データ可視化の基礎

2020年2月19日 03:31

■データ可視化の目的

●目的はコミュニケーション
・データを可視化する目的
　　情報を伝達、対話するコミュニケーション
・コミュニケーションを成立させるには
　　コンテキスト(背景・文脈・共通認識)が必要
　　コンテキストを利用して多くの定義や説明を省略している

●コミュニケーションの本質的な目的
・相手が認知、理解していなかった情報・事実を伝達する
・相手の判断を行動を促す、変える

●データの可視化は、英会話での文法や発音
・重要なのは内容
　　表現形式に過度にとらわれる必要はない
・正しい情報を伝えるために
　　文法がでたらめで、発音が聞きづらければ
　　正しい情報を伝えることはできない

■数値情報に意味を与えるのは比較

●単一の数値情報では良いとも悪いとも言えない
・今年度売上 1100億円
　　これだけで何かを判断することはできない
・同業他社が 1200億円
　　他社より低いので悪いと判断できる
・前年度売上が 900億円
　　前年度より高いため良いと判断できる
・市場全体の売上成長率 30%
　　売上成長率は、22%
　　市場全体より低いため悪いと判断できる

●多面的な比較を繰り返すことでストーリーが生まれる
・同業他社には劣るが、前年度に比べて成長できている。
　ただし、業界の成長率と比べると、さらに成長の余地がある。

■データの種類

・属性データ
　　名称データ
　　地理データ
　　日付データ
　　順序データ
・指標データ
　　間隔尺度データ
　　比例尺度データ

●名称データ
・人や物につけられている名前
・例
　　性別：男性、女性
　　果物：みかん、いちご

●地理データ
・座標情報に紐づくデータ
・例
　　都道府県、市区町村、郵便番号、位置情報

●日付データ
・年月日を表すデータ
・連続
　　時系列で視覚化する場合の扱い
　　日付の前後関係は並び替えしない
・不連続
　　年、月、日などを集計項目として視覚化する場合の扱い
　　月次売上を売上高で並び替えなど

●順序データ
・順序そのものに意味があるデータ
・例
　　メダル：金、銀、銅
　　満足度：満足、普通、不満

●間隔尺度データ
・間隔のみに意味があるデータ
・絶対的ゼロなし
・例
　　気温、知能指数

●比例尺度データ
・間隔にも値にも意味があるデータ
・絶対的ゼロあり
・例
　　売上、身長、体重

※絶対的ゼロ
　　ゼロ = 存在しないの意味になるもの
　　売上ゼロは存在しないので絶対的ゼロあり
　　摂氏0度は華氏32度なので絶対的ゼロなし

●データの種類ごとの可能な演算

可能な演算

■認知負荷

●認知負荷とは
・ワーキングメモリで行われる作業量
　　ワーキングメモリに保持できるのは4～5個
　　保持した情報は10秒程度で消えてしまう

●適度な負荷
・ワーキングメモリはすぐに過負荷の状態になる
・適度な負荷がかかったときに最も学習できる
・一度にあまり多くの情報を与えないような配慮が必要

■データインクレシオ

データインクレシオ

●情報伝達の効率性
・相手が一度に処理できる情報量には限界がある
・より多くの情報・事実・アイデアを
　より少ない時間・スペース・労力で
　理解・納得してもらう
・生のデータからシグナルを最大化し
　ノイズを最小化するようにデザイン

●シグナルとノイズ
・シグナル
　　データが保つ元来の意味が、より相手にとって伝わりやすくなる効果
・ノイズ
　　データが持つ元来の意味ではないものが、相手に伝わってしまう効果

●データインクレシオ

・チャートから余計な装飾を削ぎ落とすほど
　ノイズが減りシグナルが高まる
・データインク（Data-ink）
　　チャートでのデータそのものを表す部分
　　棒グラフの棒など
・ノンデータインク（Non-Data-ink）
　　データインク以外を表す部分
　　グラフの背景、枠線、軸の補助線など
・データインクレシオ（Data-ink ratio）
　　Data-ink / (Data-ink + Non-Data-ink)