Data Visualization: データタイプ

Preattentive Attributesが少しわかったところで、データタイプと相性についてです。

データのタイプには３つの種類があります。
・分類的な名義 (国名, 車の名前, 飲み物の名前など)
・順序的な名義 (メダル(金/銀/銅), 高/中/低など)    →　名義だが順序的な要素も持つ
・量的 (メジャー)

自分が使っているデータがどのタイプなのかをよく考えよう。

データタイプとPreattentive Attributesの相性

分類的な名義
⇒ 形状, 色相

順序的な名義
⇒ 位置, サイズ, 色の彩度, 色相, 形状

量的
⇒ 位置, 長さ, サイズ, 色の彩度

Data Visualize ベストプラクティス

場所⇒地図
時間⇒横軸に時間の経過のLine
比較値⇒棒グラフ

ちなみに…
棒が１本だけのダッシュボードをたまに見かけますが、棒グラフは比較に適しているので1本だけのものは意味がないので気を付けましょう。

相対的割合 ⇒ ツリーマップ
(割合のときは、面積(サイズ)を使おう)

関連性 ⇒ 散布図

棒グラフの向き ⇒ たくさんある場合は横の方が見やすい

Preattentive Attributesは多用厳禁。ごちゃごちゃグラフになっちゃいます。

色

色数が多すぎるとわかりづらくなるので、多くとも 7色くらいにおさえよう。(3色くらいが最適だがなかなか難しい…)
10色超えたらアウトです。

色は背景が重要。背景色は整えておく。
整えられないときは、枠線を使うとよい。
マップなどの場合、ハローも使える。

マップ
国だからなんでもかんでもマップにすればよいわけではない。

コンテキスト
人のコンテキストも考えてあげる。

比較対象
イメージしやすい比較対象を出してあげる。
（リファレンスラインでもよい）

ダッシュボード
強調したい点を考えてからダッシュボードを作る

ダッシュボードの種類
・探索型ダッシュボード (中立でなかればならない)
・説明型→ストーリーテリング (意見が明白）