DATA Saberあれこれ（Ord2）

はじめに

• こんにちは、都内で受託でデータ分析をしているけっちんです。2023年11月半ばからDATA Saber Bridge2ndとしてDATA Saber認定制度の試練に挑戦している「Apprentice」の１人です。

• DATA SaberはTableauを通じて、組織内・ひいては世界にデータドリブンの文化を広めるために何ができるか、ということを学び実践し伝えることをミッションとしています。以下はHP上の一節です。

• データを通して世界を理解し、それを人に正しく伝える努力を怠らず、人の心を動かし、行動を促す。これがDATA Saberである。

• DATA Saber認定制度の試練のコミュニティ活動の一貫として、備忘録兼道標として書き記します。

• この記事をきっかけにDATA Saber認定制度に挑戦する方が増えたり、参加中の方の一助となれば幸いです。

今回話したいこと

• 第3弾でData Saberに関するネタは一区切りの予定でしたが、最終試験に向けての復習及び備忘録として、そして諸般の事情（最終試験直前でData Saberに挑戦している読者諸君であればお察しかも？笑）でナレッジ的なOrdの2,4,7についてそれぞれ個人的な要所を書き記します。

• 今回お話するのはそんなこんなでまずはデータビジュアライゼーションがメインのOrd2のあれこれになります。

あれこれ

データビジュアライゼーションの流れ

• Ask Data、全ては質問から始まり以下のサイクルで進めます。

1. 質問から開始（Task）

2. データの取得（Get Data）

3. ビジュアルマッピングの選択（Choose visual mapping）

4. データの表示（View Data）

5. インサイトの獲得（Develop Insight）

6. アクション（Act）

自分なりにざっくり噛み砕くと、
仮説や解決したい課題を設定してまず目的を明確にし、使うデータとどんな表現をすれば目的を達成できるか考えて、行動につながるような成果物を作成する。
若干強引にはめた部分はありますが、データ分析の基本のプロセスになると思います。手段がビジュアライズなのかモデルの作成なのかというように手段が違うだけに思えます。

Preattentive Attributes

• 直訳すると、前注意的属性＝注意の前にある属性

• 活用することでより可視化の効果を上げる事ができる目に見える特性

• 重要度は、形状＜サイズ＜色＜位置

活用例1)時系列の売上変化のグラフ▶向き、長さ、位置

活用例2)売上と利益の散布図▶形状、彩度、空間グループ、位置

補足：同部屋で勉強会したときの補足どんなPreattentive Attributesを使用しているかvizから判断するには、必要な要素を引いて考える（個人的には割としっくりくる考え方）

参考

可視化関連の個人的オススメの書籍

• ノンデザイナーズ・デザインブック

• データビジュアライゼーションの教科書

• 指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門

おわりに

• 第4回目の記事を執筆しました。次回はOrd4やっていきます。

• 第4〜6回終了後は様子見て普段SQLをよく使う人目線での各種関数やLODも先人の記事を参考にまとめたいなと検討中です。

• このブログを通じて、私自身の成長とともに、読者の皆さんと一緒に学んでいければと思います。次回の記事もお楽しみに！