データ可視化とは何ですか？
データ可視化とは、データが棒グラフの棒、折れ線グラフの線、または円グラフの扇形などの記号で表現される、チャートまたはデータのグラフィカルな表現を指します。チャートとデータ可視化は、交換可能に使用できます。
データビジュアライゼーションは、単独のビジュアライゼーションとして機能することも、複数のチャートと組み合わせてダッシュボードを作成することもできます
データ可視化のベストプラクティスに従うことが重要である理由
消費者や企業が、より複雑な情報の爆発的な増加に取り組むにつれて、私たちはそれらをより速く理解するのを助ける必要があります。
ご覧のとおり、データビジュアライゼーションは、データをより消費しやすくし、ユーザーが意思決定を行い、ストーリーを語るのに役立ちます。
チャートは豊富なデータ（多くの場合KPI）を 消費可能なものにする
複数のチャートが、1つ以上のビジュアライゼーションを表示するダッシュボードを構成し、 ユーザーが意思決定を行うのを支援します
チャートは 物語を語る 説明的な方法または探索的な方法で
人間は、視覚的に考えるようにプログラムされています
65%の人々が視覚学習者である i
テキストよりも60,000倍速く画像を処理します。 ii
画像を認識するのに13ミリ秒かかります
単に、下のチャートのように、人ごとの身長を見るだけでも、このデータを列チャートでソートすることで、すぐに洞察が得られることが明確になります。
したがって、ビジュアライゼーションを作成する際は、本稿全体で強調されているベストプラクティスに従っていることを確認することが最善です。
ユーザーをまず理解する
コミュニケーションの黄金律は、聞き手を知ることです。技術的なユーザーに話す場合と、ビジネスユーザーに話す場合、あるいはクライアントへのセールスピッチや社内役員へのプレゼンテーションでは、伝え方が異なります。
すべてのビジュアライゼーションはデータストーリーを語っています。ストーリーを設計する人であるあなたの仕事は、以下のことです:
データが語る物語の明確なビジョンを持つ
オーディエンスとその目標を把握する
さて、ビジュアライゼーションを作成する際は、ビジュアライゼーションが複雑なデータを簡素化し、データのストーリーを語り、意思決定を促進しているかを確認する際に、これらの質問を念頭に置いてください。
複雑なデータを簡素化:
誰がこの可視化を使用しますか？
ターゲットオーディエンスを把握していますか？
この可視化はどのような質問に答えるべきですか？
データストーリーを語る:
単一のビジュアライゼーションが必要ですか、それとも複数のビジュアライゼーションが必要ですか？
チャートのタイトルはデータに十分なコンテキストを提供していますか、それともストーリーを伝えるためのサポートテキストが必要ですか？
意思決定を推進する
データストーリーで重要な点を強調するために、どのようなテクニックを使用できますか？
これは探索的ビジュアライゼーションですか、それとも説明的なビジュアライゼーションですか？
適切なチャートタイプを選択
データを使って効果的なストーリーを伝える際、最も大きな課題の一つは、適切なチャートタイプを選ぶことです。種類は無限にあり、それぞれが独自の属性を持っており、メッセージやデータストーリーを最も効果的に伝えるのに役立ちます。データは複数のチャートで機能する可能性がありますが、作成者であるあなたが、データが消費者にとって明確で簡潔になるように選択することが重要です。
このプロセスを支援するために、データに対して各ビジュアライゼーションを選択する際に、これらの重要な質問を念頭に置き、以下のガイドを利用してください:
このチャートで伝えたい主要なポイントは何ですか？
変数を比較しますか？
データの分布を理解する必要がありますか？
分析する必要があるトレンドはありますか？
伝えたいポイントを選び、最適なチャートタイプを選択してください。
色とテキストの適切な使用法
色とテキストは、重要な点を強調するのに役立ちます。または、単に データストーリーを脱線させる . 色を使用して、美しさや“チャートアートに基づいてではなく、データに基づいて効果的に伝達します。”
このチャートを見ると:
色があまりに似ていて、異なるフィールドを迅速に区別することができません
フォントの使い方が悪いです。セリフ体フォントは紙での読書には適していますが、画面上では適していません
3Dでは、部品のサイズと全体を比較するのが難しい
円グラフのラベルがほとんど読めません。
