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【Viz課題①】なんだこのデータは…初のMakeover Monday
DATA Saberも佳境というかギリギリ状態になってきました…(=_=)
今回はViz投稿課題でMakeover Mondayのデータを使って、データ整形から可視化までの試行錯誤の道のりを書いていきたいと思います。
作成したViz:67 Best & Worst Countries For Animal Rights
![](https://assets.st-note.com/img/1724676500922-EEj64JdYYm.png?width=1200)
MakeoverMondayのデータを使用
そもそも「MakeoverMonday」ってなんぞや?という方は公式サイトをご覧いただければと思います。簡単に説明すると、お題となるデータに対して、自分なりに考えて可視化を再構築・シェアすることでデータ活用スキルを高める取り組みです。
私はサイトにある「Animal Rights Data」という動物の保護、保全に対するデータを使って可視化にトライしました。
このデータを選んだ理由は既存の見ためから改善点があげやすく、簡単にできるのでは…!と思ったからです。
…が実際手をつけてみると、自分の理想とするデータがなく、苦戦したのでその過程をお伝えできればと思います。
改善対象の記事とパッと見考察
下記サイトのなかほどにあるランキング表の再構築を行いました。
![](https://assets.st-note.com/img/1724608137119-nOtBeA7M4d.png?width=1200)
パッと見て、私が考えたのは下記です。
◆色に統一感がなくてミックスベジタブルみたいだな、色のルール化が必要
◆設問1-5、6-9によって答え方や表示が異なるのでどちらかに寄せるか分けて表示するかを検討
◆ANIMAL RIGHTS INDEXから各設問の数値データはありそう
データによってはレーダーチャートとか作れるかも!
◆Partialの半分になってる表示は面白いから活かしたい
対象データと整形作業
元データは国名と各設問を列項目に持ち、最後にTotal Scoreがあるデータになっています。これだけです。
![](https://assets.st-note.com/img/1724607549339-p3DsuPtZFi.png?width=1200)
気になるのが、Total Scoreです。ルクセンブルクの右4つの数値を足しても206なので残りの313.68は左側5問の回答から算出したということになります。しかし、この基準もよくわからないのでお手上げ状態です。
回答のみの5問と数値の4問で分けたビューにするか悩みましたが、数値が入っている設問の中身を文字に寄せるようにしました。
![](https://assets.st-note.com/img/1724608459521-64aKjcRou9.png?width=1200)
色はサイト上の色と合わせてチェックを繰り返す。
やっとこさ可視化
データがやっっとできたので、いざ可視化!となりますが、
ディメンション表になり通常の表の作り方だとディメンション項目は色分けができないので、コレジャナイ状況に陥ります。
そして、ディメンションの色分けを実装するための面倒な表(手順が煩雑なのでそう呼んでいる)の作成にとりかかります。
![](https://assets.st-note.com/img/1724609128606-hTjXNYR4yd.png?width=1200)
面倒な表の作成方法については、
下記サイトの「オプション 4: 各列に個別に色を付ける」を見てください。
ざっくりいうと、ダミーでメジャー項目を作成して、色分け表示したいディメンションの値をテキストで表示させます。そして、表の体裁にするためには1列つくるのに計算項目2つを二十軸でもつ必要があり、見た目の列数×2の項目がいるということです…
![](https://assets.st-note.com/img/1724610008692-pXfXEUkO07.png?width=1200)
マークカードもその他のフィールドに大量のメジャーがまとめられています。
![](https://assets.st-note.com/img/1724610092749-VhWNY518nl.png?width=1200)
ANIMAL RIGHTS INDEXに変わるオリジナルのスコアを算出してランキングし直します。
回答によってポイントを設定しましたが、3段階と4段階の妥当性が難しいところでした。元の見ためのPartial半分表示は活かせていると思います。
そんなこんなで無事可視化は完成したので、ぜひのぞいてみてください!
![](https://assets.st-note.com/img/1724676500922-EEj64JdYYm.png?width=1200)
まとめ
今回はMakeover Mondayのデータで可視化までたどり着くまでの思考(試行)過程をまとめてみました。私が選んだデータが大変だったのか、他のもこういうデータだから鍛えられるのか、捉え方次第ですね。
Makeover Mondayのデータダウンロードのやり方はこのサイトを参考にしました。検索すれば他にもでてくるので、気になった方はトライしてみてください。٩( ''ω'' )و
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