Das Coronavirus hat viele Veranstalter dazu gezwungen, ihre geplanten Messen abzusagen oder zu verschieben. Umso mehr freuen wir uns, dass die ersten Messen wieder stattfinden – wenn auch oftmals digital – und wir daran teilnehmen können.
In unserem Kalender stehen in den nächsten Tagen sehr spannende Events an:
Vom 14. bis 18. September haben wir auf der TechCrunch Disrupt 2020 im Moscone Center in San Francisco einen virtuellen Messestand. Der Fokus dieser Veranstaltung liegt auf Gründern und Investoren, die die Zukunft disruptive Technologien und Ideen gestalten. Hunderte von Startups aus verschiedenen Bereichen werden den 10.000 Teilnehmern aus aller Welt ihre Geschichte erzählen – mit dabei auch DataLion. Wir freuen uns auf zahlreiche Interessierte an unserem virtuellen Messestand!
Zudem nehmen wir am 15. September am Online-Pitch für Startups von marktforschung.de teil. Der Pitch ist der erste Startup-Online-Wettbewerb für die Marktforschungs- und Data Analytics Branche. Innerhalb von 10 Minuten werden wir unsere Software vorstellen und die Fragen der Jury und des Fachpublikums beantworten. Hier geht es zur Anmeldung.
Vom 5. bis 9. Oktober sind wir bei der Woche der Marktforschung (WdM) vertreten. Die WdM funktioniert wie ein Festival: Es gibt eine Woche lang unterschiedlichste Veranstaltungen rund um die Marktforschung, Data-Science, UX und CX. Hier treten wir beim Software-Pitch an und zeigen, wie Marktforscher und Insight Professionals mithilfe unserer Software große und komplexe Datenmengen effizient aufbereiten, analysieren und visualisieren können. Ein Großteil der Veranstaltung wird dieses Jahr online stattfinden.
Das Coronavirus hat seit einigen Monaten nicht nur das gesellschaftliche Leben, sondern auch die Wirtschaft weltweit im Griff und das Startup-Ökosystem vor große Herausforderungen gestellt. Während einige Gründer um ihre Existenz fürchten, werden andere junge Firmen von der Krise geradezu beflügelt.
Business Insider hat kürzlich ein Ranking der 100 am schnellsten wachsenden Startups in Deutschland veröffentlicht. Insbesondere Firmen aus den Bereichen Software, E-Commerce und Health Care kommen gut durch die Corona-Krise. Unternehmen aus diesen Branchen profitieren vom Digitalisierungsschub – ausgelöst durch den Lockdown in vielen Lebensbereichen.
Aus diesem Grund gewinnt auch „Software as a Service“ (SaaS) an Bedeutung. SaaS-Anwendungen erhöhen die Flexibilität von Unternehmen und erlauben den Benutzern von beliebigen Geräten und Standorten auf die Software zugreifen zu können. Zu den bekanntesten webbasierten kollaborativen Anwendungen zählen Microsoft Teams, Zoom, etc.
Auch DataLion erlebt ein wachsendes Interesse an Harmonisierung, Auswertung und Dashboards. Insbesondere in der Coronazeit hat sich die Nachfrage nach unseren webbasierten Analyse-Software stark erhöht. Umso mehr freuen wir uns, dass wir bei Business Insider unter den Top 50 auftauchen:
Im Rahmen des Rankings wurden 16.000 deutsche Unternehmen ausgewertet, die aufgrund ihrer Technologieaffinität und Skalierbarkeit ins Startup-Raster fallen und jünger als 20 Jahre sind. Das Wachstum wurde anhand der Größe und des Buzz um das Unternehmen beurteilt.
Die neue DataLion-Version 1.11.1 beinhaltet folgende Änderungen:
Das neue DataLion-Update 1.11.1 kommt mit vielen neuen Features und zahlreiche
Fehlerbehebungen daher. DataLion läuft jetzt noch schneller und stabiler und
insbesondere das Feature SQL-Textboxen bietet viele Möglichkeiten für Anwender,
ihre Daten flexibel zu nutzen.
