データサイエンス・リテラシー
データの可視化

イラスト︓©いらすとや
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データの可視化

Table of Contents
データの可視化

l データの可視化とは
l 可視化の事例
l 可視化が必要な場⾯と⽅法

代表的な可視化⼿法
l 棒グラフl ヒストグラムl 折れ線グラフ
l 散布図

l 円グラフl 箱髭グラフl ネットワーク演習:

l データの整理・可視化演習

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データの可視化

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データの可視化

l データの可視化とは
l 可視化の事例
l 可視化が必要な場⾯と⽅法

代表的な可視化⼿法
l 棒グラフl ヒストグラムl 折れ線グラフ
l 散布図

l 円グラフl 箱髭グラフl ネットワーク演習:

l データの整理・可視化演習

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データの可視化

データの可視化とは
データ

可視化

気づき
知識

コンピュータでは扱いやすい

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イラスト︓©いらすとやデータの可視化

データの可視化とは

例えば、「東京の新型コロナウイルス感染症対策サイト」
https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/

感染状況や医療提供体制の状況がひと目で分かる

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データの可視化

データの可視化とは

例えば、「東京の新型コロナウイルス感染症対策サイト」
https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/

統計ダッシュボード

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……

l直感的にわかりやすく情報を表⽰
lニーズや⽬的に応じて必要な情報を追加したり、深堀り可能データの可視化

収集された⽣データは表形式（⾏列）No

全国地方公共団体コード

都道府県名

市区町村名

公表_年月日曜日

発症_年月日

患者_居住地

患者_年代

患者_性別

患者_属性

患者_状態

患者_症状

患者_渡航歴の有無フラグ

備考

退院済フラグ1

130001 東京都

2020/1/24 金湖北省武漢市

40代

男性

1

2

130001 東京都

2020/1/25 土

湖北省武漢市

30代

女性

1

3

130001 東京都

2020/1/30 木

湖南省長沙市

30代

女性

1

4

130001 東京都

2020/2/13 木

都内

70代

男性

5

130001 東京都

2020/2/14 金

都内

50代

女性

1

6

130001 東京都

2020/2/14 金

都内

70代

男性

1

7

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

80代

男性

1

8

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

50代

女性

1

9

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

50代

男性

1

10

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

70代

男性

1

11

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

70代

男性

1

12

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

40代

男性

1

13

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

60代

女性

1

14

130001 東京都

2020/2/15 土

都内

40代

男性

1

15

130001 東京都

2020/2/16 日

都内

60代

男性

16

130001 東京都

2020/2/16 日

都内

30代

男性

1

17

130001 東京都

2020/2/16 日

都内

60代

男性

1

18

130001 東京都

2020/2/16 日

都外

60代

男性

1

19

130001 東京都

2020/2/16 日

都内

30代

男性

1

20

130001 東京都

2020/2/18 火

都内

80代

男性

1

21

130001 東京都

2020/2/18 火

都内

20代

男性

1

22

130001 東京都

2020/2/18 火

都内

50代

男性

23

130001 東京都

2020/2/19 水

都内

70代

男性

24

130001 東京都

25130001 東京都

この表を⾒て，様々な傾向を⾒つけたり解析する⽅針を決めるのは難しい︕
2020/2/19 水2020/2/19 水

1

都内

70代

女性

1

都内

70代

女性

1

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データの可視化

⽣データ à 情報

No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

全国地方公共団体コード 都道府県名 市区町村名 公表_年月日 曜日 発症_年月日 患者_居住地 患者_年代
130001 東京都
2020/1/24 金湖北省武漢市 40代
130001 東京都
2020/1/25 土
湖北省武漢市 30代
130001 東京都
2020/1/30 木
湖南省長沙市 30代
130001 東京都
2020/2/13 木
都内
70代
130001 東京都
2020/2/14 金
都内
50代
130001 東京都
2020/2/14 金
都内
70代
130001 東京都
2020/2/15 土
都内
80代
130001 東京都
2020/2/15 土
都内
50代
130001 東京都
2020/2/15 土
都内
50代
130001 東京都
2020/2/15 土
都内
70代

