# Generator für Parallelen-Koordinaten-Diagramm

Parallelen-Koordinaten-Diagramme für die multidimensionale Datenvisualisierung mit anpassbarer Normalisierung erstellen

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- **Kategorie:** Data Visualization

- **Schlagwörter:** parallele Koordinaten, multidimensional, Datenvisualisierung, Achsen-Skalierung, Mustererkennung, Datenanalyse

## Überblick

Erstellen Sie mit diesem Tool präzise Parallelen-Koordinaten-Diagramme, um komplexe, multidimensionale Datensätze visuell zu analysieren und verborgene Muster in Ihren Daten zu identifizieren.

## Eingaben

- **Diagrammdaten** (textarea): Daten für das Diagramm. Muss ein JSON-Array von Objekten mit numerischen Dimensionen sein
- **Diagrammtitel** (text): Titel, der über dem Diagramm angezeigt wird
- **Maximale Achsen** (number): Maximale Anzahl der Dimensionen/Achsen zum Anzeigen
- **Normalisierungsmethode** (select): Normalisierungsmethode auswählen
- **Farbschema** (select): Farbschema auswählen
- **Hintergrundfarbe** (color): Hintergrundfarbe für den Diagramm-Container
- **Rasterfarbe** (color): Farbe für die Rasterlinien
- **Linienbreite** (number): Breite der Datenlinien
- **Linienopazität** (number): Opazität der Datenlinien (0-1, unterstützt Dezimalstellen)
- **Diagrammbreite** (number): Breite des Diagramms in Pixeln
- **Diagrammhöhe** (number): Höhe des Diagramms in Pixeln
- **Schriftgröße** (number): Schriftgröße für Achsenbeschriftungen
- **Randgröße** (number): Rand um das Diagramm
- **Rasterlinien anzeigen** (checkbox): Rasterlinien für bessere Lesbarkeit anzeigen
- **Achsenbeschriftungen anzeigen** (checkbox): Beschriftungen für jede Achse anzeigen
- **Legende anzeigen** (checkbox): Legende mit Linienfarben anzeigen
- **Statistiken anzeigen** (checkbox): Diagrammstatistiken und Dimensionsbereiche anzeigen

## Wann verwenden

- Wenn Sie Zusammenhänge zwischen vielen verschiedenen numerischen Variablen gleichzeitig untersuchen müssen.
- Wenn Sie Ausreißer oder Cluster in hochdimensionalen Datensätzen schnell erkennen wollen.
- Wenn Sie Daten mit unterschiedlichen Skalierungen vergleichbar machen und visualisieren möchten.

## Funktionsweise

- Geben Sie Ihre Daten als JSON-Array ein, wobei jedes Objekt eine Datenreihe mit mehreren numerischen Dimensionen repräsentiert.
- Wählen Sie eine Normalisierungsmethode wie Min-Max oder Z-Score, um die Vergleichbarkeit der Achsen zu gewährleisten.
- Passen Sie das visuelle Design durch Einstellungen wie Linienbreite, Opazität und Farbschemata an Ihre Anforderungen an.
- Generieren Sie das Diagramm und nutzen Sie die interaktive Darstellung zur detaillierten Datenanalyse.

## Anwendungsfälle

- Vergleich von Produktmerkmalen über mehrere technische Spezifikationen hinweg.
- Analyse von Finanzkennzahlen zur Identifizierung von Performance-Mustern.
- Visualisierung von Cluster-Ergebnissen aus Machine-Learning-Modellen.

## Häufig gestellte Fragen

### Welches Datenformat wird benötigt?

Das Tool benötigt ein JSON-Array von Objekten, wobei jedes Objekt numerische Werte für die verschiedenen Dimensionen enthalten muss.

### Warum ist eine Normalisierung wichtig?

Die Normalisierung stellt sicher, dass Variablen mit unterschiedlichen Wertebereichen auf einer gemeinsamen Skala vergleichbar gemacht werden.

### Wie viele Achsen kann ich maximal anzeigen?

Sie können bis zu 20 Dimensionen bzw. Achsen gleichzeitig in einem Diagramm darstellen.

### Kann ich das Design des Diagramms anpassen?

Ja, Sie können Farben, Linienbreite, Opazität, Schriftgröße und die Sichtbarkeit von Rasterlinien individuell konfigurieren.

### Welche Normalisierungsmethoden stehen zur Verfügung?

Sie können zwischen Min-Max-Skalierung (0-1), Z-Score (Standardabweichung) und Quantil-basierter Normalisierung wählen.

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