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  2. ビジュアライゼーション基礎講座
ビジュアライゼーション基礎講座

ビジュアライゼーション基礎講座

売り上げ、コスト、位置情報、効果検証…。仕事に使うデータは急増しており、データ活用は待ったなしだ。だがデータが単なる数字や読み解きの難しいグラフでは、十分な理解が得られない。説得力ある資料にするには、グラフなどで可視化した視覚的な効果が不可欠だ。コンテストで複数の受賞経験のある「可視化の達人」に、ビジュアルをグッと向上させる基本を伝授してもらう。
    • 第10回
    • 2018.10.05
    色とアイコンは魔法 図表にもっとビジュアル要素を 今回は、集計表にビジュアル要素を加えて見やすくするテクニックを扱いたい。基本のグラフにビジュアル要素を加えたり、アイコンを利用したりして、可視化要素を増やして直観的な理解を促す表現例を紹介する。
    • 第9回
    • 2018.09.19
    仕事に最頻出、実績値と目標値とを比較するグラフの○と× ビジネスにおいて、実績値と他の参考値とを比較することは多い。例えば売り上げの実績と目標の比較・検証を表すビジュアルはどの会社でもことあるごとに作っているはずだ。今回は2つ以上の値を比較するビジュアルを紹介する。棒グラフを活用するのがポイントだ。
    • 第8回
    • 2018.09.10
    ツリーマップ、滝グラフ…割合の推移を表す適材適所のビジュアル 割合に加え、時間の推移という要素が加わった場合、項目数が増えたり、構成の内訳も変わったりする。そんなとき、どういうビジュアル表現がよいだろうか。人間の読み取りやすい棒と、識別しやすい色の情報を加え、いろいろなビジュアルを適材適所に使うことを覚えよう。
    • 第7回
    • 2018.08.23
    なじみの円グラフにさようなら 割合を表すときは帯グラフ 全体に対する項目の割合をビジュアル表現したい。「割合なら円グラフ」という発想に陥っていないか。円グラフが適する場合もあるが、適さないにもかかわらず使われることが多い。割合を表現したいときは、全体が100%の棒グラフである「帯グラフ」の登場だ。
    • 第6回
    • 2018.07.26
    データのばらつきを整理する最適なビジュアル3種類 複数項目の集計値がどれだけばらついているのか、そうならどの程度散らばっているのか、その分布を調べるビジュアルとして、ヒストグラムと箱ひげ図が適している。特に、2種類の値でばらつきを見たいときは散布図を使うとよい。複数を組み合わせるとコンパクトながら多くの情報を入れられる。
    • 第5回
    • 2018.07.12
    地理的なデータはマッピング 点・面・線で魅せる 地理的なデータがあるときは、地図で表してみよう。地図で表すと、見た目にインパクトがあるだけでなく、地理的な関係も自然に考慮して読み解ける。その場合、点、面、線の3つの特徴を踏まえて使い分けるとよりインパクトが増す。
    • 第4回
    • 2018.06.28
    多彩な時系列表現、どんなときに何を使う? ポイントは見やすさ 時系列データを扱ううえで欠かせない折れ線グラフ。今回は、それに一工夫施したビジュアルを中心に紹介する。より効果的にするコツや禁じ手を知り、さらに多様な表現も知っておくと便利だ。例えば折れ線グラフの項目はいくつまで盛り込んだら見やすいだろうか? もしそれ以上の項目を見せたい場合、どういうグラフがあるのか。
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    変化を語る折れ線グラフ コツは時間軸と粒度のコントロール 値は上がっている傾向にあるのか、一定の周期で変動しているのか。時間という視点で傾向を把握する分析も重要だ。前回、値の大きさの比較(棒グラフの表現)は、ある一定期間における全てのデータを対象とした。今回は、時系列で変化を見ることを目的とするビジュアル表現を見ていく。
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    • 2018.05.31
    人間は「長さ」で読み取る 大きさの比較は棒グラフが鉄則 私たちは資料作成のかなりの時間を「何かの値の比較」に割いている。どんなビジュアルで表現すると効果的だろうか。値の大きさを比較するには、ずばり「棒グラフ」が鉄則だ。人間は、同じ起点の、同じ尺度による長さを比較するのが得意だからだ。ただ、棒グラフを作成するときに留意すべき点がある。うっかりルールを忘れると誤読を招くので気を付けよう。
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    データビジュアライゼーションの基礎の基礎 3つのポイント データ可視化(ビジュアライゼーション)とは、数字や文字の羅列から、効果的にデータの中身を伝える手段である。可視化の効果は文字情報と比べて、読み手に対し大きなインパクトを与えられることだ。ただ、良いデータ可視化とはどういったものか知らない人も多いのではないだろうか。使ったことで逆効果を生んでは本末転倒だ。本連載の第1回はデータ可視化で押さえておくべき基本的な考え方を整理する。

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