データビジュアライゼーションのグロッサリー

データビジュアライゼーションは進化を続けている分野です。過去数十年にわたり複数の学派によって、データ分析でいつどのようにビジュアライゼーションを使用するべきかについての視点が作られてきました。目的に適ったタイプや持っているデータに適したタイプを決定するのは、困難である可能性があります。データビジュアライゼーションの数多くの一般的なタイプは、日常的に目にします。美しくてもインサイトがほとんどないものもあるでしょう。機能的で、一目見て結論を得ることができても、外観が美しくないものもあります。作成に苦労しないこともありますが、ほとんどの場合、効果的なものを作成するにはデータ準備が欠かせません。データビジュアライゼーションには、50 前後の一般的なタイプ以外にも数多くの分類しにくいものがあります。どのタイプのビジュアライゼーションを使用するかは、作成者の目的、そして参照元データの構造とサイズによって決まります。

この「データビジュアライゼーションのグロッサリー」では、ビジュアライゼーションの一般的なタイプの多くを取り上げます。ビジュアライゼーションの作成時、情報に基づく意思決定を行うのに役立ててください。現時点では、取り上げられていないトピックやビジュアライゼーションのタイプが数多くあります。今後、データビジュアライゼーションの分野と同じように、内容も追加され進化していきます。

ビジュアライゼーションのファミリー

ビジュアライゼーションのファミリーは、ビジュアライゼーションの性質と関わっています。そのため、大きなグループ (チャート、地理空間ビジュアライゼーション、表) による、階層的な分類が行えます。ビジュアライゼーションにはさまざまな考え方があり、さまざまな分類方法があります。最も一般的なのは、チャートの下に独立したサブカテゴリーを置くことです。ここでは、内容をシンプルにして分析機能とマークタイプの重要性を際立たせるために、3 つにまとめました。

データビジュアライゼーションを使った分析

分析機能とは、人々がビジュアライゼーションのデータをどのように解釈、分析、理解するかを説明するものです。ビジュアライゼーションの多くは複数の分析機能を持っています。多くの場合、作成者が分析機能をどのように組み込むかによって異なります。ここでは、他とは異なる特色を持つ機能で分類しました。下の 6 つの分析機能では、ビジュアライゼーションのデータ分析方法の多くがカバーされていますが、取り上げられていないものもあります。

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適切なタイプのビジュアライゼーションを選ぶ重要性

ビジュアライゼーションは、データを理解するための 1 つのツールです。そして他のあらゆるツールと同じように、特定の場合に役立つものもより一般的なものもあります。たとえば、棒グラフは相当数のニーズに応えることができますが、ワードクラウドは限られた場合にのみ役立ちます。適切なタイプのビジュアライゼーションを選ぶには、ビジュアライゼーションの目的、表示したいデータ、オーディエンスのニーズという 3 つの点を考慮する必要があります。作成前にこの 3 つの点すべてを常に定義できるとは限りませんが、定義するように努めることをお勧めします。

考慮する事項の中でも、オーディエンスのニーズを知ることが何より重要です。優れたビジュアライゼーションを使うと、人々は複雑なデータから一目でインサイトを得ることができます。優れたビジュアライゼーションはメジャー間の関係を明らかにし、概念を説明します。生データでユーザーの関心を引き付けることはできませんが、優れたビジュアライゼーションならできます。しかし、適切ではないビジュアライゼーションを使ってしまうと、見る人が混乱したり、興味を失ったりすることがあります。効果的なビジュアライゼーションにするには、オーディエンスのニーズを認識する必要があります。

具体的な目的を明確にすると、オーディエンスのニーズを使用して選択肢を絞り込むことができます。データビジュアライゼーションによっては、分析に役立つもの、情報を美しく提示するもの、そして概念やプロセス、戦略をわかりやすく示すものがあります。どのような目的にも、それに最適な種類のビジュアライゼーションがあります。 作成する前に、ビジュアライゼーションの分析機能とマークタイプを検討しましょう。それにより、目的を達成できるようになります。

自分のデータに使えるビジュアライゼーションのタイプを知るには、そのデータをよく理解しなければなりません。チャートの中には、使えるディメンションの数が限られているものもあります。また、数多くのカテゴリー間の関係を明確にするのに非常に適したものもあります。データの構造と性質を見れば、最終的な選択に役立ちます。迷った場合は試してみましょう。それにより、データを使う目的とオーディエンスのニーズをどちらも満たすビジュアライゼーションを作成することができます。