Fragen rund um die Neuerungen beantwortet unser Supportteam gerne: supportteam@datalion.com
Datenvisualisierung:
Für Charts und Titelzeilen kann eine Hintergrundfarbe eingestellt werden
(zu finden in den Chart-Einstellungen)
SQL-Textboxen können gespeichert bzw. der Bearbeitungsprozess abgebrochen werden und Code wird besser erkannt
Es können mehrere Charts in einem Widget dargestellt werden (wenn eine zweite Frage auf das Widget gezogen wird, kommt die Frage „separate oder merge“ und mit separate lassen sich die Charts nebeneinander darstellen)
Charts können ausgeblendet werden, wenn die Fallzahl zu niedrig ist
Es kann eine andere Variable als Fallzahl verwendet werden
Es wurde ein Dropdown Filter Reset eingeführt (steuerbar via JSON-Code in den Dropdown-Filter)
Gültige Prozent sind jetzt als neue Metrik für Donut- und Tortendiagramme verfügbar
Der Logo-Link in der Headerleiste kann deaktiviert werden
Die neue Funktion „Achsen reduzieren“ ermöglicht dass Achsen nicht gruppiert sondern nebeneinander dargestellt werden
Dashboards können nun via Embed-Links auf Webseiten eingebettet werden
Charts können von bestimmten Filtern ausgeschlossen werden
Reports und Dashboards:
Das Kopieren von Tabs und Reports kopiert nun die Textboxen als neue Textboxen
mit, damit können diese unabhängig voneinander bearbeitet werden
Importe und Exporte:
Der automatische Datenimport wurde verbessert
Im PDF-Export werden keine Bearbeitungsbuttons mehr angezeigt
Daten können beim Import zusammengeführt werden. Das heißt auch eine andere
Reihenfolge der Spalten bzw. neue Spalten in zusätzlichen Datensätzen können
mit „append“ problemlos eingelesen und erkannt werden
Administrationsbackend:
Die Sortierungsreihenfolge kann im Backend verändert werden (via Chart bearbeiten
bzw. in den Projekteinstellungen)
Cross-Origin Resource Sharing wurde aktiviert
Das Aktualisieren der Labels kann in eine Warteschlage eingereiht werden
(„Labels aktualisieren“ statt „Labels aktualisieren jetzt“)
Der Admin kann den Projektcache leeren
Sonstiges:
Tabellenpräfix wird der Zeitvariable hinzugefügt, damit Zeitstempel richtig
identifiziert werden kann, wenn mehrere Tabellen mit gleichen Variablen vorhanden
sind
Die Links eingebetteter Tabellen können nicht bearbeitet werden, Änderungen
sind nur an Dropdown- und Chartfiltern möglich
Projekte können nun kopiert/geklont werden (wenn ohne Daten kopiert wird,
wird auf die Daten des Originalprojekts zurückgegriffen)
Der Datepicker reagiert jetzt auf Spracheinstellungen und zeigt das Datum
in der gewählten Sprache an
Unter dem Motto „Presenting the Future“ präsentieren die wichtigsten Aussteller der Welt auf der DMEXCO 2019 am 11. und 12. September ihre digitalen Innovationen. Auch das DataLion-Team wird mit einem Stand vertreten sein und eine ganze Reihe spannender Innovationen in unserer Business Intelligence- und Dashboard-Software vorstellen.
Wir zeigen Ihnen gerne live vor Ort, wie Sie in wenigen Minuten einen Rohdatensatz in ein interaktives Dashboard verwandeln können und bei Bedarf dann auch wieder als gelayouteter Excel-Report oder als PowerPoint-Präsentationen mit echten eingebetteten Diagrammen exportieren können, die 1:1 Ihrer Firmen-CI entspricht.