患者_性別 患者_属性 患者_状態 患者_症状 患者_渡航歴の有無フラグ
男性
女性
女性
男性
女性
男性
男性
女性
男性
男性

備考 退院済フラグ
1
1
1

様々な角度で情報を抽出、可視化（表・グラフなど）することでデータの直感的な理解を助ける
1
1
1
1
1
1

知恵
Wisdom
知識
Knowledge
情報
Information
データ
Data

https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/
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DIKWピラミッド

データの可視化

DIKWピラミッド

データ・情報・知識・知恵の関係を分かり易く体系化した図
p Data（データ）l それ⾃体では意味を持たない数字、記号など
Ø ⽣データ、ローデータ

p Information（情報）

データから情報を得ることがデータサイエンスのはじめの⽬的

l データを何らかの基準で整理して意味づけしたもの

p Knowledge（知識）l 情報をまとめて体系化・構造化することで、規則性、傾向、
知⾒を導き出したもの．

p Wisdom（知恵）l 知識を正しく認識して判断し、価値観やモラルに昇華させたもの．
課題の解決につながるアイデア・指針

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知恵Wisdom
知識
Knowledge
情報
Information
データ
Data

DIKWピラミッド

データの可視化

なぜ可視化すると理解しやすいか

経験・認知（直感）による理解を最⼤限に利⽤することができる

値が⼤きい

⾼い、広い

値が⼩さい

低い、狭い

上昇傾向

右上がり

下降傾向

右下がり

同じ属性

同じ⾊、同じ形

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データの可視化

可視化と認知
値が⼤きい

⾼い 広い

値が⼩さい

低い 狭い

物

数値

A

20

B

102

C

78

D

25

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B

A

D

C

データの可視化

可視化と認知
上昇傾向

右肩上がり

下降傾向

左肩上がり

時間

数値

5/11

35

5/12

52

5/13

48

5/14

65

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データの可視化

可視化と認知
同じ属性

1⽉

2⽉

同じ⾊、同じ形

120

3⽉

A

20

29

28

B

102

82

C

78

D

25

1月

100

2月

120

3月

80

80

99

60

60

103

82

40

40

21

19

20

20

0

0

A

B

C

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A

100

D

1月

B

2月

C

D

3月

データ可視化が役に⽴った事例（１）p1854年ロンドンのソーホー地区、ブロード通りでコレラが⼤流⾏
p当時、「瘴気」と呼ばれる空気中の粒⼦が原因とされていたが、コレラがなぜおこるのか、よく分かっていなかった。

※1884年にコッホによりコレラ菌発⾒
ちなみにコレラは菌により汚染された
⽔や⾷物により経⼝感染する．
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データ可視化が役に⽴った事例（１）
ジョン・スノー（1813-1858）のコレラ地図
pジョン・スノーは，コレラ患者の発⽣数を地図で可視化した
pひとつの井⼾の周囲に患者が集中し，その井⼾を利⽤する家に患者が発⽣することが判明

井⼾の利⽤を中⽌させたところ
流⾏はおさまった︕
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問題の井戸データ可視化が役に⽴った事例（２）フローレンス・ナイチンゲール (1820–1910)の「鶏のトサカ」ダイアグラム

p「病⼈を救うのは、宗教者の愛よりも衛⽣環境である」
lクリミア戦争中では、兵⼠たちが劣悪な衛⽣状態と栄養失調で死亡
l病院での死亡者数を綿密に記録

負傷による死亡者数

7⽉

8⽉

その他の死亡者数

9⽉
10⽉

3⽉

11⽉
2⽉

データから分かりやすいダイアグラムを作成し、衛⽣状態の改善などを要求
http://chaton2.blogspot.com/2011/10/blog-post.html
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12⽉
1⽉

