MoMの課題でVizを作ってみました

2024年1月29日 09:06

このエントリーについて

2023年11月からDATA Saberに挑戦中のth_tableauです。
今回はDATA Saberのコミュニティ活動の1つである「Tableau PublicへのViz投稿」で、僕がMakeover Mondayの課題からVizを作成したことを振り返ってみたいと思います。
これから、DATA Saberに挑戦する方の参考になれば幸いです。

Makeover Monday（MoM）について

Makeover Monday（MoM）については、以下のサイトに分かりやすい説明があったので引用しておきます。

「Makeover Monday」とは、言葉通り「Makeover→作り直す」「Monday→月曜」の意で、毎週月曜（EU時間/日本ですと日曜夜頃）にアップデートされるデータセットを使ってビジュアライゼーションをみんなで作り直す自律的なコミュニティ・活動のことです。

Makeover Monday|参加方法・メリット・活用例を解説

なるほど。EU時間の毎週月曜日に公開されるということなので、我々日本人にとっては「Makeover Sunday」になるようですね。
参加方法等は引用元の以下の記事が詳しいので、参考にしてください。

僕が選んだ課題

僕が選んだ課題は以下の3つです。

いずれも、自分が興味を持てそうな世界のシェアに関わるデータの課題にしてみました。

完成したViz

僕が作成したVizは以下の3点になります。

僕が選んだ課題はいずれも公開からかなり時間が経過しているので、それぞれの「Discussion」を見ると、デザインセンスに非常に溢れた綺麗でかつ機能的にもよくまとまったVizがいくつか貼られていました。

上記は一例ですが…Tableau入門者の僕からすると、山登りを初めたばかりで富士山にも登ったこともないのに、いきなり海外の富士山よりも高い山にチャレンジするようなものなので、同レベルのVizをいきなり目指すのは無謀・・・というか無理！なので、一部を参考にさせてもらうことにしました。

参考にさせてもらったポイント

MoMの課題で素材データをダウンロードしてビックリしたことがあります。

それは提供されているデータの項目が想像以上に少ない点です。
例えば、先ほどの素敵なVizの課題である2023/W33: Energy Use per Person - dataset by makeovermonday は「国名、国コード、年（1965 - 2021）、エネルギー使用量」のデータしかありません。。

素材データをそのまま利用しても、全量の年単位の折れ線グラフを作る？　フィルタして国単位の折れ線グラフを作る？　みたいな感じになってしまい、これでは一体何を伝えたいのか、よく分からないビジュアル化にしかならないのでは？？　と思いました。。

別ファイルを追加する

さて、あの素敵なVizを改めて見てみると・・・「地域別（アフリカ、アメリカ、アジア、、ヨーロッパ、オセアニア）」のボタン（コレ！のところです）で、地域単位のビジュアル化もしているではないですか！

え？　公開されたデータには、国別に地域をカテゴライズできるようなデータはなかったはず・・・どういうこと？　と疑問に思ったので、Vizをダウンロードして、データソースを確認させてもらいました。

データソースによると「all.csv」という素材データ以外の別ファイルが利用されていることが分かりました。（一応、twbxをzipにして中身を見てもhyperという形式しかなく、all.csvの実体はよく分からず・・・でした。データソース確認時にエラーが出ているのも、そのためですね。。）

all.csvのおかげで、国別に地域をカテゴライズできるようになっているようなので
、all.csvは国や地域をまとめたデータではないかと思われました。
all.csvで普通にgoogle検索しても、類似するような国や地域をまとめたデータがいくつか見つかりましたが、all.csvを見つけることはできませんでした。。
もう、all.csv以外の同様のデータでもいいかなと少し思い始めましたが、最後にCOPILOTさんに聞いてみることにしました。
そうすると・・・ほぼ1発でall.csvを見つけてくれました！（回答内容で提示されたデータに以下のリンクがありました。）

上記のGitHubの中にある以下のファイルがall.csvでした。
ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes/all/all.csv at master · lukes/ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes · GitHub

これでようやくスタートラインに立てた気がします。。

上記のことから、元データが国別のデータしかない時も地域単位にカテゴライズされた別データと組み合わせることで地域単位でのデータ利活用が可能である！　ことを知りました。
（all.csvは、2023/W16: Retirement Ages Around the Worldの方でも利用させてもらいました！）

Tableauの機能だけでビジュアル化する

あの素敵なVizは地域毎にカテゴライズされている以外に「あのボタンはどうなっているのか？」も、とても気になりました。（コレ！の5つのボタンです）

ボタンの機能としては、「文字の書かれたところを押した時に、押された文字の
地域でフィルタされる」というシンプルなものになっています。

ボタンのワークシートを見ても、デフォルトの状態だと「ヘッダーが非表示」になっているので、何だかよく分かりません。
なので、列シェルフの「Region」や「集計(min(1))」を右クリックして、「ヘッダーの表示」を有効にします。

そうすると、集計(min(1))の最大値を1にした棒グラフだということが分かりました！　（座標軸やグラフの繋ぎ目の罫線等も、もちろん非表示になっていますw）

あのボタンは、Tableauの機能だけでボタンを実現している！ことが分かりました。（このボタンは、2023/W16: Retirement Ages Around the Worldの方でも利用させてもらいました！）

まとめ

まず、MoMやWorkout Wednesdayは自分自身の力でVizを作ることにチャレンジしてみることが大事です。
その上で行き詰まることがあれば、プロ級の上級者が作ったVizを参考にさせてもらうことが大切だと知りました。

自分で書いた内容を引用させてもらうと・・・

山登りを初めたばかりで富士山にも登ったこともないのに、いきなり海外の富士山よりも高い山にチャレンジするようなものなので、同レベルのVizをいきなり目指すのは無謀・・・というか無理！

ということに尽きるかなと思います。

僕自身も紹介したようなカッコイイVizを作れるようになりたいと思っていますので、少しずつ自分のペースでVizの山を登っていこうと思います！

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