Aber auch unsere eingebauten KI- und Machine Learning-Features, Geodatenvisualisierung oder IoT-Module präsentieren wir Ihnen gerne.
Sie finden uns an beiden Messetagen in Halle 9.1 an Stand E-003. Außerdem können Sie DataLion Gründer und Geschäftsführer Dr. Benedikt Köhler auch im Vortrag am Donnerstag, 12.9.2019 von 16:10 bis 16:20 auf der Startup Stage 2 treffen.
Wenn Sie einen Termin ausmachen möchten, schicken Sie uns einfach eine Mail an dmexco@datalion.com oder hinterlassen uns hier eine Nachricht. Wir freuen uns auf Sie!
Das Münchner Digital-Netzwerk MucDigital hat aus über 230 Nominierungen zum ersten Mal die 100 führenden Köpfe der Münchner Digital- und Kreativszene gekürt. Ausgewählt wurden Persönlichkeiten, die die digitale Transformation in München und Region vorantreiben und beeinflussen. Dazu zählt lt. der hochrangig besetzten 21-köpfigen Experten-Jury auch DataLion Gründer und CEO Dr. Benedikt Köhler. Er wusste u. a. mit
seinen Arbeiten im Bereich Data Science und der Entwicklung der BI-Software DataLion zu überzeugen.
Begründung der Jury
Hier die ausführliche Begründung der Jury: „Dr. Benedikt Köhler ist eine eher stille Größe in unserer manchmal lauten Stadt. Mit Big Data und Analytics beschäftigte sich der promovierte Soziologe schon lange, bevor er Ende 2014 DataLion gründete. Sein Unternehmen bietet heute Saas-Lösungen für Datenanalyse und -Visualisierung für die Bereiche Marketing, Forschung und Business Intelligence. Benedikt Köhler ist ein renommierter Referent in seinem Fachbereich, der sich außerdem unermüdlich an Gründungen und Initiativen beteiligt hat, die zum Ziel hatten, unterschiedlichste Bereiche des digitalen Lebens von Beginn an mitzugestalten. Dazu gehört beispielsweise die Arbeitsgemeinschaft Social Media e. V. oder auch das Slow Media Manifest für ein nachhaltige und verantwortungsvolle Medienproduktion. Als einziger in Deutschland lebender Forscher schaffte es Benedikt Köhler in das Ranking der einflussreichsten Daten-Wissenschaftler weltweit, das vom Beratungsunternehmen Cognilytica erstellt wird. Alles zusammen überzeugte die Jury, die Benedikt Köhler als kluge Stimme unserer Fachöffentlichkeit würdigt.“
Folgende Neuerungen finden Sie in der neuesten DataLion-Version:
Export als PowerPoint mit mehreren Charts auf einer Seite (in einzelnen Fällen kann es notwendig sein, die Export-Konfiguration im Administrationsbackend aufzurufen und abzuspeichern)
Tabellen können jetzt auch berechnete Spalten und Zeilen enthalten (z.B. Wachstumsraten oder rollierende Summen)
Auch verschachtelte Tabellen können berechnete Spalten enthalten
Nummer-Charts können jetzt als Prozent mit unterschiedlichen Nachkommastellen formatiert werden
Namen von Zeilen und Spalten können angepasst werden
In der Cache-Einstellung kann man die Lebensdauer angeben
Administratoren können Benachrichtigungen an Benutzer per Mail schicken
Zugangsprofile können auch auf dynamischen Fragen basieren
Beim Kopieren eines Reports werden auch Kopien der Chart-Einstellungen und Ein-/Ausblendungen erzeugt
Verknüpfungen von Tabellen lassen sich im Backend per Dropdown einrichten
Das API-Backend kann jetzt auch Mittelwerte berechnen
Zeitreihencharts können jetzt mehrere Ausprägungen und Filter beinhalten
Dashboards bieten Ihnen eine hervorragende Möglichkeit, komplexen Daten einen Sinn zu geben. Wie aussagekräftig ein Dashboard ist, hängt jedoch letztlich von der konkreten Zusammenstellung ab. In modernen Dashboard-Lösungen wie Datalion ist die Zusammenstellung von Charts kinderleicht – doch wie wählt man die passenden Chart-Typen aus?
