--- sourceDocument: Analytics der Xanadu-Plattform sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/de-DE/xanadu/now-intelligence Release : - xanadu ft:locale : - de-DE ft:publication_title : - Analytics der Xanadu-Plattform ft:clusterId : - par bundleId : - par workflow : - Platform --- # Übersicht über Datenvisualisierungstypen # Übersicht über Datenvisualisierungstypen {#ariaid-title1} * Freigeben Version: Xanadu * * Aktualisiert 1. August 2024 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 5 Minuten Lesedauer Wenn Sie eine Datenvisualisierung erstellen, wählen Sie den anzuzeigenden Diagrammtyp aus. Jeder Visualisierungstyp eignet sich zum Anzeigen unterschiedlicher Daten. ## Visualisierungen der Punktzahl {#data-visualization-type-overview__section_m2w_hft_4tb} Diese Art der Datenvisualisierung zeigt einen einzelnen Wert oder eine Punktzahl als Zahl oder Prozentsatz an. Punktzahlen werden häufig verwendet, um anzuzeigen, wie ein bestimmter Wert oder eine bestimmte Metrik im Vergleich zu einem Ziel oder Benchmark abschneidet. Sie können nützlich sein, um den Fortschritt nachzuverfolgen oder verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren, z. B. um die Gesamtleistung eines Unternehmens oder einer Abteilung anzuzeigen. {#data-visualization-type-overview__table_sth_yqq_5x__entry__2} | Visualisierung | Beschreibung | |-|-| | [Visualisierung einer Einzelpunktzahl](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/rsPRVNldAr83cpHvWuSIIQ "Verwenden Sie eine einzelne Punktzahl, um einen Wert als Zahl oder Prozentsatz anzuzeigen. Visualisieren Sie den Wert im Vergleich zu einem Ziel oder einem Benchmark, um den Fortschritt nachzuverfolgen oder Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.") ![Datenvisualisierungstyp einzelne Punktzahl – mittel]() | Visualisierungen mit Einzelpunktzahl zeigen einen einzelnen aggregierten Wert an, der für Ihr Unternehmen wichtig ist. [Beispiel für die Visualisierung einer einzelnen Punktzahl](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/0m5O3d~AF9GrEikmTkcGDg "Verwenden Sie eine Einzelpunktzahl-Visualisierung, wenn Sie einen einzelnen Wert oder eine einzelne Metrik anzeigen möchten, z. B. den Gesamtumsatz oder die Anzahl der offenen Incidents. Die Basispunktzahl visualisiert einen einzelnen Wert mit einer beschreibenden Überschrift und einem Datums-/Zeitstempel.") | | [Visualisierung wählen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9JIf2Av6hGIFh_xGN7a_Dw "Verwenden Sie eine Skalenvisualisierung, um anzuzeigen, wo ein Wert zwischen den erwarteten Mindest- und Höchstwerten liegt. Verwenden Sie die Skalenvisualisierung, um anzuzeigen, wie ein Wert im Vergleich zu einem Ziel oder Benchmark abschneidet, um den Fortschritt zu verfolgen oder um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.") ![Datenvisualisierungstyp Skalen – mittel]() | Skalen-Visualisierungen zeigen, wo ein einzelner Wert in einem Bereich vom erwarteten Mindest- bis zum Höchstwert liegt. Eine „Nadel" zeigt auf den Wert, und die Skala ist für Werte bis zur Markierung eingefärbt. [Beispiel für Wählvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/k24PFdRgAYjF_vnAS9eMyQ "Skalen-Visualisierungen zeigen, wo ein einzelner Wert in einem Bereich vom erwarteten Mindest- bis zum Höchstwert liegt. Eine „Nadel“ zeigt auf den Wert, und die Skala ist für Werte bis zur Markierung eingefärbt.") | | [Anzeigevisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/yFBnwx4j8qdY3eTw58h7KQ "Eine Anzeigevisualisierung zeigt, wo ein Wert zwischen den erwarteten Mindest- und Höchstwerten liegt. Verwenden Sie die Anzeigevisualisierung, um den Fortschritt anhand farbcodierter Wertebereiche zu verfolgen.") ![Datenvisualisierungstyp Tachometer – mittel]() | Ähnlich wie Skalen zeigen Anzeigen an, wo ein einzelner Wert in einem Bereich von minimalen bis maximalen erwarteten Werten liegt. Zusätzlich zur