チャートの混乱を避け、ストーリーから逸脱しないようにするために、チャートには3種類の配色スキーム（発散型、連続型、カテゴリ型）を使用できます。
チャートの色を選ぶ際は、以下のガイドラインに従ってください。
使用する 発散する 両端で共通の値がある場合の配色
使用する 順序付き 数値または順序付けされた値の色
使用する カテゴリカル 順序のない、明確な変数の色
チャートのノイズを避ける
可視化はデータストーリーに焦点を当て、チャートはすっきりと読みやすく保ちましょう。以下のような不必要な情報やグラフィックでユーザーを混乱させないでください:
3D、ディスラプティブなシェーディング
重いグリッド線/ボックスボーダー
魅力的なフォントの選択
気が散る背景画像
グラフィック上のインクの大部分はデータ情報を示すべきです。データインクとは、グラフィックの消せない核であり、表現される数値のばらつきに応じて配置される、冗長でないインクです。
何よりもまず、データを見せること。
エドワード・タフト、『The Visual Display of Quantitative Data』, 1983 以下のチャートを見ると、あまりにも多くの情報が盛り込まれており、チャート自体の目的が薄れてしまっています。
ビジュアライゼーションから不要な要素を取り除くことで、このチャートのストーリーがより明確になります。
データで明確に伝える
可視化機能を使用して、データストーリーに明瞭さをもたらします。データを昇順に並べ替えることで、成長の物語を語ることができます。減少する成長や収益を示すには、降順の並べ替えを使用してください。
タイトル、トレンドライン、クロスヘアなどのチャート機能は、ストーリーをより迅速に伝えるのに役立ちます。データビジュアライゼーションを明確にするための、以下の6つのベストプラクティスに従ってください。
チャートのタイトルと説明
説明的で簡潔な を使用してください。タイトル
コンシューマーにチャートの理由と説明を与えるタイトルを使用してください。チャートのタイトルはシンプルで要点を押さえるようにし、データとビジュアライゼーションが物語の核を伝えるようにしてください。主に、タイトルは下のチャートに直接関連し、それをサポートするものであるべきです。例えば、下記のチャートでは、凡例とビジュアルに部門と年齢の物語を語らせるようにしつつ、コンシューマーがこのチャートから何を得ているのかについて、十分な簡潔な情報を提供してください。 消費者にチャートの理由と説明を与えるものにしてください。データとビジュアライゼーションが物語の核心を伝えるべきであるため、チャートのタイトルはシンプルで要点を押さえるようにしてください。主に、タイトルは下のチャートに直接関連し、それをサポートするものであるべきです。例えば、以下のチャートでは、凡例とビジュアルに「部門」と「年齢」の物語を語らせつつ、消費者がこのチャートから何を得ているのかについて、十分に簡潔な情報を提供してください。
アルファベット順ソート
データを並べ替える アルファベット順に x軸でカテゴリを使用し、人々が探しているものを迅速に見つけるのに役立てる必要がある場合。
昇順でデータを並べ替え
データを 並べ替える昇順 成長の物語を伝える必要があるときに役立つ 順序。
降順でデータを並べ替える
データを 並べ替える降順 最大から最小を比較する必要がある場合の並び順。
トレンドライン
トレンドラインは時系列チャートにおける強力なテクニックであり、人気メディアでもますます見られるようになっています。ニューヨーク州知事のアンドリュー・クオモは、新型コロナウイルスの増加または減少率について、外れ値を排除するために7日平均のトレンドラインをよく使用していました。日々の変動が理解をより困難にすることがある場合でも、時系列トレンドラインはデータが時間とともに示す一般的な方向性を明らかにします。
交差する照準
十字線 視聴者がチャートを分析する際に、より詳細な情報を提供します。すべてのチャートに十字線が必要なわけではありませんが、以下のチャートで、それらがユーザーに正確なデータポイントに関する明確な洞察をどのように提供するかを確認できます。
重要な点をハイライト
データストーリーに関する最も重要な点にユーザーの注意を集中させるためにビジュアライゼーションを設計します。データ内の重要なポイント、トレンド、および範囲を強調表示することは、エンドユーザーが必要とする迅速なインサイトを提供するための鍵となります。
重要なデータを強調表示する際に、これらの主要な機能を使用してください:
シリーズハイライト
ユーザーの注意を、見てもらいたいものに集中させるために、 シリーズハイライト .
