データ視覚化とは？
データ視覚化とは、生のデータを視覚的な表現に変換するプロセスです。通常、これらの視覚化は、 チャートとグラフデータ可視化は、データ分析のトレーニングを受けていない人や、数字に慣れていない人でも、データをより理解しやすく、より迅速に把握できるようにすることを目的としています。
データ可視化が重要で効果的なのはなぜですか？
データ分析のトレーニングを受けていない人にとって、大量の数字や、書面による相関関係の結論に付随する統計的な表現は、圧倒されるように感じるかもしれません。しかし、棒グラフ、地図、またはグラフは、これらの圧倒されるような事実や数字を、ほとんどすべての人が理解できるものに変換します。
可視化は、共有言語です。正式なトレーニングを受けていなくても、ほとんどの人は、棒グラフや円グラフなどの基本的なメッセージを解釈できます。そして、それをビジネスプロセスの知識や、アナリストまたはプレゼンターからの簡単な説明と組み合わせると、通常は「ハッ」とする瞬間が訪れ、数字が抽象的なものから具体的なものへと突然変化します。彼らは、視聴者が理解し、対応できる物語を語り始めます。
人々は、文化的に、これらの種類の視覚的な手がかりを探すように訓練されています。色には意味があります。ニュースでは、どの政党が選挙でリードしているかを示すことがあります。店の色は、特定の製品に適用される割引を伝えます。チャートやグラフで提示された場合、色、線、点にパターンを探すのは自然なことです。さらに、視覚的なデータは通常、数字や文字の行よりも目を引き、興味深いものであるため、視聴者の関心をデータで語られる物語に維持するのに役立ちます。
データ可視化はどのように使用されますか？
データ可視化は、さまざまな方法で使用できます。多くの場合、 データ可視化によるストーリーテリング は、利用可能な良質なデータと、そのデータを画像に変換するためのリソース（人材またはソフトウェア）によってのみ制限されます。データ可視化が使用される方法のいくつかには、次のようなものがあります。
- トレンドを特定するためたとえば、売上が減少しているかどうか、または特定のプロセスが以前ほど効率的でないかどうかなど。
- 複雑な情報をすばやく理解するためたとえば、人々がダッシュボードを見て、プロセスの全体的な健全性を確認する場合など。
- パターンを特定するためたとえば、毎月の第1水曜日に、通話量が増加する傾向があるかどうかなど。
- 関係を特定するためたとえば、特定の担当者が責任者であるときに、夜間の生産プロセスがうまくいかないかどうかなど。
- ネットワークを調査するためたとえば、マーケターがメッセージでどのオーディエンスをターゲットにする必要があるかなど。
- リスクを分析し、問題に対処するため 問題になる前に。
- ストーリーを伝えるため 組織にメッセージをすばやく伝える。
- 頻度を特定するためたとえば、特定の地域で製品がどのくらいの頻度で購入されるかなど。
上記のすべての種類のデータを理解することで、企業は問題の根本原因を発見し、成功するシナリオを特定し、より良い結果につながる意思決定を行うことができます。
データ可視化の種類
インフォグラフィックは、データ可視化の非常に一般的な形式です。実際、高品質のインフォグラフィックは、プレーンテキストよりも30倍読まれる可能性が高くなります。オンラインマーケターやコンテンツ制作者は、これらの人気のある画像を使用して、情報をすばやく伝えます。インフォグラフィックのコンポーネントには、棒グラフと折れ線グラフ、円グラフ、さらには色分けされた地図が含まれることがよくあります。
Dashboards は、インフォグラフィックに対する組織的な回答です。ダッシュボードは、通常、さまざまな企業、部門、またはチームのニーズに合わせてカスタマイズでき、重要な ビジネスインテリジェンス レポートをマネージャーやその他の意思決定者のコンピューターおよびモバイル画面に提供します。多くの場合、ダッシュボードに表示されるチャートとグラフのデータは、リアルタイムであるか、少なくとも非常に最近のものであり、これにより、人々は1日を通してプロセスを監視できます。通常、静的なインフォグラフィックとは異なり、ダッシュボードにはいくつかの組み込みのデータ分析ツールが付属しています。ユーザーは、メトリックをさらに深く調べたり、同じデータ可視化ストーリーの異なるビューを表示したりするために、タップまたはクリックできる場合があります。
