# Visualisierungsformen

Das [Kapitel 5 des Buches Fundamentals of Data Visualization](https://clauswilke.com/dataviz/directory-of-visualizations.html) gibt einen Überblick über die wichtigsten Arten der Visualisierung und ordnet sie ihrem Verwendungszweck zu. Für jede Anwendung enthält das Buch dedizierte Kapitel, in denen die Optionen für die Visualisierung genauer beschrieben und mit Beispielen untermauert werden.

* [Visualisieren von Mengen](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing-amounts.html)
* [Visualisieren von Verteilungen](https://clauswilke.com/dataviz/histograms-density-plots.html)
* [Gleichzeitiges Visualisieren von mehr als einer Verteilung](https://clauswilke.com/dataviz/histograms-density-plots.html)
* [Visualisieren von Proportionen](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing-proportions.html)
* [Visualisieren verschachtelter Proportionen](https://clauswilke.com/dataviz/nested-proportions.html)
* [Visualisieren von Assoziationen in Daten](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing-associations.html)
* [Visualisieren zeitabhängiger Variablen](https://clauswilke.com/dataviz/time-series.html)
* [Visualisieren von Trends und Entwicklungen](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing-trends.html)
* [Visualisieren von Daten mit geografischem Bezug](https://clauswilke.com/dataviz/geospatial-data.html)
* [Unsicherheit visualisieren](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing-uncertainty.html)

{% embed url="<https://clauswilke.com/dataviz/>" %}

[Yan Holtz](https://twitter.com/r_graph_gallery) hat einen nützlichen Leitfaden für die Suche nach der richtigen Datenvisualisierung erstellt. Auf der Website findet ihr weitere Ressourcen zur Datenvisualisierung, z. B. typische Stolperfallen sowie eine Galerie für Diagramme in Python und R:

{% embed url="<https://www.data-to-viz.com/#explore>" %}

## Quellen

Wilke, C. Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures. First edition, O’Reilly Media, 2019.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://analytics.datalit.de/data-visualization/visualisierungsformen.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.