In den meisten Fällen werden Signale in mehreren untereinander angeordneten Plots mit synchronisierter X-Achse analysiert. Signale mit annähernd gleicher Messgröße werden dabei oft im selben Plot dargestellt. Manchmal ist es allerdings übersichtlicher, Signale mit unterschiedlichen Messgrößen gemeinsam in einem Plot darzustellen. In vielen Datenvisualisierungstools ist es daher üblich, mehrere Y-Achsen zu verwenden. Stellt man allerdings zu viele Signale in einem Plot dar, kann das schnell unübersichtlich werden.
Für ScryLab haben wir uns daher bewusst dafür entschieden, maximal zwei Y-Achsen zuzulassen – eine links und eine rechts. Das stellt einen guten Mittelweg zwischen Übersichtlichkeit und Flexibilität dar.
Vermeidung von Überladung
Werden zu viele Y-Achsen in einem Plot angezeigt, kann das zu visueller Überforderung führen. Der ständige Wechsel zwischen Signalen und Skalen der Achsen erschwert dabei die Interpretation der Daten – sowohl für euch selbst als auch für andere, mit denen ihre diese Darstellungen teilt. Wir haben uns daher bewusst dafür entschieden, die linke Y-Achse als Hauptachse beizubehalten, während die rechte Y-Achse nur bei Bedarf erscheint. So bleibt der Plot klar strukturiert und leicht lesbar.
Subplots als flexible Lösung
Wenn ihr noch mehr Signale in einer gemeinsamen Übersicht vergleichen möchtet, könnt ihr zusätzlich mehrere Subplots verwenden. Diese lassen sich über eine synchronisierte X-Achse koppeln, sodass auch ein plotübergreifender Vergleich möglich ist, ohne die Darstellung zu überladen.
Visuelle Zuordnung
Jedes Signal wird standardmäßig auf der linken Achse geplottet. Wenn ihr ein Signal auf die rechte Achse verschiebt, wird diese Zuordnung durch einen farbigen Marker an der entsprechenden Achse sichtbar gemacht. Dadurch lässt sich auf einen Blick erkennen, welche Signale zu welcher Achse gehören.
Intuitive Navigation
Auch mit einer zweiten Y-Achse bleibt die Navigation konsistent: Zoomen und Verschieben im Plotbereich wirken sich immer auf beide Achsen gleichermaßen aus, sodass die Signale zueinander nicht verschoben oder verzerrt werden. Eine voneinander unabhängige Anpassung der Achsen lässt sich über die Steuerung an den dargestellten Achsen erreichen.
Fazit
Mit diesem Design möchten wir eine übersichtliche Darstellung komplexer Messdaten ermöglichen, ohne zusätzliche Komplexität einzubauen. Anstelle beliebig vieler Achsen setzen wir auf klar definierte Strukturen, eine eindeutige visuelle Zuordnung und Subplots als sinnvolle Ergänzung.
Wir glauben, dass diese Entscheidung zu einer besseren Datenanalyseerfahrung führt – verständlich, nachvollziehbar und alltagstauglich.