Attributbasiertes Styling

Sie können Layer basierend auf Daten-Attributen gestalten, um Unterschiede und Trends leicht zu identifizieren. Jeder Visualisierungsaspekt—Füllfarbe, Strichfarbe, Benutzerdefinierte Marker und Labels—kann nach jedem Feld in den Daten Ihres Layers gestaltet werden.

Wie man attributbasiertes Styling anwendet

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Klicken Sie auf Layer-Design und öffnen Sie den Stil-Bereich

Füllfarbe

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Bei Füllfarbe klicken Sie auf Optionen und weitere Einstellungen erscheinen

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In Farbe basierend auf wählen Sie das Feld zum Stylen aus.

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Jetzt können Sie zu Palette gehen und eine Farbpalette wählen oder die Standardpalette behalten. Erfahren Sie mehr im Abschnitt [Farbpalette](#farbpalette) unten.

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In Farbskala wählen Sie Ihre Datenklassifizierungsmethode. Alle Methoden finden Sie im Abschnitt Datenklassifizierungsmethoden.

Strichfarbe

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Bei Strichfarbe klicken Sie auf Optionen und weitere Einstellungen erscheinen

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In Farbe basierend auf, wählen Sie das Feld zum Stylen aus.

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Jetzt können Sie zu Palette gehen und eine Farbpalette wählen oder die Standardpalette behalten. Erfahren Sie mehr im Abschnitt [Farbpalette](#farbpalette) unten.

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In Farbskala, wählen Sie Ihre Datenklassifizierungsmethode. Alle Methoden finden Sie im Abschnitt Datenklassifizierungsmethoden.

Benutzerdefinierte Marker

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Bei Benutzerdefinierte Marker klicken Sie auf Optionen und weitere Einstellungen erscheinen

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In Marker basierend auf, wählen Sie das Feld zum Stylen aus.

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Bei Ordinale Marker können Sie den Marker wählen, den Sie für jeden Schritt verwenden möchten. Sie können ihn entweder aus der Bibliothek wählen oder Ihren eigenen hochladen.

Farbpalette

Eine Palette ist ein Set von Farben, die Ihre Datenwerte oder Kategorien repräsentieren.

Sie können Ihre Palette anpassen, indem Sie den Typ, Schritte, Umkehren der Farben auswählen oder Benutzerdefiniert für Ihren eigenen Farbbereich aktivieren.

GOAT bietet vier vordefinierte Palettentypen:

Palettentyp	Beispiel	Beschreibung
Divergierend		Nützlich für Daten mit einem zentralen Mittelpunkt, wie positive und negative Werte. Hilft dabei, Variationen um diesen Mittelpunkt klar zu zeigen.
Sequenziell		Ideal für Daten, die einer natürlichen Progression oder geordneten Sequenz folgen, wie steigende oder sinkende Werte. Exzellent für die Visualisierung kontinuierlicher Daten, zeigt allmähliche Änderungen von einem Extrem zum anderen.
Qualitativ		Entwickelt für unterschiedliche Kategorien oder Klassen. Hilft dabei, zwischen diskreten Kategorien zu unterscheiden, ohne Ordnung oder Wichtigkeit zu implizieren.
Einfarbig		Verwendet verschiedene Schattierungen und Töne einer einzigen Farbe. Erzeugt ein harmonisches Aussehen und ist effektiv für die Informationsübermittlung ohne die Ablenkung mehrerer Farben.

Datenklassifizierungsmethoden

Die Farbskala bestimmt, wie Datenwerte auf Farben abgebildet werden. GOAT bietet sechs Datenklassifizierungsmethoden: Quantil, Standardabweichung, Gleiches Intervall, Heads and Tails, Benutzerdefinierte Breaks und Benutzerdefiniert Ordinal. Alle Methoden haben standardmäßig 7 Klassen, aber Sie können diese Anzahl nach Bedarf anpassen.

Quantil

Teilt Daten in Klassen mit gleichen Anzahlen von Features auf. Ideal für linear verteilte Daten, erzeugt aber ungleiche Wertebereiche.

Standardabweichung

Klassifiziert Daten nach Abweichung vom Durchschnitt. Zeigt relative Streuung, Verteilung und Ausreißer statistisch, benötigt aber normalverteilte Daten.

Gleiches Intervall

Teilt Daten in gleich große Wertebereiche auf. Funktioniert gut bei gleichmäßig verteilten Daten, kann aber bei schiefen Daten irreführend sein (einige Klassen können leer sein).

Heads and Tails

Behandelt schiefe Daten durch Hervorhebung von Extremen. Fokussiert auf 'Köpfe' (sehr hohe Werte) und 'Schwänze' (sehr niedrige Werte). Nützlich für Datensätze, bei denen Extreme am wichtigsten sind und zur Hervorhebung von Disparitäten.

Benutzerdefiniert Ordinal (für Strings)

Sortiert und visualisiert String-Daten wie Kategorien oder Labels. Da Strings keine natürliche Ordnung haben, ermöglicht Benutzerdefiniert Ordinal Ihnen, Ihre eigenen Ordnungsregeln zu definieren für maßgeschneiderte Sequenzen.

Sie können mehr Schritte hinzufügen und mehrere String-Werte pro Gruppe aus dem Dropdown-Menü auswählen, das alle Werte aus Ihrem Datensatz auflistet.

Benutzerdefinierte Breaks (für Zahlen)

Für numerische Daten mit benutzerdefinierten Breakpoints oder Schwellenwerten. Bietet maßgeschneiderte Visualisierungen für spezifische Kontexte. Hilft dabei, Konsistenz über Karten hinweg zu erhalten. Gibt volle Kontrolle über Klassifizierungen, die mit realen Bedürfnissen übereinstimmen.

HINWEIS

Um Ihren Datensatz mit den Styling-Einstellungen in anderen Projekten zu verwenden, speichern Sie Ihren Stil als Standard.