Online Graph Digitalisierer
Vielleicht sind Sie noch nie auf die Idee gekommen, einen Online-Plot-Digitizer zu verwenden, doch er kann branchenübergreifend äußerst hilfreich sein. Datenvisualisierung ist keine neue Technologie – sie wird seit Jahrzehnten eingesetzt. Da die Welt jedoch zunehmend an visueller Informationsvermittlung interessiert ist, gewinnen Datenplots immer mehr an Bedeutung. Doch wie hängt das mit künstlicher Intelligenz zusammen? Und was ist überhaupt ein Online-Plot-Digitizer?
Was ist ein Datenplot und warum brauche ich ihn?
Für alle, die eine kurze Auffrischung benötigen: Ein Datenplot ist eine visuelle Darstellung von Daten mithilfe von Datenpunkten in einem Diagramm.
Um einen Datenplot zu erstellen, benötigen Sie eine X-Achse und eine Y-Achse sowie entsprechende Datenpunkte.
Ein Beispiel für einen solchen Datenplot wäre das Sammeln von Daten aus biotischen Quellen – also aus der Natur.
Man könnte zum Beispiel die Zeit des Sonnenaufgangs an jedem Morgen aufzeichnen.
Dazu würden Sie eine Liste der Tage erstellen, an denen Sie diese Daten erfassen, sowie die jeweilige Uhrzeit des Sonnenaufgangs.
Um anschließend ein Diagramm zu erstellen, platzieren Sie Ihre unabhängige Variable – das Datum – auf der X-Achse und Ihre abhängige Variable – die Uhrzeit – auf der Y-Achse.
Zum Schluss tragen Sie Ihre Daten ein, indem Sie jeden Punkt exakt (oder so genau wie möglich) an der Stelle platzieren, an der er im Diagramm liegen würde.
Dies ist eine grundlegende Erklärung eines Datenplots.
Anhand des Datenplots können Sie visuell erkennen, wie die Sonne im Verlauf des Jahres bis zur Sommersonnenwende jeden Tag früher aufgeht und wie sie danach bis zur Wintersonnenwende jeden Tag später aufgeht.
Je nachdem, wie Ihr Diagramm erstellt ist, sehen Sie eine positive Linie, eine negative Linie oder einen Bogen, der auch als Penumbra bezeichnet wird, in die eine oder andere Richtung.
Warum also erstellen wir Datenplots?
Erkunden
Zunächst möchten wir die uns vorliegenden Informationen erkunden, und eine visuelle Darstellung unserer Daten ermöglicht es uns, diese positiven, negativen oder bogenförmigen Verläufe zu erkennen.
In der Materialherstellung möchten wir beispielsweise sehen können, wie viel Druck wir auf ein bestimmtes Metall, Holz, Plastik oder Glas ausüben können, bevor es bricht. Diese Informationen sind entscheidend für den Haus- und Gebäudebau, für die Herstellung von Werkzeugen, für die Entwicklung von Maschinen und vieles mehr.
In der pharmazeutischen Produktion wollen wir möglicherweise wissen, wie wirksam ein Antibiotikum gegen ein Bakterium ist, was den Arzneimittelherstellern zeigt, wie viel Wirkstoff in ein Medikament aufgenommen werden sollte.
Im Gesundheits- und Sozialwesen möchten wir unter Umständen erkennen, wie virulent ein Virus ist oder wie lange es im menschlichen Körper durchschnittlich bestehen bleibt.
All diese Informationen werden als Daten erfasst.
Überwachen
Sobald wir mit der Datenerfassung begonnen haben, möchten wir häufig die laufende Situation überwachen.
So kann es in der Pharmaindustrie beispielsweise wichtig sein zu beobachten, ob die Wirksamkeit eines Medikaments im Laufe der Zeit nachlässt oder ob mit der Zeit Nebenwirkungen auftreten.
In der Herstellung von Werkzeugen, Textilien und Maschinen möchte man die dauerhafte Festigkeit eines bestimmten Materials testen.
