Googleデータアナリティクスのデータ可視化を終了：コース6（全8コース中）
皆さん、こんにちは！
データ分析初心者のホヴィンチです。
先日、Googleデータアナリティクスのコース6「共有（データ可視化）」を修了しました！
このコースではグラフを実際に作る課題が多く、Tableauというツールをはじめて触ったりと、楽しかめました。
今回はコース6で学んだ内容を、超初心者視点で分かりやすくお届けします。
マキャンドレスの法則
アナリストとして、データ分析の結果を関係者に伝えたいことはたくさんあります。
しかし、せっかく分析したすばらしい結果も、伝え方が悪ければ台無しに...
そこで重要となるのが、「マキャンドレスの法則」です。
マキャンドレスの法則は、独自のデータビジュアライゼーションを作成する際に役立つフレームワークで、以下の4つの要素から構成されています。
情報: 扱っているデータ。そしてデータから導いた結論。
ストーリー: 明確で説得力のあるナラティブまたはコンセプト
ゴール: 特定の目的・機能を持った視覚的な表現
ビジュアルフォーム: メタファー（隠喩）や視覚表現の効果的な活用
これら4つを兼ね備えたものが、優れたデータビジュアライゼーション。
以下の図は、マキャンドレスの法則を説明したものです。
この図のように、4つの要素を意識することで、より効果的なデータビジュアライゼーションを作成できます。
また、4つが兼ね備わっていない部分をみてみるのも面白いです。（たとえば、ビジュアルフォームだけのものはスケッチであるなど）
英語版はこちらのサイトより。
またマキャンドレスさん自身がスピーチしているTEDトークもあります。
どうやってグラフを選ぶのか？決定木
グラフには、折れ線グラフ、円グラフ、散布図、ヒートマップなど、さまざまな種類があります。
しかし、どのグラフを使えば良いのか迷ってしまうこともしばしばですよね。
そこで役立つのが「決定木」です。
決定木は、フローチャートの一種で、一連の「はい／いいえ」の質問によって、最適なグラフを選択できます。
コース6では、この決定木の使い方を学びました。
この決定木を使うことで、データの種類や伝えたいメッセージに合わせて、最適なグラフを選択できます。
さらに詳しい図は、以下のサイトにあります。
デザイン思考を使ってビジュアライゼーションを向上
データビジュアライゼーションを作成する際には、デザイン思考を取り入れることも重要です。
デザイン思考とは、ユーザーを中心に置き、複雑な課題を解決するためのプロセス。
以下の5つのプロセスから成り立っています。
共感：データビジュアライゼーションを受け取るステークホルダーや聞き手の感情・ニーズを考えること。
定義：データからステークホルダーが何を必要としているかを正確に把握すること。
概念化：共感・定義のフェーズで得た知見をもとにデータビジュアライゼーションのためのアイデアを生み出すこと。
プロトタイプ：テストとフィードバックのためにビジュアライゼーションをまとめること。
テスト：チームメンバーに作成したビジュアライゼーションを見せるなどして、プロトタイプが効果的であるかを確認すること。
これらのプロセスを踏むことで、よりユーザー志向のデザインを実現できます。
まとめ
コース6を受講することで、データビジュアライゼーションの重要性と、効果的なデータビジュアライゼーションを作成する方法を学ぶことができました。
コース6にかかった時間は「10.5時間」ほどで、これまでに学習したトータルは「63時間」ほど。
まだ先は長いですが、一歩ずつ確実に前進している実感があります。
これからも、Googleデータアナリティクスをとおして、データ分析のスキルを磨き、データ分析のプロを目指していきたいと思います。
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