Zunächst sollten Sie sich die Frage stellen, welche Botschaften und Informationen Sie mit Ihrem Dashboard vermitteln wollen und welche Art von Daten hierfür zur Verfügung stehen. Je nachdem, ob Sie etwa Verteilungen und Anteile darstellen wollen oder aber Trends und Verläufe visualisieren möchten, kommen unterschiedliche Chart-Typen in Frage. Auch die Zielgruppe Ihres Dashboards ist von Bedeutung: Ein Data-Analyst erwartet häufig eine andere Detailtiefe als beispielsweise ein Mitarbeiter aus dem Marketing. Weitere Informationen zur grundsätzlichen Herangehensweise finden sie auch hier.
Zudem sollten Sie einerseits mutig sein und neben Balken- und Liniendiagrammen auch einmal ungewöhnliche Chart-Typen nutzen, um die Zielgruppe Ihres Dashboards zu begeistern. Andererseits müssen Sie immer genauestens auf die Verständlichkeit und die Aussagekraft achten, dies sollte stets Ihre Priorität sein. Einen Mehrwert durch Interaktivität in Form von Auswahlfiltern anzubieten macht großen Sinn, hat allerdings ebenfalls Auswirkungen auf die Auswahl von geeigneten Darstellungsformen und muss entsprechend berücksichtigt werden. Zur optimalen Zusammenstellung eines Dashboards gehört neben der Entscheidung für die richtigen Charts letztlich auch die Definition von Farben, Schriftarten und die Abmessungen. Das beste Diagramm bringt nichts, wenn etwa Farben kaum aussagekräftig sind oder nicht zur Corporate Identity passen.
Am einfachsten ist es, in der Dashboard-Software mit verschiedenen, in Frage kommenden Visualisierungen zu spielen, zu testen und so Schritt für Schritt die besten Charts und Diagramme auszuwählen. Datalion bietet mehr als 50 verschiedene Chart-Visualisierungen, die mit wenigen Klicks eingefügt und ausgetauscht werden können. Einige besonders wichtige Chart-Typen stellen wir Ihnen im Folgenden vor.
Torten- und Donutdiagramm
Das gute alte Tortendiagramm (oder auch Kreisdiagramm) ist ein Klassiker und auch für weniger daten-affine Menschen gut zu verstehen. Geeignet ist diese Diagrammart für die Darstellung von relativen Häufigkeiten innerhalb einer Kategorie von Daten – alle Anteile zusammen ergeben 100 Prozent. Klassisches Beispiel: Altersgruppen oder Geschlechter und deren Anteile innerhalb einer Stichprobe.
Bei designorientierten Chart-Profis ebenfalls sehr begehrt ist das so genannte Radial-Chart. Es ähnelt optisch einem Tachometer und ist dank seiner Einfachheit sehr aussagekräftig. Allerdings ist das Einsatzspektrum begrenzt, da es nur für die Visualisierung von Variablen mit nur einer Ausprägung geeignet ist. Eng verwandt mit dem Tortendiagramm ist übrigens das Donutdiagramm: Das Loch in der Mitte lockert die Darstellung auf und sorgt so (zumindest) für einen optischen Leckerbissen.
Torten-Diagramm
Donut-Diagramm
Säulen- und Balkendiagramm
Auch Säulen- und Balkendiagramm gehören zur Grundausstattung eines jeden Dashboard-Künstlers. Dabei spricht man von einem Säulendiagramm, wenn die Säulen vertikal verlaufen.
