可視化

演習でグラフの描き方を教えたはずなのだが，ほとんどの学生がデータをきちんと可視化できない．可視化は，単にツールの使用法を学ぶだけではなく，データに応じて正しい可視化方法を選択するためのアートが必要になるからだ．

基本的な選択方法を決定木にしたものを見つけた．

From data to Viz | Find the graphic you need

データの種類（連続，カテゴリーなど）に応じて，適切な描画手段を示すものだが，決定木の葉にはたくさんの種類のグラフが並ぶ．ここから適切なものを選択するには，人間が判断できる描画要素の順（位置，方向，色調など）とセンスが必要になる．

これを習得するためには，多くの例題を「自分で」可視化してセンスを磨く必要があるが，このサイトではData Storyと称して例題を配布してくれている．

例題はR言語で書かれているので，演習でPython/Plotlyに直してもらうという追加課題を出すことにした．できない学生にあわせるとやる気のある学生が退屈するので，今年はこういった追加課題をたくさん準備しよう．

演習ではデータを読み込む必要がある．このサイトではgithub

https://github.com/holtzy/data_to_viz/tree/master/Example_dataset

にcsvファイルを置いているが，読む際にはファイルを選択して， "Raw" に変換してから読まないとpandasではエラーする．例としてこんな感じで読めばよい．

import pandas as pd
pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/holtzy/data_to_viz/
master/Example_dataset/2_TwoNum.csv")