Skalenfunktion können Sie farbige Datenbereiche festlegen, damit die Anwender besser verstehen, wofür der Wert steht. [Beispiel für Anzeigevisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/0PfS5MbIxnyFmmSHEw5kKA "Ähnlich wie Skalen zeigen Anzeigen an, wo ein einzelner Wert in einem Bereich von minimalen bis maximalen erwarteten Werten liegt. Zusätzlich zur Skalenfunktion können Sie farbige Datenbereiche festlegen, damit die Anwender besser verstehen, wofür der Wert steht.") | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_sth_yqq_5x} ## Visualisierungen von Zeitreihen {#data-visualization-type-overview__section_ljk_bjq_g5b} Zeitreihenvisualisierungen zeigen Daten im Zeitverlauf an. Alle Visualisierungstypen für Zeitreihen teilen Konfigurationsoptionen. Sie unterscheiden sich im Anwendungsfall, je nachdem, ob Sie Datentrends oder die Unterschiede zwischen einzelnen Datenpunkten hervorheben möchten. Weitere Informationen zu diesen Anwendungsfällen finden Sie unter [Erstellen Sie Zeitreihenvisualisierungen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~s8v~~qdRQ9Vv9qCnRHiZw "Zeigen Sie Änderungen der Daten im Zeitverlauf an. Verwenden Sie verschiedene Zeitreihendiagramme, um verschiedene Aspekte der Daten hervorzuheben, z. B. Trends oder einzelne Werte."). Hinweis: Zusätzlich zu Daten aus eigenen Instanzen und importierten Datenquellen können Sie auch MetricBase-Daten in Zeitreihenvisualisierungen verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [MetricBase-Anwendung](https://www.servicenow.com/docs/access?context=metricbase&version=xanadu&pubname=xanadu-servicenow-platform&ft:locale=en-US). {#data-visualization-type-overview__table_time-series__entry__2}{#data-visualization-type-overview__table_time-series__entry__3} | Visualisierung | Beschreibung und Anwendungsfall | | Visualisieren von Trends in einer Datenquelle || |-|-| | Liniendiagramm ![Linienvisualisierung]() | Zeigt an, wie sich ein oder mehrere Werte im Laufe der Zeit ändern, indem eine Reihe von Datenpunkten mit geraden Linien verbunden wird. Verwenden Sie eine Linienvisualisierung, um den Trend in den Daten hervorzuheben. Betrachten Sie Linienvisualisierungen als Standardauswahl für die Anzeige von Zeitreihen. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Visualisierung verwendet werden soll, verwenden Sie eine Linie. | | Spline ![Spline-Visualisierung]() | Zeigt, wie sich ein oder mehrere Werte im Laufe der Zeit ändern, indem eine Reihe von Datenpunkten mit einer angepassten Linie verbunden wird. Die Linie hebt den Trend über einzelne Datenpunkte hervor. Mit Spline-Diagrammen können Sie eine begrenzte Menge bekannter Datenpunkte und ungefähre intervenierende Werte verwenden. | | Streuung ![Streuungsvisualisierung – mittel]() | Zeigt nicht verbundene Punkte für Werte auf der Y-Achse gegenüber der Zeit auf der X-Achse an. Normalerweise wird auch die Trendlinie angezeigt. Verwenden Sie mit einer Reihe von Daten, die nicht sinnvoll mit einer Linie verbunden werden können. | | Punktzahlen werden in einer Datenquelle verglichen || | Spalte ![Spaltenvisualisierung]() | Zeigt Änderungen in Daten im Laufe der Zeit an, indem Werte als proportionale vertikale Spalten angezeigt werden. Verwenden Sie entweder, um Änderungen in einer Datenquelle zu visualisieren oder Datenquellen zu vergleichen. Um Datenquellen mit einer Spaltenvisualisierung zu vergleichen, fügen Sie der Visualisierung entweder Datenquellen hinzu, oder platzieren Sie mehrere Spaltenvisualisierungen nebeneinander in einem Dashboard. | | Schritt ![Datenvisualisierungstyp Stufenlinie – mittel]() | Hebt Änderungen in einer Datenquelle zwischen diskreten Zeitpunkten hervor. Verwenden Sie diese Option, um kleine inkrementelle Änderungen anzuzeigen, insbesondere wenn eine Linienvisualisierung die Daten unleserlich macht. | | Punktzahlen oder Trends zwischen Datenquellen vergleichen || | Bereich ![Bereichsvisualisierung]() | Ähnelt einer Linienvisualisierung, aber der Bereich zwischen Achse und Linie ist mit Farben hervorgehoben. Verwenden Sie mit mehreren Datenquellen, um den relativen Beitrag jeder Datenquelle zum Ganzen hervorzuheben. | [Tabelle : 1. Visualisierungstypen für Zeitreihen] {#data-visualization-type-overview__table_time-series} ## Balkenvisualisierungen {#data-visualization-type-overview__section_yl5_y4q_g5b} Balkenvisualisierungen ermöglichen Ihnen den Vergleich von Punktzahlen über Datendimensionen hinweg. Es sind Visualisierungstypen mit horizontalen und vertikalen Balken verfügbar. Sie teilen sich alle Konfigurationsoptionen. Verwenden Sie im Allgemeinen horizontale Balken für Nominal- oder kategoriale Daten. Verwenden Sie vertikale Balken für ordinale oder sequenzielle Daten. Verwenden Sie verschiedene Farben oder Muster, um verschiedene Gruppen oder Kategorien zu unterscheiden. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen Sie eine Balkenvisualisierung im Visualisierungs-Designer](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bDaWL2I2Ie4XMBTP9ciR1A "Verwenden Sie Balkenvisualisierungen, um Informationen in Segmenten anzuzeigen, die proportional zu den Werten sind, die sie darstellen. Visualisierungen von vertikalen und horizontalen Balken vergleichen numerische Werte, die entweder Nominal- oder Ordnungszahldaten darstellen."). {#data-visualization-type-overview__table_js4_h4f_s5b__entry__2} | Visualisierung | Beschreibung | |-|-| | [Visualisierung eines horizontalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bDaWL2I2Ie4XMBTP9ciR1A "Verwenden Sie Balkenvisualisierungen, um Informationen in Segmenten anzuzeigen, die proportional zu den Werten sind, die sie darstellen. Visualisierungen von vertikalen und horizontalen Balken vergleichen numerische Werte, die entweder Nominal- oder Ordnungszahldaten darstellen.") ![Datenvisualisierungstyp horizontaler Balken – mittel]() | Balkenvisualisierungen zeigen Kategorien, die auf einer Achse und Werte auf der anderen Achse bezeichnet sind. Verwenden Sie vertikale Balken, um Ordnungszahldaten zu vergleichen, insbesondere wenn nicht zu viele Kategorien vorhanden sind, z. B. in Buckets gruppierte Verkaufszahlen. Verwenden Sie horizontale Balkendiagramme mit Nenndaten wie Incident-Schweregrad oder Zuweisungsgruppe. * [Beispiel für die Visualisierung eines horizontalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Z7vxEQjLlbTJPwf76WVgvQ "Mit Visualisierungen horizontaler Balken können Sie die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzeigen, z. B. Incident-Priorität oder Vertriebsgruppe. Sie können einer Balkenvisualisierung, z. B. der Zuweisungsgruppe, auch „Gruppieren nach“ oder „Stapeln nach“ hinzufügen.") * [Beispiel für die Visualisierung eines vertikalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jZOKygFH61eFYQxlvBRs6w "Visualisierungen von vertikalen Balken ermöglichen es Ihnen, die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen, z. B. Umsätze in verschiedenen Regionen oder über verschiedene Zeiträume. Die X-Achse einer Vertikalen zeigt normalerweise einen numerischen Wert an, z. B. Jahre oder Datumsbereiche, Altersbereiche oder Gehaltsbereiche.") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}Pareto-Balkenvisualisierungen helfen Ihnen, die wichtigste Dimension in einer großen Menge von Dimensionen zu identifizieren. Spalten zeigen Daten in absteigender Reihenfolge an. Eine Linie zeigt die kumulierte Häufigkeit an. Pareto-Diagramme enthalten Balken- und Liniendiagramme. Die Balken zeigen die Daten in absteigender Reihenfolge von links nach rechts an, und das Liniendiagramm zeigt die kumulativen Summen aus jeder Kategorie in der gleichen Reihenfolge. Die linke Y-Achse ist die Datensatzanzahl und die rechte Y-Achse ist der kumulative Prozentsatz der Gesamtzahl der bewerteten Datensätze. | | | Balkenvisualisierungen