Summary  
This chapter covers how to create and interpret histograms by dividing numerical data into intervals (bins) and counting the frequency of observations in each bin to visualize data distributions.

General domain of usage  
Data analysis

Ein **Histogramm** in Tableau ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Visualisierung der Verteilung numerischer Daten. Es hilft Ihnen zu verstehen, wie Werte **über definierte Intervalle verteilt** sind und wie häufig sie in Ihrem Datensatz vorkommen.  

Hier sind die Hauptmerkmale von Histogrammen:

## Warum Histogramme?  

Histogramme sind besonders nützlich für:  
- Die Analyse der Datenverteilung über Bereiche oder Intervalle;  
- Das Erkennen von Mustern, wie Clusterbildung oder Ausreißer;  
- Die Vereinfachung großer Datensätze für bessere Einblicke.

Was zeigt die Höhe eines Balkens in einem Histogramm an?

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Kernfunktionen von Tableau und befähigt Lernende, wirkungsvolle Datenvisualisierungen und Dashboards zu erstellen. Wir werden wesentliche Themen wie die Arbeit mit Diagrammen, Filtern, berechneten Feldern und Parametern sowie fortgeschrittene Techniken wie das Kombinieren von Daten und das Erstellen interaktiver Dashboards behandeln. Am Ende werden Sie die Fähigkeiten haben, Rohdaten mühelos und mit Zuversicht in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Dieser Abschnitt legt das Fundament für das Beherrschen von Tableau, indem er Sie durch die Installation, Navigation und grundlegende Operationen führt. Vom Ausführen von Joins und dem Aufteilen von Spalten bis hin zum Verständnis von Filtern, Markierungen und der Datenansicht werden Sie mit wesentlichen Werkzeugen für die Datenexploration und -visualisierung ausgestattet.

Dieser Abschnitt befasst sich mit den leistungsstarken Werkzeugen von Tableau zur Datenorganisation, Filterung und Anpassung. Sie lernen, Dimensionen und Kennzahlen zu unterscheiden, mit kontinuierlichen und diskreten Feldern zu arbeiten und berechnete Felder sowie interaktive Dashboards zu erstellen. Durch praktische Herausforderungen wenden Sie diese Werkzeuge an, um Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Ihre Visualisierungen zu verbessern.

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Erstellung wirkungsvoller Visualisierungen, um Muster und Trends in Ihren Daten zu entdecken. Von Heatmaps und Streudiagrammen bis hin zu Baumkarten und Kombinationsdiagrammen werden Sie eine Vielzahl von Diagrammtypen erkunden, die auf unterschiedliche analytische Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Dieser Abschnitt führt fortgeschrittene Visualisierungstechniken ein, um die Datenanalyse und das Storytelling zu verbessern. Sie lernen, Bullet-Diagramme, gestapelte Flächendiagramme, Histogramme und Boxplots zu erstellen, die tiefere Einblicke in Trends, Verteilungen und Vergleiche ermöglichen.