Verlaufen die Säulen, Pardon Balken, horizontal, handelt es sich um ein Balkendiagramm. Zur Darstellung von relativen und absoluten Häufigkeiten und deren Vergleiche sind diese Chart-Typen hervorragend geeignet, was sie – egal ob vertikal oder horizontal – zu den beliebtesten Diagrammarten zählen lässt.
Säulen-Diagramm
Balken-Diagramm
Gestapeltes Balkendiagramm
Gestapeltes Balken-Diagramm
Eine wichtige Sonderform des Balkendiagramms ist das Gestapelte Balkendiagramm. Es eignet sich zur Darstellung von skalierten Daten und ermöglicht dank der komprimierten Darstellung einen schnell verständlichen Überblick – auch über umfangreiche Ergebnistabellen. Gestapelte Balkendiagramme werden häufig benutzt, wenn man Ergebnisse zu so genannten Einstellungsbatterien im Dashboard unterbringen möchte. Wichtig ist allerdings eine gute Farbwahl, die beispielsweise Zustimmung (grün) oder Ablehnung (rot) intuitiv erkennen lässt.
Liniendiagramm
Ein weiterer, wohlbekannter Klassiker ist das Liniendiagramm. Für Vergleiche von Merkmalen oder Trends gibt es kaum eine bessere Wahl. So können beispielsweise Ergebnisse verschiedener Imagemessungen dargestellt und wichtige Unterschiede einfach sichtbar gemacht werden. Für die Visualisierung von Zeitreihen bietet Datalion ein separates Zeitreihendiagramm an, das bereits entsprechend optimiert ist.
Linien-Diagramm
Polaritäten-Diagramm
Möchte man zwei oder mehrere Merkmale vergleichen und Unterschiede herausstellen, eignet sich das Polarity-Chart hervorragend. Polaritäten werden mit diesem Diagrammtyp einfach sichtbar gemacht. Häufig verwendet wird dieser Chart-Typ im Falle von Nutzungstrends oder Bekanntheitsmessungen, da die Darstellung gleichermaßen sehr anschaulich und einfach verständlich ist. Zudem ist sie hervorragend zur zusätzlichen Integration von Filtern geeignet.
Radar-Chart
Radar-Diagramm
Etwas ausgefallener ist das Radardiagramm, das aufgrund seines Aussehens auch Netzdiagramm genannt wird. Optisch ansprechend und aussagekräftig lassen sich auch größere Datenmengen darstellen. In der Regel wird dieser Chart-Typ zur Darstellung von Evaluationen, beispielsweise die gestützte Bekanntheit von Marken, verwendet. Voraussetzung ist, dass die zu vergleichenden Variablen die gleiche Skalierung haben. Jeder Wert wird auf eine Achse eingetragen und gleichmäßig auf 360° um den Nullpunkt verteilt, für jede Kategorie gibt es eine Achse. Nicht nur im Marketing stoßen Radar-Charts regelmäßig auf ein positives Echo und haben viele Fans.
Wordcloud
Wordcloud
Die Wordcloud oder Wortwolke ist wahrlich ein Sonderfall, lassen sich mit ihr doch keine quantitativen Ergebnisse darstellen. Bei qualitativen Daten ist die Wordcloud jedoch Gold wert: Begriffe, die besonders häufig vorkommen, werden größer bzw. prominenter dargestellt. Wörter die selten vorkommen, kleiner. Dies gibt Ergebnissen zu häufig schwer zu interpretierenden, offenen Antworten auf Knopfdruck einen Sinn und sieht auch noch gut aus. Na gut, ganz so einfach ist es dann doch nicht: Je nach Fragestellung und Antwortverhalten müssen die Ergebnisse bereinigt und etwa Füllwörter wie „und“ oder „ich“ entfernt werden. Nutzt man für die Darstellung danach aber noch die passenden Farben, wird die Wordcloud definitiv zum Hingucker.
