データビジュアライズの視覚的特徴とその手順
お疲れ様です。
今回は、データビジュアライズについてもう少し深堀しようと思います。
どういった意図でビジュアライズ化するのかを考え、理解してVizを作成することは、データドリブンを語るうえで、切ることのできないテーマとなっております。
データビジュアライズの基礎知識
「データを見る人が、グラフや表でデータを見れるようにする。」という純粋な話ではいけない。
データを見る人が、「瞬時に」、「明確に」、「判断できる」ようにデータビジュアライズする。
そのためには、「なぜビジュアライズするとわかりやすいか」を理解すること。
何かを知りたいからデータを見るのだから、データを見た後のアクションを瞬間的に実行できるようなVizを目指す。
人が物事を判断する時の視覚的特徴は？
位置
位置、空間グループ、囲い、等
色
色相、彩度、等
物の大きさ
長さ、太さ、サイズ、等
形状
向き、形状、等
これらを適切に使用することで、Vizの見やすさ、理解しやすさは大きく変わる。ただし、多用しすぎると効果が薄くなる。確かに、いろんな色があったりすると、どの色が何を指しているのかわからなくなったりする。
どういう形でビジュアライズする？（グラフの種類）
棒グラフ→特定の項目に関する比較
線グラフ→時系列などによるデータの遷移やその傾向
散布図 →データの傾向。どのようなデータが多いのか。
マップ →都道府県などの地理的情報。
円グラフ→少数項目における割合の比較。
円グラフはよく見かけるがグラフ上の項目が多いと、各項目ごとに比較ができなかったり、色を使わないと表現できなかったり、スペースが大幅に必要になったりする。そもそも、隣り合っているもの同士でしか比較できない。
記憶とプロセス（脳の記憶領域のお話）
Sensory Memory
反射的なもの、本能的なもの、無意識的なもの
Short-Term Memory
今まさに考えていること、思考思索を行うもの、計算とかもそう
Long-Term Memory
知識などの過去の記憶
ビジュアル・アナリティクスのサイクルと役割
DATA Saberの勉強をしていく中で、どのような手順でビジュアライズをするかというお話がある。以下の手順でサイクルを回していく。
Task：なぜデータを見るのか
GetData：データを取得
ChooseVisualMapping：データを可視化
ViewData：データを見る
DevelopInsight：情報を取得する
Act：情報を共有する
ビジュアライズにおいては、役割というものがある。役割に応じて、自分が最も力を発揮できる仕事を、「同じデータの土台の上」でしましょう。
＜Creater＞
TaskからActまで、全てを担う。
「常に新たな視点での質問を持ち、想像する。周囲の人のために有用な世界を作り上げることができる人。」と定義されている。
＜Explorer＞
TaskからActまでの内、GetDATA以外を担う。
「常に探求心を忘れず、世界のことを知りたいと思い続ける好奇心を持つ人」と定義されている。
＜Viewer＞
TaskからActまでの内、GetDATAとChooseVisualMapping以外を担う。
「美しい数々のViewを見て心を動かし、実際の世界でアクションしていく人々。」と定義されている。
今回はここまで。現在、最終試験に向けてVizの作成方法の勉強をしています。次はそこについて触れることができればと思っております。
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