zeigen Kategorien, die auf einer Achse und Werte auf der anderen Achse bezeichnet sind. Verwenden Sie vertikale Balken, um Ordnungszahldaten zu vergleichen, insbesondere wenn nicht zu viele Kategorien vorhanden sind, z. B. in Buckets gruppierte Verkaufszahlen. Verwenden Sie horizontale Balkendiagramme mit Nenndaten wie Incident-Schweregrad oder Zuweisungsgruppe. * [Beispiel für die Visualisierung eines horizontalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Z7vxEQjLlbTJPwf76WVgvQ "Mit Visualisierungen horizontaler Balken können Sie die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzeigen, z. B. Incident-Priorität oder Vertriebsgruppe. Sie können einer Balkenvisualisierung, z. B. der Zuweisungsgruppe, auch „Gruppieren nach“ oder „Stapeln nach“ hinzufügen.") * [Beispiel für die Visualisierung eines vertikalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jZOKygFH61eFYQxlvBRs6w "Visualisierungen von vertikalen Balken ermöglichen es Ihnen, die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen, z. B. Umsätze in verschiedenen Regionen oder über verschiedene Zeiträume. Die X-Achse einer Vertikalen zeigt normalerweise einen numerischen Wert an, z. B. Jahre oder Datumsbereiche, Altersbereiche oder Gehaltsbereiche.") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}Pareto-Balkenvisualisierungen helfen Ihnen, die wichtigste Dimension in einer großen Menge von Dimensionen zu identifizieren. Spalten zeigen Daten in absteigender Reihenfolge an. Eine Linie zeigt die kumulierte Häufigkeit an. Pareto-Diagramme enthalten Balken- und Liniendiagramme. Die Balken zeigen die Daten in absteigender Reihenfolge von links nach rechts an, und das Liniendiagramm zeigt die kumulativen Summen aus jeder Kategorie in der gleichen Reihenfolge. Die linke Y-Achse ist die Datensatzanzahl und die rechte Y-Achse ist der kumulative Prozentsatz der Gesamtzahl der bewerteten Datensätze. | | [Visualisierung von vertikalen Balken](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bDaWL2I2Ie4XMBTP9ciR1A "Verwenden Sie Balkenvisualisierungen, um Informationen in Segmenten anzuzeigen, die proportional zu den Werten sind, die sie darstellen. Visualisierungen von vertikalen und horizontalen Balken vergleichen numerische Werte, die entweder Nominal- oder Ordnungszahldaten darstellen.") ![Datenvisualisierungstyp vertikaler Balken – mittel]() | Balkenvisualisierungen zeigen Kategorien, die auf einer Achse und Werte auf der anderen Achse bezeichnet sind. Verwenden Sie vertikale Balken, um Ordnungszahldaten zu vergleichen, insbesondere wenn nicht zu viele Kategorien vorhanden sind, z. B. in Buckets gruppierte Verkaufszahlen. Verwenden Sie horizontale Balkendiagramme mit Nenndaten wie Incident-Schweregrad oder Zuweisungsgruppe. * [Beispiel für die Visualisierung eines horizontalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Z7vxEQjLlbTJPwf76WVgvQ "Mit Visualisierungen horizontaler Balken können Sie die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzeigen, z. B. Incident-Priorität oder Vertriebsgruppe. Sie können einer Balkenvisualisierung, z. B. der Zuweisungsgruppe, auch „Gruppieren nach“ oder „Stapeln nach“ hinzufügen.") * [Beispiel für die Visualisierung eines vertikalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jZOKygFH61eFYQxlvBRs6w "Visualisierungen von vertikalen Balken ermöglichen es Ihnen, die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen, z. B. Umsätze in verschiedenen Regionen oder über verschiedene Zeiträume. Die X-Achse einer Vertikalen zeigt normalerweise einen numerischen Wert an, z. B. Jahre oder Datumsbereiche, Altersbereiche oder Gehaltsbereiche.") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}Pareto-Balkenvisualisierungen helfen Ihnen, die wichtigste Dimension in einer großen Menge von Dimensionen zu identifizieren. Spalten zeigen Daten in absteigender Reihenfolge an. Eine Linie zeigt die kumulierte Häufigkeit an. Pareto-Diagramme enthalten Balken- und Liniendiagramme. Die Balken zeigen die Daten in absteigender Reihenfolge von links nach rechts an, und das Liniendiagramm zeigt die kumulativen Summen aus jeder Kategorie in der gleichen Reihenfolge. Die linke Y-Achse ist die Datensatzanzahl und die rechte Y-Achse ist der kumulative Prozentsatz der Gesamtzahl der bewerteten Datensätze. | | | Balkenvisualisierungen zeigen Kategorien, die auf einer Achse und Werte auf der anderen Achse bezeichnet sind. Verwenden Sie vertikale Balken, um Ordnungszahldaten zu vergleichen, insbesondere wenn nicht zu viele Kategorien vorhanden sind, z. B. in Buckets gruppierte Verkaufszahlen. Verwenden Sie horizontale Balkendiagramme mit Nenndaten wie Incident-Schweregrad oder Zuweisungsgruppe. * [Beispiel für die Visualisierung eines horizontalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Z7vxEQjLlbTJPwf76WVgvQ "Mit Visualisierungen horizontaler Balken können Sie die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzeigen, z. B. Incident-Priorität oder Vertriebsgruppe. Sie können einer Balkenvisualisierung, z. B. der Zuweisungsgruppe, auch „Gruppieren nach“ oder „Stapeln nach“ hinzufügen.") * [Beispiel für die Visualisierung eines vertikalen Balkens](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jZOKygFH61eFYQxlvBRs6w "Visualisierungen von vertikalen Balken ermöglichen es Ihnen, die Vergleichsgröße oder Häufigkeit verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen, z. B. Umsätze in verschiedenen Regionen oder über verschiedene Zeiträume. Die X-Achse einer Vertikalen zeigt normalerweise einen numerischen Wert an, z. B. Jahre oder Datumsbereiche, Altersbereiche oder Gehaltsbereiche.") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}Pareto-Balkenvisualisierungen helfen Ihnen, die wichtigste Dimension in einer großen Menge von Dimensionen zu identifizieren. Spalten zeigen Daten in absteigender Reihenfolge an. Eine Linie zeigt die kumulierte Häufigkeit an. Pareto-Diagramme enthalten Balken- und Liniendiagramme. Die Balken zeigen die Daten in absteigender Reihenfolge von links nach rechts an, und das Liniendiagramm zeigt die kumulativen Summen aus jeder Kategorie in der gleichen Reihenfolge. Die linke Y-Achse ist die Datensatzanzahl und die rechte Y-Achse ist der kumulative Prozentsatz der Gesamtzahl der bewerteten Datensätze. | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_js4_h4f_s5b} ## Kreis- und Ringvisualisierungen {#data-visualization-type-overview__section_vyp_2tq_g5b} Kreis- und Ringvisualisierungen zeigen die Beziehung zwischen Teilen und dem Ganzen eines Datensatzes. Die Segmente dieser Diagramme sollten insgesamt 100 % ergeben. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen Sie im Visualisierungs-Designer eine Kreis- oder Ringvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/HkjgqyJRXjthP~MCUyZGiQ "Verwenden Sie Kreis-, Ring- und Halbringvisualisierungen, um die Größe von Teilen eines Datensatzes mit dem Ganzen zu vergleichen. Die Segmente dieser Diagramme sollten insgesamt 100 % ergeben."). {#data-visualization-type-overview__table_vks_frf_s5b__entry__2} | Visualisierung | Beschreibung | |-|-| | [Kreisvisualisierungen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/HkjgqyJRXjthP~MCUyZGiQ "Verwenden Sie Kreis-, Ring- und Halbringvisualisierungen, um die Größe von Teilen eines Datensatzes mit dem Ganzen zu vergleichen. Die Segmente dieser Diagramme sollten insgesamt 100 % ergeben.") ![Datenvisualisierungstyp Kreis – mittel]() | Kreisdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von 5--7 Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert haben, der maximal 10 % voneinander entfernt liegt. Ringdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von nicht mehr als fünf Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert innerhalb von 10 % voneinander