Funnel-Chart
Funnel-Diagramm
Gerade Vertriebsprofis haben an diesem Chart-Typ ihre wahre Freude, lassen sich doch so die verschiedenen Stufen eines Sales-Funnels einfach und eindrucksvoll darstellen. Aber auch Ausprägungen anderer Verläufe oder Phasen lassen sich hiermit elegant kommunizieren. Ein wichtiger Mehrwert des Charts ist, dass mögliche Probleme zwischen Stufen eines Verlaufs oder Prozesses schnell identifiziert werden können.
Multidimensionale Skalierung
MDS-Diagramm
Ebenfalls sehr aussagekräftig ist die Darstellung der Multidimensionalen Skalierung (MDS). Diese wird beispielsweise dazu genutzt, bestimmte Käufergruppen zu identifizieren und deren jeweiligen Unterschiede zu verdeutlichen. Die Kombination zweier Merkmale spiegelt sich im Koordinatensystem wider, wobei die entsprechende Skalierung auf der x- bzw. y-Achse ablesbar ist. Diese Darstellungsform ist eher nichts für Anfänger, für Datenprofis ist sie früher oder später jedoch ein Must-have.
Scatter-Plot
Das gilt im Übrigen auch für das Scatterplot-Chart (auch: Streudiagramm): Ähnlich wie im MDS-Diagramm werden Werte zweier Dimensionen in einem Koordinatensystem dargestellt. In dieser Diagrammart geht es jedoch um die Darstellung von Zusammenhängen zwischen zwei Variablen bzw. Merkmalen. Mit einem Blick lässt sich am Muster der Punkte erkennen, ob Variablen korrelieren und in welchem Ausmaß sie dies tun.
Bubble-Chart
Eher etwas für Designliebhaber sind hingegen Bubble-Charts (auch: Blasendiagramme). Die verwendeten Kreise eignen sich zum Vergleich von Ausprägungen einer Variablen, etwa wenn man verschiedene Altersgruppen innerhalb der Variable „Alter“ im Vergleich darstellen möchte. Zum einen repräsentiert der Radius der Kreise die Größe des Anteils, zum andern können auch Farben zur Verdeutlichung der Unterschiede verwendet werden. Wer jedoch kein Fan von „Bubbles“ ist, nutzt besser das Treemap-Chart: Es funktioniert wie das Bubble-Chart, allerdings mit Vierecken statt mit Kreisen. Das wirkt etwas aufgeräumter und die Unterschiede können häufig besser interpretiert werden.
Bubble-Chart
Treemap-Diagramm
Chord-Chart
Chord-Chart
Ein wahres Kunstwerk kann das Chord-Diagramm sein – wenn man denn die richtigen Daten verwendet. Aus Design-Gesichtspunkten ist dieser Diagrammtyp außer Konkurrenz, die Interpretation ist für viele Menschen jedoch erfahrungsgemäß schwierig. Dargestellt werden Beziehungen und Überschneidungen zwischen Daten in einer Matrix. So lassen sich beispielsweise verschiedene Käufergruppen identifizieren. Hat man das Grundprinzip als Dashboard-Nutzer einmal verstanden, ist der Mehrwert groß. Damit es so weit kommt, sollte man als Dashboard-Gestalter jedoch eine Erläuterung zur Verfügung stellen.
Am 16. Mai hat Franziska Scharch, Head of Business Development bei DataLion, ein Webinar gehalten. Thema war: zum Thema “In nur fünf Schritten zu Ihrem individuellen Dashboard”. Der Mitschnitt zeigt, wie schnell man mit DataLion ein Dashboard aufbauen kann.
Folgende fünf Schritte wurden behandelt:
Datenimport: Wie bekommt man die Daten ins Dashboard?
Verknüpfung: Wie kann man mit unterschiedlichen Datenquellen in einem Dashboard arbeiten?
Metriken: Welche Berechnungen gibt es in DataLion und wie kann ich sie verwenden?
