Jede dieser Visualisierungen verwendet echte oder realistisch simulierte Daten und ist voll interaktiv. Hovern, klicken, zoomen – entdecken Sie Muster, die in Tabellen verborgen bleiben.
Welt-BIP Analyse 2024
Flächengewichtung nach nominalem BIP und relative Veränderung
Interaktiv
Was Sie sehen: Jede Zelle repräsentiert ein Land. Die Fläche entspricht proportional dem nominalen BIP – so erkennen Sie auf einen Blick, welche Volkswirtschaften die Weltwirtschaft dominieren. Datenquelle: IWF-Schätzung Oktober 2025.
Hover für Details · Quelle: IWF Okt. 2025
Mobiler Datenstrom
Anteil Mobilfunk-Traffic nach Region · Feb. 2025 – Feb. 2026
Live-Daten
Was Sie sehen: Partikelströme visualisieren den Anteil des mobilen Internetverkehrs in vier Ländern. Je dichter der Strom, desto höher der Mobile-Anteil. Bewegen Sie die Maus über die Animation. Datenquelle: Cloudflare Radar.
Hover über die Partikel · Buttons filtern Regionen
Was Sie sehen: 5.000 Datenpunkte repräsentieren fiktive Nutzerprofile. Per Knopfdruck sortiert der Algorithmus sie nach Region, Emotion, Alter oder Interessen – und enthüllt verborgene Cluster.
User DNA: Ursprung
5.000 Profile im digitalen Äther. Simulation.
Tabs wechseln · Clustering in Echtzeit beobachten
Globale Erdbeben-Aktivität
Beben (Stärke 2.5+) der letzten 30 Tage · Echtzeit-Daten
Echtzeit
Was Sie sehen: Ein 3D-Globus zeigt Erdbeben der letzten 30 Tage. Die Säulenhöhe entspricht der kumulierten Stärke pro Region. Drehen Sie den Globus, zoomen Sie und hovern Sie über Hotspots. Datenquelle: USGS Earthquake Feed (live).
Globus drehen und zoomen · Über Säulen hovern · Live USGS-Daten
Siemens Konzernstruktur
Interaktiver Sunburst · Klicken Sie auf Segmente zum Reinzoomen
Organigramm
Was Sie sehen: Die Siemens-Organisationsstruktur als zoombares Sunburst-Diagramm. Klicken Sie auf ein farbiges Segment, um in den Geschäftsbereich hineinzuzoomen. Klicken Sie auf die Mitte, um zurückzukehren. Datenquelle: Siemens Geschäftsbericht 2024.
Segmente anklicken zum Reinzoomen · Mitte = Zurück
Globales Handelsnetzwerk
Top-20 Handelsbeziehungen · Warenhandel 2023
D3 Force
Was Sie sehen: Jeder Knoten ist eine Volkswirtschaft. Die Verbindungsstärke zeigt das bilaterale Handelsvolumen. Ziehen Sie Knoten, um die Netzwerk-Dynamik zu beobachten. Datenquelle: UN Comtrade / WTO, Warenhandel 2023 (Mrd. USD).
Knoten ziehen · Hover für Details · Datenquelle: UN Comtrade 2023
Globale Energieflüsse
Energiequelle → Verbrauchssektor · Chord-Diagramm
D3 Chord
Was Sie sehen: Ein Chord-Diagramm zeigt, wie Primärenergie auf die Verbrauchssektoren verteilt wird. Die Bandbreite entspricht dem Energiefluss in EJ. Daten: IEA World Energy Outlook 2024.
Hover über Segmente und Bänder · Quelle: IEA WEO 2024
Was Sie sehen: Eine Kalender-Heatmap zeigt den simulierten Tagesumsatz eines Online-Versandhandels für 2025. Dunklere Zellen = höhere Umsätze. Erkennen Sie saisonale Muster (Weihnachtsgeschäft, Black Friday, Sommerflaute).
Hover für Tageswerte · Simulierte Saisonmuster
Gefällt Ihnen, was Sie sehen? Lassen Sie uns über eine Visualisierung für Ihre Daten sprechen.