haben. In der Mitte des Rings können zusätzliche Informationen angezeigt werden. Halbringdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von nicht mehr als vier Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert innerhalb von 10 % voneinander haben. * [Beispiel für eine Kreisvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8_PsAEvu4PUNntaVEQoI8w "Die Kreisdatenvisualisierung verwendet eine kreisförmige Form, um den Anteil oder Prozentsatz verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen. Jeder Teil des Kreises (oder „Teils“) stellt eine andere Kategorie oder Gruppe dar, und die Größe jedes Teils ist proportional zur Größe der Gruppe oder Kategorie, die es darstellt.") * [Beispiel für eine Ringvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nMIRuKlVACmTddw1JwiViQ "Die Ringvisualisierung verwendet eine leere Kreisform, um den Anteil oder Prozentsatz verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen. Die Halbringvisualisierung erfüllt die gleiche Aufgabe wie der Ring, verwendet jedoch einen Halbkreis anstelle eines Vollkreises.") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} | | [Ringvisualisierungen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/HkjgqyJRXjthP~MCUyZGiQ "Verwenden Sie Kreis-, Ring- und Halbringvisualisierungen, um die Größe von Teilen eines Datensatzes mit dem Ganzen zu vergleichen. Die Segmente dieser Diagramme sollten insgesamt 100 % ergeben.") ![Datenvisualisierungstyp Ring – mittel]() | Kreisdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von 5--7 Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert haben, der maximal 10 % voneinander entfernt liegt. Ringdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von nicht mehr als fünf Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert innerhalb von 10 % voneinander haben. In der Mitte des Rings können zusätzliche Informationen angezeigt werden. Halbringdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von nicht mehr als vier Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert innerhalb von 10 % voneinander haben. * [Beispiel für eine Kreisvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8_PsAEvu4PUNntaVEQoI8w "Die Kreisdatenvisualisierung verwendet eine kreisförmige Form, um den Anteil oder Prozentsatz verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen. Jeder Teil des Kreises (oder „Teils“) stellt eine andere Kategorie oder Gruppe dar, und die Größe jedes Teils ist proportional zur Größe der Gruppe oder Kategorie, die es darstellt.") * [Beispiel für eine Ringvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nMIRuKlVACmTddw1JwiViQ "Die Ringvisualisierung verwendet eine leere Kreisform, um den Anteil oder Prozentsatz verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen. Die Halbringvisualisierung erfüllt die gleiche Aufgabe wie der Ring, verwendet jedoch einen Halbkreis anstelle eines Vollkreises.") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} | | [Halbring-Visualisierungen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/HkjgqyJRXjthP~MCUyZGiQ "Verwenden Sie Kreis-, Ring- und Halbringvisualisierungen, um die Größe von Teilen eines Datensatzes mit dem Ganzen zu vergleichen. Die Segmente dieser Diagramme sollten insgesamt 100 % ergeben.") ![Datenvisualisierungstyp Halbring – mittel]() | Kreisdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von 5--7 Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert haben, der maximal 10 % voneinander entfernt liegt. Ringdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von nicht mehr als fünf Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert innerhalb von 10 % voneinander haben. In der Mitte des Rings können zusätzliche Informationen angezeigt werden. Halbringdiagramme eignen sich am besten für den Vergleich von nicht mehr als vier Segmenten, die insgesamt 100 % ergeben, wenn kein zwei Segmente einen