs hervorgehoben.
Top 100 Airbnb Hosts | New York City – SimulationAirbnb-ny.json
Datensatz
Der Datensatz enthält Preise, Standorte, Unterkunftstypen und Host-Informationen. Er wurde gefiltert und bereinigt, um klare und interaktive Visualisierungen zu ermöglichen. Insgesamt enthält der Datensatz über 40.000 Airbnb-Einträge aus New York City.
Ideation
Für die Top 100 Hosts wurde zunächst eine Treemap erwogen, bei der jede Kachel für einen Host steht und ihre Größe die Anzahl der Airbnbs zeigt.
Da eine Treemap den Vergleich erschwerte, wurde auf eine Stacked Bar Chart gewechselt. Jeder Balken steht für einen Host, wodurch die Anzahl der Airbnbs klar und vergleichbar dargestellt wird.
Farbcodierung und Hover-Effekte wurden integriert, um Details sichtbar zu machen. Beim Überfahren eines Balkens erscheinen Informationen wie Host-Name, Anzahl der Airbnbs und Durchschnittspreis für eine bessere Verständlichkeit.
Finale Datenvisualisierung
Die Visualisierung ist abstrakt: Jeder Balken steht für einen Host, die Breite für seine Airbnb-Anzahl. Die Nachbarschaften sind innerhalb der Balken unterteilt. Eine Navigation mit Titel, Infos zu Nachbarschaften und eine Suchzeile erleichtert die Nutzung. Details erscheinen erst bei Interaktion – durch Hovern wird die jeweilige Nachbarschaft hervorgehoben, und ein Tooltip zeigt Lage, Host und Anzahl der Listings.
Keyword Suchleiste
Die Suchleiste ermöglicht eine Keyword-Suche im Airbnb-Datensatz. Gefundene Unterkünfte werden farblich markiert: Gelb für günstige, Rot für teure Airbnbs. So lassen sich Zusammenhänge zwischen Suchbegriffen und Preisen erkennen.
Detailansicht der Nachbarschaften
Ein Klick auf eine Nachbarschaft führt in die Detailansicht. Eine Breadcrumb-Navigation zeigt den aktuellen Standort. Die einzelnen Airbnbs werden farblich nach Preis codiert.
Beim Hovern erscheinen Preis pro Nacht und Airbnb-Titel, um Zusammenhänge zwischen Preis, Nachbarschaft und Wortwahl sichtbar zu machen.