Reale Anwendungsfälle aus Lebensmitteltechnik, Medizin und Ökologie — jedes Modell wird individuell auf Ihre Daten angepasst.
Alle Visualisierungen basieren auf synthetisierten Demonstrationsdaten.Projekt anfragen
Gradient Boosting (XGBoost)
Allergen-Risikobewertung in Produktrezepturen
Lebensmitteltechnik & Verbraucherschutz. XGBoost bewertet das Kreuzkontaminationsrisiko in gemeinsam genutzten Produktionslinien. SHAP-Werte erklären jede Vorhersage einzeln — auditierbar für Qualitätssicherung und Behörden.
ⓘ Verändern Sie die Produktionsparameter — Risikowert und SHAP-Wasserfall aktualisieren sich automatisch.
Stufe 3 — Standard-CIP
40 % der Laufzeit
SHAP-Wasserfall: Merkmalsbeitrag
Risikowert
0.58
Score 0–1
Einstufung
Mittel
Konfidenz
81 %
Vergleich Basis-Methoden: F1-Score
Entscheidungsbaum (Decision Tree)
Klinisches Mangelernährungs-Screening (MedTech)
Medizintechnik & klinische Entscheidungsunterstützung. Der Baum bildet den validierten NRS-2002-Score nach. Da jede Verzweigung sichtbar ist, erfüllt das Modell die Transparenzanforderungen des EU AI Act für Hochrisiko-Medizinprodukte.
22.0
4.0 %
Entscheidungspfad
Merkmals-Gewichtung (Gini)
Naïve Bayes · Textklassifikation
Automatische Klassifikation von Verbraucherbeschwerden
Verbraucherschutz & Regulatory Affairs. Naïve Bayes klassifiziert eingehende Beschwerdetexte in Prioritätskategorien. Latenz unter 2 ms ermöglicht Echtzeit-Triaging bei tausenden Meldungen täglich.
Kategorie-Wahrscheinlichkeiten
Diagnostische Schlüsselwörter
Präzision
91.4 %
Recall
88.7 %
Latenz
<2 ms
je Dokument
Random Forest · Ökologie
Mikroplastik-Quellen in Gewässerproben klassifizieren
Umweltanalytik & Ökologie. Ein Random Forest klassifiziert Mikroplastikpartikel anhand spektroskopischer und morphologischer Merkmale nach Herkunftsquelle — ohne Vorwissen über die Quellzusammensetzung.
ⓘ Gewässertyp bestimmt das Quellenprofil. Bäume und Partikelgröße zeigen deren Effekt auf OOB-Genauigkeit.
Lebensmittelkontrolle & Betrugserkennung. Eine SVM trennt echtes Olivenöl von Panschungen anhand von NIR-Spektren. Verfälschungen ab ~10 % Fremdölanteil erkennbar. Klicken Sie ins Diagramm, um eine Probe zu testen.
ⓘ Mischanteil und Temperatur simulieren reale Prüfbedingungen und verschieben die Entscheidungsgrenze.
15 % Fremdöl
25 °C
Entscheidungsgrenze (PCA)
→ Klick = eigene Probe testen
Präzision
96.1 %
Recall
94.3 %
AUC-ROC
0.982
ROC-Kurve
Convolutional Neural Network (CNN) · Deep Learning
Histologische Gewebequalität in Fleischprodukten
Lebensmitteltechnik & Qualitätssicherung. Ein feinabgestimmtes EfficientNet-B0 klassifiziert histologische Schnittbilder in vier Qualitätsstufen. Die Grad-CAM-Karte macht sichtbar, welche Bildregionen die Entscheidung treiben.
Grad-CAM Aktivierungskarte
Genauigkeit
94.2 %
F1-Score
0.937
Inferenz
38 ms
Confusion Matrix
Klassenwahrscheinlichkeit
Alle Visualisierungen basieren auf realistisch synthetisierten Demonstrationsdaten. Für Ihr Projekt entwickeln wir Modelle individuell angepasst.
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Funktional
Immer aktiv
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