Tableau備忘録 | Data Saberを目指して Ord2編
こんにちは。
石川県のシビックテック団体Code For NotoのSKです。
Data Sabar認定を目指して、Tableauを鋭意学習中でございます。
今回は以下動画の内容のポイントをまとめていきたいと思います。
なぜデータをヴィジュアライゼーションをする？
みんなが同じ目的を目指すために、同じ事象を誰もが正確に理解するために必要
人間の脳のメモリには限界がある
三つの円はすぐに数えられる
色を付けるとはっきり見える。数えやすい
ビジュアルアナリティクスとは？
私たちの視覚能力を活かして認識を拡大するデータの表現方法
拡大って何？
同じ平均のデータは、同じ傾向といえるか、そうではなくデータの視覚化を通じて、統計量だけでは見えないデータの特徴を把握することができる
きれいなチャート
チャートは数字を楽しく表現するためのものではなく、
理解するためのもの
なぜ視覚化が簡単に行えなければならないのか？
データ分析の難易度が高すぎると、いつのまにか目的がデータ分析になってしまう。
ビジュアル・アナリティクスのプロセス
上記のサイクルはデータ分析の上での基本。データ分析は手段であり、目的であるTaskを必ず把握し進めることが重要
記憶とプロセス
Sensory メモリー
一瞬
Short-Term メモリー
今考えていること
たくさんのことは覚えられない
Long-Termメモリー
過去の記憶をしまっておく
データを見るには
なるべく無意識に操作できることが望ましい。
すごく簡単な操作でインサイトを得ることができる。
VS クロス集計
ある特定の値を探すときは便利
この表の中からこの条件を探してってときは不便
→ 色付きテーブル
例）赤字のところを探して
→ 棒グラフ＆色
どこがどのくらい赤字かまで見せたいとき
大きさも表現
記憶とプロセスの力を有意義に使う
読まなくていいものを読ませない
ビジュアル化のベストプラクティス
Preattentive Attributes
無意識的に把握できるやつ
Form
向き
幅
長さ
サイズ
形状
囲い
Color
色（色相）
色（彩度）
Position
位置
空間グループ
一番強いPreattentive Attributes
位置
色
サイズ
形状
この順番をまもってVizを作る。
伝えたいメッセージを上から作るようにする。
例外シチュエーション
位置は、狭いスペースでは愛称が悪い
そういうときは色の方がいい
常に何を伝えたいのか意識して取り組もう！！
データのタイプとの相性
分類的な名義
アジア/ヨーロッパ/北アメリカ
トヨタ/BMW
相性のいいものは
形状
色相
順序的な名義
金銀銅
とてもいい、よい、悪い
相性のいいものは
位置
サイズ
色の彩度
色相
形状
量的
重さ：10, 25, 100
価格：100, 1270, 3450
相性のいいものは
位置
長さ
サイズ
色の彩度
棒グラフは比較する（２本以上必要）
棒グラフがたくさんあるときは横の方がいい
相対的割合はツリーマップ
関連性は散布図
有効に使おう
たくさん使えばいいというわけではない。
色
色数が多すぎてはいけない。多くのカテゴリに色を付けるのは意味がない
７色ぐらいまで
色を付けずに把握できるもの（棒グラフなど）に、棒ごとに色を付けることは意味がない。
色は背景が重要
背景は同じ色にしよう
地図
空間的な質問があるときに使おう
都道府県だから地図を使うというのは間違い
面積などがかえって間違った情報を与えてしまう
コンテキスト
色の意味を考えなくてもいいことが理想
オレンジと青を見たときにどっちがいい方かすぐにわかる？
特定の人しかわからないようなグラフは避ける
比較対処
ある数値を表現するときは比較対象があると、説得力が増す。
データを強化することが可能
ダッシュボードの種類
探索型
自分で探索するダッシュボード
中立的である必要がある
恣意的にしてはいけない
全体の売り上げや情報をみることがタスク
説明型
意見が明確
デザイン
考えなくてもわかる自然なデザインを目指す
見てわかるものは読まなくてもわかる
何が欲しい？と聞いてはいけません
知らないものをオーダーすることができない
何が欲しいと聞くのではなく、何がしたい、何が解決したいか、何を知ろうとしているかの目的から聞こう！！