ビジネス環境では、データ可視化には通常、さまざまなチャートとグラフが含まれます。これらは、ダッシュボードやその他のプロセスソフトウェアに組み込まれ、共通エリアのモニターまたは掲示板に表示されるか、会議室でのプレゼンテーションに挿入されます。データ分析と可視化で一般的な視覚要素の例を以下に示します。
チャートとグラフ
チャートとグラフは、通常、データ可視化によるストーリーテリングについて議論する場合に最初に検討されるツールです。折れ線グラフは、ナラティブや数字よりも迅速に、時間の経過とともにデータの全体的なストーリーを伝えることができ、棒グラフを使用すると、視聴者はさまざまなカテゴリ間のカウントまたはパフォーマンスをすばやく比較できます。しかし、折れ線と棒は、データ分析とBIレポートのツールボックスにある唯一のグラフィカルツールではありません。以下に、データ可視化で使用される他のチャートとグラフをいくつか示します。
- 箱ひげ図 は、プロセスを上または下に引きずっている外れ値があるかどうかをすばやく確認するのに最適な方法です。また、プロセスの平均、標準偏差、および平均を比較する場合にも役立ちます。これらの分析要素は、「これらの2つのプロセスは統計的に同じですか？」などの質問に答えるのに役立ちます。
- ガントチャート は、時間経過に伴うプロジェクトまたはプロセスの視覚化を提供します。複雑なスケジュールが計画どおりに現実的であるかどうかを判断したり、1つのプロセスが別のプロセスと競合または重複する可能性がある場所を特定したり、プロセスが遅れているかどうかを予測したりする場合に最適な方法です。
- 散布図またはドットプロット は、考慮されているすべてのデータポイントを視覚的に示すためにドットを使用します。これにより、潜在的な傾向、外れ値、およびグループ化を確認できます。たとえば、従業員の1日の効率を追跡している場合、各従業員は異なる色のドットで表すことができます。これにより、1人の従業員が他の従業員よりも大幅に高いパフォーマンスを発揮しているかどうかを簡単に確認できます。また、プロットを使用すると、曜日などの他の要素が全体的なパフォーマンスに影響するかどうかを確認できます。
- ヒストグラム は、データの分布を示します。ヒストグラムは、確率の結論を導き出すのに役立つ統計ツールです。しかし、 視覚化によるストーリーテリングツールとして、プロセスが適切な平均値の周りをホバリングしているか、または外れ値がデータまたは結果を歪めているかどうかをすばやく示すことができます。
- 円グラフ は、プロセスでどのような要素が影響しているかをすばやく示す方法です。円グラフのさまざまなバージョンは、全体の各部分が適切に機能しているかどうかを確認したり、プロセスまたは結果で最も重要な要素が何であるかを確認したりする必要がある場合に適しています。
- 管理チャート は、時間の経過とともにプロセスを追跡する特定の種類の折れ線グラフまたはドットチャートです。これらの統計的プロセス管理ツールは、プロセスが「制御下にある」かどうかについて、すばやく情報を提供できます。管理チャートは、多くの場合、分析ダッシュボードの一部であり、プロセスが設計どおりに機能しているかどうか、または改善または問題の修正のために何らかの介入が必要かどうかを判断するために使用できます。
- ツリーマップチャートは、さまざまなサイズと色のネストされたノード（長方形）を使用して階層データを表示するデータ可視化ツールであり、データパターンを簡単に特定したり、データ量を比較したりできます。ツリーマップチャートの視覚化は、特定のシナリオで使用する必要があります。棒グラフや折れ線グラフなどの視覚化が解決するのと同じ問題を解決するわけではありませんが、代わりに、より複雑で豊富なデータ表示を目的としています。
表
