Parallel Coordinates projizieren mehrdimensionale Datenstrukturen auf eine zweidimensionale Darstellungsfläche. Abb. 62 zeigt für die Verkäufe unterschiedlicher Weinhändler mehrere Attributwerte (z. B. Absatz, Umsatz, DB, Weinqualität), die mit differenzierter Skalierung je Achse dargestellt sind.

Abb. 62a: Parallel-Coordinates-Visualisierung von Weinhandel (fiktives Beispiel): Gesamter Datensatz

Abb. 62b: Parallel-Coordinates-Visualisierung von Weinhandel (fiktives Beispiel): Hervorhebung ausgewählter Händler

Die ausgewählten Attributwerte werden anschließend durch Linien/Polygonzüge miteinander verbunden.

Auf den ersten Blick sehen Parallel Coordinates durch die Abbildung Hunderter Linien (z. B. jede einzelne Bestellung) in einem Diagramm komplex und unübersichtlich aus. Für unerfahrene Nutzer ist das Erkennen von Zusammenhängen in der Visualisierung zu Beginn etwas schwierig, da nur eine direkte Verbindung zwischen der ausgewählten Achse mit den zwei benachbarten Achsen besteht. Daher sind die ausgewählte Achsenanordnung bzw. die nachträgliche Veränderung dieser ausschlaggebend, um Korrelationen zwischen originär nicht direkt verbundenen Achsen erkennen zu können.

Den besonderen Mehrwert liefert dieser Visualisierungstyp aber erst durch den zusätzlichen Einsatz von Interaktionstechniken. Mittels Hervorhebung und Fixierung beliebiger Intervalle auf den Achsen können folgend Trends bzw. Zusammenhänge bereits visuell, ohne statistische Auswertung, identifiziert werden.

Durchgängige Farbkonzepte stellen auch für diesen Visualisierungstyp einen Mehrwert im Hinblick auf Effizienz und Effektivität dar. Anhand der Farbdifferenzierung pro Händler lässt sich mithilfe des Parallel-Coordinates-Diagramms rasch erkennen, dass vor allem die Händler Meinl, Schenki 1 und Schenki 2 die höchsten Handelsspannen erzielen. Nach Hervorhebung dieser 3 Händler und Neuanordnung der Achsen wird zudem ersichtlich, dass diese Händler keine Lieferkosten aufweisen und infolgedessen ein hoher prozentueller Deckungsbeitrag erzielt werden kann.

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