僕たちがデータをビジュアライズする理由

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はじめに

突然ですが、あなたは「データをビジュアライズ(=可視化)する理由」について答えることができますか?

私たちの生活には棒グラフや円グラフが当たり前のように存在していますが、もしそれがグラフではなく全て数値(=集計表)で表されたらどうでしょう。

  • 脳の処理が追いつかず、頭がパンクする。
  • データのミスリード(=誤解釈)につながる。
  • 数値の把握が困難でクリエイティブな活動ができない。

などなど、様々な問題が生じます。

今回はこれらを丁寧に解説しつつ、ビジュアライズの「威力」についてまとめました!

データをビジュアライズする意義

ビジュアライズの意義を端的にいうと「データを正しく理解し活用するため」です。

 

まず「データを正しく”理解”する」という点に関しては、以下のグラフを見れば非常によく分かります。

f:id:tomtyan:20200426212022p:plain

Anscombe’s Quartet(参考)

このグラフの特徴は「X、Yの平均・分散・相関係数・回帰直線が全て同じである」ということです。

可視化すると明らかに異なるにも関わらず、統計値でただ数値を求めるだけではこの事実に気づくことができません。

数値だけでは判断できなかった「データの真の特性」を発見できるというのも、ビジュアライズの最大の強みの一つだと言えます。

 

次に「データを”活用”する」という点について以下の画像を参考に考えていきます。

まずは可視化されていないデータです↓↓

どうでしょう。

このデータはかなり整理されているとは言え情報量が多すぎて、各指標の特徴を捉えるのにも莫大な時間がかかります。

さらにこれがビッグデータとなると数十億行のデータを処理することになり、人間が頭の中で処理するのはほぼ不可能です。

次に以下のダッシュボードを見てください。

f:id:tomtyan:20200426162807p:plain

Tableauサンプルスーパーストア

先ほどの集計表が生命を宿したかのように生まれ変わりました。

上部の地図を見ると、アメリカ全土の州において「どの地区が利益率が高いか」を一目で把握できるだけでなく、「隣り合った州との比較」「地理情報と利益率の関連性」なども理解することができます。

それだけでなく下部のエリアグラフでは、「州ごとの利益率はどう変化しているか」「カテゴリごとの利益率にはどの程度差があるか」なども簡単に比較することができます。

さらにフィルターなどを用いれば特定の期間や地域を細かく観察することができ、また新たなインサイトを得ることができたり……例を挙げるとキリがありません。

【まとめ】つまりどういうこと?

先ほど説明した「データを正しく理解し活用する」という概念は、少し抽象的かなとも思ったので以下でザックリまとめてみました。

<データをビジュアライズする理由>

  • 人間にとって分かりやすい。
  • データの変化を細かく観察できる。
  • データの全体像を一目で把握できる。
  • データを正確に捉え、新たな発見が生まれる。
  • 脳への負荷が減り、クリエイティブな活動ができる。

おわりに

今回は「データをビジュアライズする理由」をテーマに話してきました。

しかし何でもかんでもグラフにすれば良いというわけではありません。

ビジュアライズは、あくまで「正しい意思決定を促すための手段」であり目的ではないのです。

つまり難易度の高い分析をすることがゴールではなく、単純なグラフでも課題を解決することができればそれが「正解」となります。

そのために「データの型・種類・大きさ」「可視化の目的」などを複合的に判断して、グラフや色などを適切に選択しなければなりません。

(ここら辺の話は少し難しいのでまた別の記事で紹介します…)

このことを念頭に置きながら、私もData Visualization Specialistとして精進したいと思います!

 

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🗣んならね〜〜

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