画像は千の言葉に値するかもしれませんが、データストーリーテリングに関しては、チャートとグラフだけでは十分ではない場合があります。視覚要素に、その背後にあるデータに関するより具体的な情報を追加したい場合は、通常、テーブルがその情報を表示するのに最適な方法です。これは、誰もがテーブルの列と行の構造を理解しているためです。
ステークホルダーがより詳細な情報を確認したいことを知っている場合は、データ可視化レポートにテーブルを含めることができます。また、チャートから得られる結論を歪める可能性のある特定のデータポイントを明確に示したい場合にも、テーブルを含めることができます。
データ分析がソフトウェアに組み込まれている場合 、テーブルを表示するためのオプションが付属していることがよくあります。たとえば、ダッシュボードに棒グラフが表示されている場合、それをクリックして、テーブルとデータを確認できる場合があります。この機能は、棒グラフが懸念されるように見える場合に役立ち、プロセスのマネージャーが行動を起こす前に、追加の情報を確認したい場合に役立ちます。マップ
は、場所にリンクされたデータを表示するのに最適な方法です。どの州に最も多く出荷していますか？どの地域に最も古い家があり、特定の種類のサービスが必要ですか？施設内のどの場所の温度が最も低いですか？これらはすべて、マップデータで最もよく答えることができる質問です。
データ可視化の利点
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データ可視化には多くの利点があります。生データを誰でも理解できる実行可能な洞察に変えることができるだけでなく、
を加速し、パターンと傾向を特定し、最終的に収益を向上させることもできます。 意思決定プロセスデータ可視化の主な利点は次のとおりです。
意思決定プロセスを加速します
脳が視覚的な表現からデータを非常に高速に処理できる場合、データに基づいて迅速に意思決定できることも意味します。
ウォートン・スクール・オブ・ビジネス
によると、データ可視化は、迅速に合意に達し、行動に移る能力を21％向上させることができます。 操作と結果の間の関係を簡単に示しますビジネス運営と市場パフォーマンスの間に相関関係を見つけることは、競争の激しい環境では非常に重要です。したがって、データ可視化の主な利点の1つは、ユーザーが両方の関係を追跡し、必要に応じてそれに応じて行動できるようにすることです。
収益を向上させることができます
データ可視化は、意思決定者が適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立つ適切な情報を見つけることです。リアルタイムのデータ視覚化を使用すると、チームはビジネスのさまざまな側面について、高度な
予測分析
を実行できます。たとえば、最新の販売データにアクセスして、ターゲット顧客の間でのマーケティング戦略または製品の人気を決定できます。 データ可視化のベストプラクティス まずユーザーを理解する
データ可視化を作成する際に最初に行うことは、データを分析するユーザーを理解することです。開始するのに役立つ質問をいくつか示します。
誰が視覚化を使用しますか？ 私のオーディエンスは誰ですか？誰にデータストーリーを伝えようとしていますか？
- この視覚化は、どのような質問に答える必要がありますか？
- 誰が視覚化を使用しますか？
- 私のオーディエンスは誰ですか？誰にデータストーリーを伝えようとしていますか？
- 1つまたは複数の可視化が必要ですか？
- これは探索的な可視化ですか、それとも説明的な可視化ですか？
適切なチャートタイプを使用する チャートタイプを選択する前に、まず自分に問いかけてください。可視化で伝えたいデータストーリーは何ですか？データを比較したいのか、それともデータの分布を示したいのか？トレンド分析を行っているのか、それとも他のことを行っているのか？この質問に対する答えが得られたら、データストーリーを最も効果的に伝えるチャートタイプを簡単に選択できます。
