データ可視化(ビジュアライゼーション)
https://gyazo.com/e5e30e7e851721a8a1148bbdeb98a832
目的に応じたグラフ等の使用
グラフ等の可視化手法は、目的に適したものを用いてはじめて効果がある
可視化手法にはそれぞれ役割がある
伝えたい内容に応じて適切なグラフ等を選ぶことが何よりも重要
グラフ等の可視化手法のメリット、デメリット
メリット
伝えたい内容を言葉にしなくても相手に一瞬で伝えられる
図なので覚えやすい
デメリット
誰でもなんとなく「それっぽいグラフ」を作れてしまう
探索志向型の可視化と説明志向型の可視化
データ可視化の方向性は大きく2つある(参考:おすすめの本#6707fbefdbcf3c0000453e0cの『データ可視化学』より)
探索志向型データ可視化
探索的にデータを分析する際の可視化
データの特徴やパターン、背後に想定されるメカニズムを発見することが目的
データの分析者が自らの理解を深めるために行う可視化
説明志向型データ可視化
データ分析の結果を人に伝えるための可視化
学術的なレポートや論文、一般向けのメディア報道やプレスリリース、企業の意思決定者に対する分析結果の報告などにおけるデータの提示
主張したいデータの特徴をいかにわかりやすく伝えるかが主眼
手法とツール
可視化手法
さまざまなグラフ等
分析・可視化等のさまざまなツール
Excel
BIツール
Tableauなど
プログラミング
R、Pythonなど
可視化のポイント
グラフ選択のセオリー
データ可視化のコツ
データ可視化に関する理論等
データインクレシオ
視覚属性
ゲシュタルトの法則
グラフ選択のセオリー
よいデータ可視化のポイント
デザインのコツ
あやしいグラフを作らない
多次元分析とビジュアライゼーション
参考書籍
おすすめの本#6545a559dbcf3c00009437ea