データビジュアライズの視覚的特徴とその手順

YoshinD

お疲れ様です。
今回は、データビジュアライズについてもう少し深堀しようと思います。
どういった意図でビジュアライズ化するのかを考え、理解してVizを作成することは、データドリブンを語るうえで、切ることのできないテーマとなっております。


データビジュアライズの基礎知識

  • 「データを見る人が、グラフや表でデータを見れるようにする。」という純粋な話ではいけない。

  • データを見る人が、「瞬時に」、「明確に」、「判断できる」ようにデータビジュアライズする。

  • そのためには、「なぜビジュアライズするとわかりやすいか」を理解すること。

  • 何かを知りたいからデータを見るのだから、データを見た後のアクションを瞬間的に実行できるようなVizを目指す。


人が物事を判断する時の視覚的特徴は？

  • 位置

    • 位置、空間グループ、囲い、等

  • 色

    • 色相、彩度、等

  • 物の大きさ

    • 長さ、太さ、サイズ、等

  • 形状

    • 向き、形状、等

これらを適切に使用することで、Vizの見やすさ、理解しやすさは大きく変わる。ただし、多用しすぎると効果が薄くなる。確かに、いろんな色があったりすると、どの色が何を指しているのかわからなくなったりする。


どういう形でビジュアライズする？（グラフの種類）

  • 棒グラフ→特定の項目に関する比較

  • 線グラフ→時系列などによるデータの遷移やその傾向

  • 散布図　→データの傾向。どのようなデータが多いのか。

  • マップ　→都道府県などの地理的情報。

  • 円グラフ→少数項目における割合の比較。

円グラフはよく見かけるがグラフ上の項目が多いと、各項目ごとに比較ができなかったり、色を使わないと表現できなかったり、スペースが大幅に必要になったりする。そもそも、隣り合っているもの同士でしか比較できない。


記憶とプロセス（脳の記憶領域のお話）

  • Sensory Memory

    • 反射的なもの、本能的なもの、無意識的なもの

  • Short-Term Memory

    • 今まさに考えていること、思考思索を行うもの、計算とかもそう

  • Long-Term Memory

    • 知識などの過去の記憶


ビジュアル・アナリティクスのサイクルと役割

DATA Saberの勉強をしていく中で、どのような手順でビジュアライズをするかというお話がある。以下の手順でサイクルを回していく。

  1. Task：なぜデータを見るのか

  2. GetData：データを取得

  3. ChooseVisualMapping：データを可視化

  4. ViewData：データを見る

  5. DevelopInsight：情報を取得する

  6. Act：情報を共有する

ビジュアライズにおいては、役割というものがある。役割に応じて、自分が最も力を発揮できる仕事を、「同じデータの土台の上」でしましょう。

＜Creater＞
TaskからActまで、全てを担う。
「常に新たな視点での質問を持ち、想像する。周囲の人のために有用な世界を作り上げることができる人。」と定義されている。

＜Explorer＞
TaskからActまでの内、GetDATA以外を担う。
「常に探求心を忘れず、世界のことを知りたいと思い続ける好奇心を持つ人」と定義されている。

＜Viewer＞
TaskからActまでの内、GetDATAとChooseVisualMapping以外を担う。
「美しい数々のViewを見て心を動かし、実際の世界でアクションしていく人々。」と定義されている。


今回はここまで。現在、最終試験に向けてVizの作成方法の勉強をしています。次はそこについて触れることができればと思っております。

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