色とテキストの適切な使用色は言葉よりも強く私たちに語りかけ、感情的なレベルで私たちとコミュニケーションをとります。ほとんどの場合、私たちはそれを意識していませんが、無意識のレベルでは、すべての色が人々に異なる感情を引き起こします。最初の印象の62〜90％は、ある人がその状況で色をどのように認識しているかに基づいています。したがって、ここでは色の力を効果的に活用して、伝えたいメッセージを伝えることが課題となります。
チャートの無駄を避ける****– エドワード・トゥフテ、データ可視化の父は、「何よりもまず、データを表示する」と言います。不要な情報やグラフィック（背景画像、太いグリッド線、陰影など）を追加して、視聴者を混乱させないでください。常に、最も簡単な方法がデータを表示する最良の方法であることを覚えておいてください。
データは明確にする利用可能な可視化機能を使用して、データストーリーの明確さを確保します。
- アルファベット順に並べ替えると、人々が探しているものを見つけやすくなります。
- 昇順に並べ替えると、成長のストーリーを伝えることができます。
- 降順に並べ替えると、最大から最小まで比較できます。
- 説明的で簡潔なタイトルは、チャートの理由を示します。
- トレンドラインは、時系列データセットを明確にします。
- 値のオーバーレイは、分析中に詳細を提供します。
重要な点を強調する 伝えようとしているストーリーの重要な点に焦点を当てます。
- シリーズの強調表示は、ユーザーが注目すべき点に焦点を当てます。
- 条件付き書式は、発散するカラーパレットを使用して、重要なデータポイントに注意を向けます。
- 注釈は、チャートまたは共同作業でストーリーテリングをサポートできます。
- 外れ値の検出は、予想される値の範囲内または範囲外のデータを表示します。
- 時系列予測は、期待される機能です。
- 線形回帰は、従属変数と独立変数の間のトレンドをプロットします。
効果的なインタラクションを使用する 効果的なインタラクションを使用することも、 データ可視化のベストプラクティスの一部です。ユーザーが実行できることには、データのフィルタリング、ダッシュボードと可視化を他のものにリンクして、より深い洞察を提供し、包括的な分析を行うことが含まれます。
3Dを賢く使用する 3D可視化は、表面分析、ボラティリティ分析、または地形調査を行っている場合に役立ちます。標準的なビジネス用途には3Dを使用しないでください。
適切な詳細レベルを使用するデータストーリーに貢献しない過剰な詳細を使用しないでください。
適切なスケールを使用する Y軸のスケールを変更しないでください。これは、データが示すべきものとは異なるストーリーを伝える傾向があります。
実際のデータ可視化の例
データ可視化は常に単独で機能するとは限りません
データ可視化が強力であることは承知していますが、それが会社が使用すべき唯一のデータ分析ツールではないことを認識することが重要です（セルフサービス組み込み分析ソフトウェアなどの分析ツールを検討してください）。 セルフサービス組み込み分析ソフトウェア)。データの視覚的な表現は常に単独で機能するとは限らず、そのため、多くのビジネスインテリジェンスレポートツールとダッシュボードオプションでは、より深いレベルの情報にドリルダウンできます。
データ可視化が単独でうまく機能しない場合の典型的な例は、何かに相関関係があるかどうかを判断しようとしている場合です。2つのデータポイントのセットを異なる色でプロットする相関チャートを使用できます。両方のデータセットのドットが同じ線に沿って配置されている場合、関係があることを示す可能性があります。ただし、これにはかなり複雑な統計が関与しており、視覚的な表現だけでは、2つのデータセットが統計的に関連しているかどうかを判断するのに十分な詳細が得られない場合があります。さらに、視覚的な表現を単独で公開し、説明的な説明がない場合、統計に慣れていない人が、原因と結果が関係していると仮定する可能性があります。ただし、相関関係は必ずしも因果関係を意味するわけではありません。
最終的に、視覚的なデータストーリーテリングは、組織全体のあらゆる人がデータをより明確に理解できるようにします。ただし、複雑なデータ分析とプレゼンテーションに関しては、適切な分析の専門家またはツールが必要になる場合があります。
