Themengraben-Diagramm: Kontinuierlicher kategorialer Fluss und Trendanalyse

Wenn verfolgt wird, wie sich mehrere kontinuierliche Kategorien im Laufe der Zeit entwickeln – beispielsweise Produktverkäufe über Quartale, sich ändernde Themen-Trends in der Nachrichtenberichterstattung oder Medienkonsummuster – dann bietet das Themengraben-Diagramm (eine spezialisierte Form eines Streamgraphs) bietet eine intuitive, visuell auffällige Darstellung. Im Gegensatz zu herkömmlichen gestapelten Flächendiagrammen, die an einer flachen Grundlinie ansetzen, fließt ein Themengraben-Diagramm horizontal um eine zentrale Achse herum und erzeugt eine organische, flussartige Visualisierung, bei der einzelne Ströme je nach quantitativen Wertänderungen breiter oder schmaler werden.

Die Funktionsweise von Themengraben-Diagrammen

In Apache ECharts verwenden Themengraben-Diagrammetype: 'themeRiver'. Anstatt sich auf traditionellexAxis undyAxis Konfigurationen zu verlassen, arbeitet das Diagramm mit einer einzigen horizontalensingleAxis mittype: 'time' odertype: 'value'. Datenpunkte werden als Array-Tupel im Format[time, value, categoryName].

1. Grundlegende Einrichtung

Um ein grundlegendes Themengraben-Diagramm zu erstellen, konfigurieren Sie einesingleAxis vom Typ'time', geben Sie antype: 'themeRiver' in Ihrer Serie und liefern Sie Ihre Flussbeobachtungen imdata Array:

option = {
    tooltip: {
        trigger: 'axis',
        axisPointer: {
            type: 'line',
            lineStyle: {
                color: 'rgba(0,0,0,0.2)',
                width: 1,
                type: 'solid'
            }
        }
    },
    legend: {
        data: ['Technologie', 'Mode', 'Sport']
    },
    singleAxis: {
        top: 50,
        bottom: 50,
        axisTick: {},
        axisLabel: {},
        type: 'time',
        axisPointer: {
            animation: true,
            label: { show: true }
        },
        splitLine: {
            show: true,
            lineStyle: {
                type: 'dashed',
                opacity: 0.5
            }
        }
    },
    series: [
        {
            type: 'themeRiver',
            emphasis: {
                itemStyle: {
                    shadowBlur: 20,
                    shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.3)'
                }
            },
            data: [
                ['2026-01-01', 12, 'Technologie'],
                ['2026-02-01', 24, 'Technologie'],
                ['2026-03-01', 32, 'Technologie'],
                ['2026-04-01', 18, 'Technologie'],
                ['2026-01-01', 15, 'Mode'],
                ['2026-02-01', 18, 'Mode'],
                ['2026-03-01', 10, 'Mode'],
                ['2026-04-01', 25, 'Mode'],
                ['2026-01-01', 8, 'Sport'],
                ['2026-02-01', 12, 'Sport'],
                ['2026-03-01', 28, 'Sport'],
                ['2026-04-01', 20, 'Sport']
            ]
        }
    ]
};

 

Erweiterte strukturelle Techniken

Themengräben-Diagramme sind besonders gut geeignet, um komplexe mehrkategoriale Ereignisse über lange Zeitverläufe hinweg zu überwachen, wobei benutzerdefinierte Tooltips und gestylte Kategoriefarbpaletten verwendet werden.

1. Mehrfachstrom-Medien-Volumenfluss

Die Anpassung der Stromfarben mit expliziten Farbpalette-Zuordnungen und benutzerdefinierten Achsentooltips verwandelt rohe Ereignisprotokolle in eine saubere Aktivitätszeitachse:

const categories = ['Artikel', 'Videoaufrufe', 'Podcast-Abspielen', 'Soziale Freigaben'];

option = {
    title: {
        text: 'Inhaltsengagement-Ströme',
        left: 'center'
    },
    tooltip: {
        trigger: 'axis',
        axisPointer: {
            type: 'line',
            lineStyle: {
                color: '#333',
                width: 1
            }
        }
    },
    legend: {
        data: categories,
        bottom: 10
    },
    color: ['#5470c6', '#91cc75', '#fac858', '#ee6666'],
    singleAxis: {
        top: '15%',
        bottom: '20%',
        type: 'time',
        axisLine: { lineStyle: { color: '#ccc' } },
        splitLine: { show: false }
    },
    series: [
        {
            type: 'themeRiver',
            label: {
                show: true,
                position: 'left',
                fontSize: 12
            },
            data: [
                ['2026-01-01', 120, 'Artikel'], ['2026-02-01', 200, 'Artikel'], ['2026-03-01', 150, 'Artikel'], ['2026-04-01', 80, 'Artikel'],
                ['2026-01-01', 60, 'Videoaufrufe'], ['2026-02-01', 140, 'Videoaufrufe'], ['2026-03-01', 220, 'Videoaufrufe'], ['2026-04-01', 310, 'Videoaufrufe'],
                ['2026-01-01', 30, 'Podcast-Abspielen'], ['2026-02-01', 45, 'Podcast-Abspielen'], ['2026-03-01', 90, 'Podcast-Abspielen'], ['2026-04-01', 110, 'Podcast-Abspielen'],
                ['2026-01-01', 180, 'Soziale Freigaben'], ['2026-02-01', 110, 'Soziale Freigaben'], ['2026-03-01', 70, 'Soziale Freigaben'], ['2026-04-01', 95, 'Soziale Freigaben']
            ]
        }
    ]
};

 

Strategische Best Practices

  • Daten-Tupel korrekt formatieren: Jeder Eintrag im data Array muss die genaue Reihenfolge [Datum, Wert, Kategoriename] einhalten, damit ECharts die kontinuierlichen Ströme korrekt aufteilt und stapelt.
  • Kategorien-Ausbreitung begrenzen: Halten Sie die Anzahl der unterschiedlichen Kategorien zwischen 3 und 7. Zu viele Ströme machen die einzelnen Bänder schmal und schwer zu verfolgen über Zeitpunkte hinweg.
  • Nutzen Sie singleAxis Größenanpassung: Passen Sie top und bottom am singleAxis Eigenschaft zur Steuerung des vertikalen Abstands und zur Verhinderung, dass äußere Stream-Bezeichnungen an den Kanten des Containers abgeschnitten werden.
Nach oben scrollen