Wert innerhalb von 10 % voneinander haben. * [Beispiel für eine Kreisvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8_PsAEvu4PUNntaVEQoI8w "Die Kreisdatenvisualisierung verwendet eine kreisförmige Form, um den Anteil oder Prozentsatz verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen. Jeder Teil des Kreises (oder „Teils“) stellt eine andere Kategorie oder Gruppe dar, und die Größe jedes Teils ist proportional zur Größe der Gruppe oder Kategorie, die es darstellt.") * [Beispiel für eine Ringvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nMIRuKlVACmTddw1JwiViQ "Die Ringvisualisierung verwendet eine leere Kreisform, um den Anteil oder Prozentsatz verschiedener Kategorien oder Gruppen anzuzeigen. Die Halbringvisualisierung erfüllt die gleiche Aufgabe wie der Ring, verwendet jedoch einen Halbkreis anstelle eines Vollkreises.") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_vks_frf_s5b} ## Mehrdimensionale Diagramme {#data-visualization-type-overview__section_j5f_yxq_g5b} Mit mehrdimensionalen Visualisierungen können Sie mehrere Variablen in einem einzigen Diagramm anzeigen. Dies kann nützlich sein, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen darzustellen. Sie sind nützlich, wenn Sie viele Daten haben und Muster oder Trends finden möchten, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Sie eignen sich auch, wenn Sie die Beziehung zwischen drei oder mehr Variablen anzeigen möchten. {#data-visualization-type-overview__table_uyz_dtf_s5b__entry__2} | Visualisierung | Beschreibung | |-|-| | [Pivot-Tabellenvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/eZg3bCV9N6VkJJzh7Zq0OA "Erstellen Sie eine Pivot-Tabellenvisualisierung, um große Datensätze zusammenzufassen, indem Sie sie nach mehreren Dimensionen in einer einzigen Tabelle aufschlüsseln. Zellen zeigen jede Zeilen- und Spaltenwertkombination an und können auch Zwischensummen anzeigen.") ![Datenvisualisierungstyp Pivot-Tabelle – mittel]() | Pivot-Tabellen ermöglichen verschiedene Arten der Zusammenfassung zwischen ihren Feldern. Sie können die Daten auch filtern. Die Spalten repräsentieren ein Feld oder eine Aufgliederung, während eine Hierarchie von Zeilen mehrere andere Felder oder Aufgliederungen repräsentiert. [Pivot-Visualisierungsbeispiel](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/L60~tGvG5YjRpKEn8n4Ijg "Pivot-Tabellen zeigen mehrere Dimensionen oder Variablen eines Datensatzes an. Diese Visualisierung zeigt separate Zellen für jede Zeilen- und Spaltenwertkombination sowie eine Spaltenzwischensumme für jede Zeile der ersten Ebene an. Zusammengefasste Informationen werden oben links im Diagramm angezeigt.") | | [Heatmap-Visualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/b1zAgbVXdEscGzze7NeJQw "Verwenden Sie eine Heatmap-Visualisierung, um die Beziehung zwischen zwei Tabellenfeldern oder Indikatoraufgliederungen anzuzeigen. Die Farbänderungen beim Verschieben entlang der Achsen zeigen Muster im Wert eines oder beider Felder/Aufgliederungen an.") ![Datenvisualisierungstyp Heatmap – mittel]() \> | Heatmaps zeigen die Beziehung zwischen zwei Tabellenfeldern oder Indikatoraufgliederungen. Die Farbänderungen beim Verschieben entlang der Achsen zeigen Muster im Wert eines oder beider Felder/Aufgliederungen an. [Beispiel für eine Heatmap-Visualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MaRLs5PwgR6I9odbpWIreQ "Die Heatmap-Datenvisualisierung zeigt die Beziehung zwischen zwei Tabellenfeldern oder Indikatoraufgliederungen als Spektrum von Schattierungen zwischen zwei Farben. Die Farbe ändert sich, wenn Sie sich entlang der Achsen bewegen, und zeigt Muster im Wert eines oder beider Felder oder Aufgliederungen an.") | | [Blasendiagramm-Visualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UqMjPK5c8Np~9zER4~_IJw "Verwenden Sie eine Blasenvisualisierung, um mehrere separate Metriken in einem einzigen Diagramm