Datenvisualisierung für fehlende Daten

Ich bin Designer und versuche, einen Datensatz über die Zeit zu zeichnen. Zum Beispiel,

Day1     Day2     Day3      Day4      Day5
 10       53       21        67        38

Ich verwende ein normales Liniendiagramm, um dies zu zeichnen, aber wenn für ein oder zwei Tage dazwischen keine Daten verfügbar sind (wie zum Beispiel unten), gehen die Entwickler davon aus, dass es Null ist, und das Diagramm fällt tatsächlich auf Null ab und geht oben. Ich habe irgendwie das Gefühl, dass das nicht richtig ist.

Day1     Day2     Day3      Day4      Day5
 10                          67        38

Wenn ich MS Excel verwende, um die obigen Daten zu zeichnen (mit fehlenden Werten dazwischen), zeichnet es eine Linie von 67 bis 38 (Liniendiagramm). Wenn ich an Tag 2 beispielsweise 25 eingebe, sehe ich eine Linie von 10 bis 25 und dann eine Lücke von 67 bis 38.

1. Meine Frage ist nun, ob es richtig ist, einfach die Linie von 25 (Tag 2) bis 67 (Tag 3) zu verbinden, damit ich ein kontinuierliches Diagramm erhalte.

Ich sehe einige Designs, die stattdessen Splines enthalten, wenn gerade Linien zwei Punkte verbinden. Dies ist optisch ansprechend, aber ich weiß, dass Splines für die Dateninterpolation verwendet werden (korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege) und nicht in den von mir beschriebenen Fällen.

2. Kann ich die bekannten Punkte trotzdem mit einem Spline zeichnen? Ist das akzeptabel?

( https://dribbble.com/shots/2062935-File-Dashboard-Free-PSD/attachments/369112 )

Es tut mir leid, wenn meine Fragen lahm sind, weil meine Kenntnisse in Statistik und Datenvisualisierung geringer sind.

Ich würde ehrlich gesagt einfach Datenpunkte ohne Informationen leer lassen. In R:

foo <- structure(c(10,NA,NA,67,38),.Names=paste0("Day",1:5))
plot(foo,xaxt="n",xlab="",ylab="",pch=19,type="o",
  ylim=c(0,max(foo,na.rm=TRUE)))
axis(1,seq_along(foo),names(foo))

Alles andere ist vertretbar, wenn es Informationen widerspiegelt, die Sie über Ihre Daten haben. Wenn Ihre Datenbank beispielsweise Verkäufe erfasst hat und Ihr Geschäft an den Tagen 2 und 3 geöffnet war, aber niemand Ihre Widgets kaufen wollte, können Sie gültig auf Nullen schließen und diese zeichnen. (Wenn das Geschäft geschlossen wurde oder Sie nicht mehr über Widgets verfügen, sollten Sie dies nicht tun, da eine Nachfrage nicht befriedigt werden konnte.)

Sie können linear interpolieren, wenn dies eine "gute Vermutung" darüber ist, was "wirklich" in den Zeiträumen ohne Daten passiert ist. Was eine "gute Vermutung" ist, hängt natürlich von Ihrer spezifischen Situation ab.

Ich würde keine Splines verwenden, es sei denn, ich hätte einen sehr guten Grund. Die lineare Interpolation ist einfacher, und man sollte immer einen einfacheren Ansatz verwenden, es sei denn, ein komplexerer Ansatz wie Splines ist gerechtfertigt (Occams Rasiermesser). Außerdem können Splines höherer Ordnung abhängig von Ihren spezifischen Daten explodieren.