In der Brauindustrie ist es wichtig zu überwachen, wie lange mit einem bestimmten Hefestamm gearbeitet wird und ob dessen Vitalität zu- oder abnimmt.
Erklären
Schließlich nutzen wir Datenplots, um anderen zu erklären, was wir beobachten.
Ob im Klassenzimmer oder im Sitzungssaal – visuelle Hilfsmittel helfen dem Publikum, die vermittelten Informationen besser aufzunehmen und zu verarbeiten.
Datenplots geben Ihnen etwas, auf das Sie zeigen können, wenn Sie gute oder schlechte Nachrichten überbringen, und bieten Ihrem Publikum eine konkrete Grundlage dafür, was funktioniert und was nicht.
In Brainstorming-Sitzungen zur Problemlösung helfen Datenplots dabei, die Diskussion auf die Daten zu fokussieren.
Welche Branchen nutzen Datenplots?
Wie bereits gezeigt, können Datenplots in nahezu allen Branchen eingesetzt werden und für verschiedenste Zwecke nützlich sein.
Was ist ein Online-Plot-Digitizer?
Wahrscheinlich sind Sie bereits damit vertraut, Daten am Computer zu visualisieren und sich Diagramme wie Balken-, Linien- oder andere Grafiken automatisch erstellen zu lassen.
Ein Plot-Digitizer macht im Grunde das Gegenteil – er rekonstruiert die Informationen.
Warum sollte man das benötigen?
Angenommen, Sie erhalten von einem Kunden ein Diagramm, das die Leistung eines Wettbewerbers zeigt, und müssen wissen, wie die zugrunde liegenden Daten tatsächlich aussehen. Ein Online-Plot-Digitizer nimmt das Bild des Diagramms und stellt Ihnen die tatsächlichen Daten zur Verfügung.
Diese Anwendung ist auch hilfreich, wenn Sie ein neues Medikament testen oder Informationen überprüfen möchten, die Sie von einer Kollegin oder einem Kollegen erhalten haben.
Wenn Sie Fragen dazu haben, welche Daten hinter einem Plot stehen, hilft Ihnen ein Online-Plot-Digitizer weiter.
Oculyze kann helfen
Oculyze hat einen Online-Plot-Digitizer entwickelt, der mithilfe künstlicher Intelligenz jedes Datenplot- oder Diagrammbild rekonstruiert.
Wenn Sie das Bild in die Anwendung hochladen können, liefert Ihnen der Online-Plot-Digitizer die harten Daten, auf denen der Plot basiert.
Diese Informationen werden zu einem echten Vorteil, da Sie bei der Diskussion des Datenplots nun mit den konkreten Zahlen hinter der visuellen Darstellung arbeiten.
Ob bei Diskussionen über Fertigung, Gesundheits- und Sozialwesen, Gesundheitsversorgung, biotische Veränderungen oder andere Bereiche aus Wissenschaft, Technologie und Ingenieurwesen – es lohnt sich immer, möglichst viele Informationen zur Verfügung zu haben.
Diese Informationen eröffnen uns neue Wege und bessere Werkzeuge, um herauszufinden, wie diese Wege aussehen könnten.
In diesem Sinne kann ein Online-Plot-Digitizer nur von Nutzen sein.
Hier sehen Sie ein Beispiel dafür, wie die Digitalisierung mit dem Oculyze Plot Recognizer funktioniert*:
*Die gemappten Punkte sind die X-Y-Koordinaten, die der Skalierung beider Achsen zugeordnet wurden. Die imagePoints-Daten sind dieselben Punkte, jedoch in Pixelkoordinaten des Ausgabebildes und daher noch nicht auf die Achsenskalierung abgebildet.
Die Oculyze Plot Digitizer Online-App kann weiterentwickelt werden, um eine Vielzahl weiterer Diagrammtypen über XY-Diagramme hinaus zu unterstützen. Wenn Sie an einem speziellen Anwendungsfall interessiert sind, kontaktieren Sie uns unter [email protected]! Außerdem können Sie unsere Plot-Digitizer-Online-App jetzt kostenlos testen.