anzuzeigen. Verwenden Sie Blasendiagramme, um binäre Fragen zu beantworten, z. B. ob zwei Felder eine Beziehung haben, und um Muster hervorzuheben.") ![Datenvisualisierung Blasendiagramm – mittel]() \> | Blasendiagramme sind Kreise unterschiedlicher Größe entlang einer y-Achse. Die x- und y-Achsen repräsentieren unterschiedliche numerische Felder, z. B. Werte oder Beträge. Verwenden Sie die relative Größe und Position der Kreise, um Felder zu vergleichen und ihre Beziehungen anzuzeigen. Sie können die Daten auch nach einem dritten Feld gruppieren, das qualitativ sein kann. Das dritte Feld hebt sich durch Farbe ab. Verwenden Sie Blasendiagramme, um binäre Fragen zu beantworten, z. B. ob zwei Felder eine Beziehung haben, und um Muster hervorzuheben. [Beispiel für eine Blasenvisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ec4gh_U8fn0m2mhKTSuPrA "Die Visualisierung von Blasendaten wird verwendet, um Felder zu vergleichen und ihre Beziehungen anzuzeigen.") | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_uyz_dtf_s5b} ## Andere Visualisierungen {#data-visualization-type-overview__section_gjk_c2r_g5b} Datenvisualisierungen können auch Kalender, einfache Listen, Indikatorbewertungslisten und Standort anzeigen. {#data-visualization-type-overview__table_bcx_f2r_g5b__entry__2} | Visualisierung | Beschreibung | |-|-| | [Kalendervisualisierung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/lOgONkj49cGET4wEY_Gpbg "Erstellen Sie Kalendervisualisierungen, um datumsbezogene Ereignisse anzuzeigen und hervorzuheben.") ![Datenvisualisierungstyp Kalender – mittel]() | Zeigt datengesteuerte Ereignisse in einem Kalenderformat an. | | [Einfache Liste](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IzNBRFKIFcIp9QaPyQR1tw "Listenberichte zeigen Daten in Form von erweiterbaren Listen an. Beispielsweise zeigt ein nach Priorität gruppierter Incident-Bericht nur die Prioritätsnamen und eine Anzahl von Datensätzen an, die angezeigt werden, wenn der Benutzer die Priorität auswählt. Sie können konfigurieren, ob Listen erweitert oder eingeklappt angezeigt werden.") ![Datenvisualisierungstyp Liste – mittel]() | Zeigt Daten in Form einer erweiterbaren Liste ähnlich einer standardmäßigen ServiceNow [Listenkomponente](https://developer.servicenow.com/dev.do#!/reference/now-experience/xanadu/shared-components/now-record-list-connected/overview) an. [Beispiel für die Visualisierung einer einfachen Liste](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/LXlBhVFKDSsIYbTjNqRqFw "Die einfache Listendatenvisualisierung wird verwendet, um ausgewählte Rohdaten aus einer Quelltabelle anzuzeigen.") | | [Indikator-Bewertungsliste](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wnwGTXZquh6fwMMkSw0V1A#create-dv-indicator-scorecard "Mit der Komponente „Indikator-Bewertungsliste“ können Benutzer Daten zwischen mehreren Performance Analytics -Indikatoren visualisieren und vergleichen. Hervorgehoben werden die Informationen über die zuletzt gesammelte Punktzahl, die Änderung gegenüber dem vorherigen Datenpunkt, den Trend im Laufe der Zeit und den Wert des zu erreichenden Ziels.​") ![Analytics Center-Bewertungslistenbericht – mittel]() | Mit der Komponente „Indikator-Bewertungsliste" können Sie Daten zwischen mehreren Performance Analytics -Indikatoren visualisieren und vergleichen. | | [Geomap](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/iflf_Vj15~ZX64WFm_YtBg "Eine Geokarten-Visualisierung zeigt die geografische Verteilung von Daten für eine Welt, ein Land, eine Region oder eine Provinz/einen Staat an. Geokarten verwenden Tabellendaten, die Standortinformationen enthalten.") ![Geomap-Datenvisualisierung]() | Zeigt Daten nach Land, Bundesland oder Stadt an. Benutzer können Tabellendaten verwenden, die Standortinformationen enthalten, um sie im Diagramm zu visualisieren. | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_bcx_f2r_g5b}