条件付き書式
重要なデータポイントに注意を引く条件付き書式設定 データ内の変動と相関する境界を設定します。
チャート注釈
チャートの注釈機能により、ストーリーテリングをサポートできます チャート上またはコラボレーションを通じて。注釈は、データポイントよりも深い洞察をユーザーに提供します。
外れ値検出
外れ値検出 データセット内の異常値や逸脱を素早くハイライトできます。
時系列
時系列 予測機能を使用すると、過去および現在のデータに基づいて将来のデータポイントの予測を行うことができ、お客様に予測分析を提供します。
線形回帰
線形回帰を使用すると、従属変数と独立変数間の傾向をプロットできます。データ内の一般的な傾向に一致する（予測する）「最良適合」の線を表示したい場合に使用します
効果的なインタラクションの活用
モダンなデータ分析プログラムは、ユーザーがデータのスライスとダイスを行うことで、回答したい質問についてより深い洞察を得られるように、インタラクションを作成することを容易にします。
最も効果的なインタラクションには、以下が含まれます:
動的フィルタリング
ダッシュボードやビジュアライゼーションにフィルターを追加することで、データをその場でピボットし、より深い洞察を得ることができます。ビューア向けに、カテゴリフィールドまたは日付範囲でデータをスライス＆ダイスするためのオプションを、ダッシュボードレベルまたはビジュアライゼーションレベルで提供してください。
詳細分析
カテゴリまたは日付フィールドに階層を有効にすると、エンドユーザーがより深い分析を行うことができます。例えば、次のビジュアライゼーションでは、さまざまなマーケティングチャネルから特定の製品まで掘り下げて、どのような認知度を創出しているかについて、別のレベルの洞察を得ることができます:
ツリーマップ
ツリーマップは、ドリルダウンに優れた可視化手法です。大量の階層データをコンパクトなスペースで一目で表示し、全体の一部としてのデータを示します。ある国の予算と他のすべての国の予算との関係性を見ることができ、ドリルダウンを行うことで、ユーザーはより深い分析を迅速に実行できます。
ダッシュボードのリンク
データポイントやビジュアライゼーションを他のダッシュボードにリンクできることで、ドリルダウンを次のレベルに引き上げることができます。下記の例では、進行中のマーケティングキャンペーンの結果を提示する概要マーケティングダッシュボードを設定できます。ダッシュボードリンクを使用すると、そのダッシュボードと、実行中の各キャンペーンに関するより詳細なダッシュボードとの間にリンクを設定できます。
画像とテキストフィールドを使用してランディングページを作成したり、ダッシュボード内からリンクを作成したりすることもできます:
3Dを賢く活用する
3Dは実際のデータを曖昧にし、推測と分析の余地を生み出します。
3Dの視覚化は、表面分析、ボラティリティ分析、または地形調査を行う場合に役立ちます。このチャートは、X、Y、Zを含む複数の軸から、火山の上から下への温度変化を示すため機能し、3D空間でより有用な物語を伝えます。
標準的なビジネス用途では、3Dを避けるのが最善のプラクティスです。例えば、以下の2つのチャートのうち、左側は読み取り、理解し、いかなるインサイトを得ることもほぼ不可能です。同じデータを示す右側のチャートは、はるかに明確です。一目見ただけで、ハワイアンクラブが1993年から1995年までの収益において、他の2つのリゾートを一貫して上回っていたことがわかります。
細部に注意を払う
時には詳細がデータストーリーを強化することがありますが、他の時には過剰な詳細がメッセージを混乱させます。数値をフォーマットしたり、上位の結果をデータからフィルタリングしたりすることで、読みやすさが保たれます
データをフォーマットすることは、数値をより視覚的に魅力的で、エンドユーザーにとって読みやすいものにする簡単な方法です。ゲージや棒グラフ、列グラフなどのチャートの場合、データポイントを目立たせるためにデータフォーマットを調整できます。例えば、小数点以下の桁数を制限したり、コンマ区切り記号の配置を調整したりできます。また、通貨やパーセンテージの測定値、または大きな数値のフォーマットの使用も検討してください。
以下の2つの異なるKPIを比較してください。どちらがより直感的に理解しやすいですか？
適切なスケールを使用する
嘘には3種類ある。嘘、ひどい嘘、そして統計だ。
マーク・トウェイン 誤解を招くビジュアライゼーションは至る所で見られます。ニュース、役員会議室、ソーシャルメディアなど、あまりにも頻繁に目にするものです。データを欺くグラフです。時には意図的ではない場合もありますが、他の時には意図的な場合もあります。
誤解を招くビジュアライゼーションを避ける最善の方法は、Y軸のスケールを変更しないことです。これは、データが語るべき物語とは異なる物語を語りがちです。
これは、チャートがどのように誤った物語を語るかを示す単なる例です。両方のチャートは同じデータを示しています。しかし、右のチャートは軸が5%から始まっているため、米国のGDPが急落しているように見えます。一方、左のチャートを見ると、実際にはわずかな緩やかな減少にすぎません。
結論
このホワイトペーパーで紹介する10のベストプラクティスは、目を引く、かつ非常に効果的なビジュアライゼーションを作成するための貴重なヒントを提供するべきです。企業は、トレンドをよりよく把握したり、新しい機会を見つけたりするために、データ利用を拡大しています。データビジュアライゼーションとダッシュボードを使用することで、強力なストーリーを語るか、チームからインサイトやフィードバックを収集するための探索に利用することができます。
これらのテクニックを実際に試してみたい場合は、 SDKをダウンロードし、 〜についてもっと学ぶことができます。 Reveal組み込み分析」 .
ウェビナーも視聴できます。 ダッシュボード作成のすべきことと避けるべきこと .
i マインドツールズ, 1998年ii 3M Corporation, 2001年