In der neuen DataLion-Version 1.10.4 finden Sie die folgenden Neuerungen:
Datenvisualisierung
Neuer Charttyp: Gestapelter Balken mit Veränderungsraten
In Projekten mit mehreren Tabellen können diese jetzt über gemeinsame Schlüssel verknüpft werden, so dass damit auch Auswertungen über mehrere Tabellen hinweg möglich werden
Die angezeigten Werte (Zahlen, Balken etc.) können aus einer beliebigen Variable / Spalte berechnet werden (z.B. Umsatz).
Scatterplots funktionieren jetzt auch mit berechneten Variablen (Summen oder Mittelwerte)
Tabellen können jetzt auch mit verschachtelten Spalten dargestellt werden
Tabellen lassen sich jetzt auch für die Darstellung von Mittelwerten, Summen, Maximum etc. verwenden
Im Charttyp Image öffnen sich die Bilder auf Klick jetzt in einem Overlay-Fenster
Zeitreihencharts können jetzt auch gewichtete Daten verarbeiten
Reports und Dashboards
Benutzername und Unternehmen können jetzt für die Individualisierung von Titeln und Beschriftungen verwendet werden
Der PowerPoint-Export übernimmt jetzt im Dashboard angepasste Charttitel
Einstellungen
Das Open Text-Chart für einzelne Nennungen lädt die Daten jetzt dynamisch per AJAX inklusive Paginierung
Das Admin-Backend zeigt jetzt sowohl die eindeutigen Schlüssel als auch die Index-Spalten für die Tabellen an
Projekte oder Imports ohne Namen werden jetzt im Admin-Bereich optisch schöner dargestellt
Die Kategorienauswahl im Zugangsprofil-Editor besitzt jetzt einen „Zurück“-Button
Die Software ist jetzt bei Bedarf auch als Docker-Container verfügbar
Exportfunktionen
Umfangreiche Excel-Reports lassen sich automatisch z.B. über Nacht berechnen und können dann als statisches Dokument ausgeliefert werden
Der PowerPoint-Export für Zeitreihen mit mehreren kombinierten Variablen sowie für gefilterte Charts wurde optimiert
Codebuch / Datenimport
Im Codeplan können auch einzelnen Fragen Farben oder Farbschemata zugewiesen werden
Im Codeplan können jetzt auch englischsprachige Bezeichnungen verwendet werden („Measure“ – „Item“ – „Value“ statt „Frage“ – „Merkm“ – „Auspr“)
Nach einem automatischen Datenimport werden jetzt auch die mit <label> markierten Labels aktualisiert
Der automatische SQL-Datenimport kann die Daten jetzt in eine separate Tabelle einspielen
Dynamische Surveyfragen (d.h. Datenstrukturen mit einer Spalte für den Text und einer weiteren Spalte für die Antwort) können jetzt auch aus unterschiedlichen Tabellen kommen
Folgende Bugs haben wir gefixt:
Auch Charts mit mehr als zwei Filtern verwenden nur zwei Achsen
Die Mouseover-Wertepopups in Charts flackern jetzt nicht mehr
Leere Filterdropdowns werden jetzt korrekt dargestellt
Dynamische Werte mit {{ }} lassen sich jetzt auch über das API-Backend berechnen
Dynamische Zeitreiheneinstellungen werden jetzt beibehalten
Mittelwerte in horizontalen gestapelten Balken werden jetzt besser ausgerichtet
Die Kategorienansicht im Backend zeigt jetzt nur echte Unterkategorien an
Das Mouseover im Zeitreihenchart zeigt Werte jetzt in der richtigen Präzision an
In einigen Fällen wurden die Filter nicht vollständig beschriftet
Warnung bei nicht korrekt gesetzten Farbwerten wurden behoben
Der Import von Codeplänen mit gestapelten Charts läuft jetzt stabil
Zahlreiche Design- und Performance-Verbesserungen (z.B. Optimierungen der Geschwindigkeit, insbesondere bei der Darstellung von gefilterten Charts sowie im Excel-Export)
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