負傷後の劣悪な衛生状態と栄養失調による死亡者数

データ可視化が必要なとき
1. 探索的データ解析＜⾃分で作って⾃分で⾒る＞
l仮説⽣成やモデル選択の前段階での「データそのものを理解する」
場⾯で必要となる．
l視覚的にデータのいろいろな⾯を表⽰することで，「データに語らせる」
2. プレゼンテーション＜他の⼈に⾒せて納得させる＞
lデータ解析の結果を⽤いて，なんらかの主張を第三者に納得させるための可視化ØEx. ⼀般市⺠＠広告，上司＠会社など

データ可視化により，直観的かつ効率的に主張を伝える
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データ可視化の⼿順
1. 伝えたい主張に使うデータ解析結果を選び抜く
2. 解析結果の各要素に最も合う視覚表現を選ぶ
3. 解析結果に最も合う可視化⼿法を選ぶ

不適切な可視化⼿法を選ぶと誤解を招くので注意l巷にあふれているグラフなどでは誤解を招く表現や間違い多数
lデータに嘘をつかせようとしている可視化を⾒抜く⼒も⼤切
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視覚変数
対象や特性を区別して表すための要素

p網膜の変数
l形
l⼤きさ
l⾊相
l明度
l彩度
lテクスチャー

⻘丸と⾚丸は⾊で区別されるが，丸という共通要素を持ち，
⻘丸と⻘三⾓は形で区別されるが
⻘という共通要素を持つ

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点・線・エリアで様々な性質を表現 ー視覚変数ー
形︓質の違い⼤きさ︓量の違い
⾊調︓質の違い
明度︓量の違い
⾊の強さ︓質の違い
テクスチャ︓質と量の違い
http://understandinggraphics.com/visualizations/information-display-tips/

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データの可視化

データの可視化
データの可視化

l データの可視化とは
l 可視化の事例
l 可視化が必要な場⾯と⽅法

代表的な可視化⼿法
l 棒グラフl ヒストグラムl 折れ線グラフ
l 散布図

l 円グラフl 箱髭グラフl ネットワーク演習:

l データの整理・可視化演習

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棒グラフ
形状︓棒の⻑さにより⼤⼩を表す⼆次元グラフ．
棒の向きは縦と横がある．
⽬的︓⼤⼩の⽐較

6
7月

5

7月
A
B
C
D

8月
4.3
2.5
3.5
4.5

9月

4

9月
2.4
4.4
1.8
2.8

8月

2
2
3
5

3
2
1
0
A

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B

C

D

円グラフ
売上⾼

形状︓丸い図形を扇形に分割したグラフ．
⽬的︓全体に対する割合の視覚化

第 4 四半期
9%
第 3 四半期
10%

売上⾼
第 1 四半期
8.2
第 2 四半期
3.2
第 3 四半期
1.4
第 4 四半期
1.2

第 2 四半期
23%

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第 1 四半期
58%

ヒストグラム
形状︓縦軸に度数，横軸に階級をとる棒グラフ
⽬的︓分布の視覚化
系列1

ヒストグラムの例
25

1

20

3
3
3

15

5
6
6
6
7

・・・・・
22
24
24

度数分布表
10
5
0
[1, 5]

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(5, 9](9, 13](13, 17](17, 21](21, 25]

箱ひげ図（の説明のための分位数の説明）
分位数（パーセンタイル︓percentile）
pデータを⼩さい順に並べたとき、初めから数えて全体の 𝟏𝟎𝟎𝜶 %番⽬に位置する値を𝜶パーセンタイルと⾔う.
l 例︓25⼈の試験結果のデータについて
l 50パーセンタイルは最低点から13番⽬の⼈の点数（中央値）
l 0パーセンタイルは最低点から１番⽬の⼈の点数（最低点）
l 100パーセンタイルは最低点から25番⽬の⼈の点数（最⾼点）p25%ごとに分けて「四分位数」で表すことがある．
l 第⼀四分位数︓25パーセンタイル
l 第⼆四分位数︓50パーセンタイル
l 第三四分位数︓75パーセンタイル
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箱ひげ図
p 箱の部分

l 第⼀四分位数から第三四分位数を表し、第⼆⼗四分位数（中央値）のところに線を引く

p ひげの部分l 最⼤値、最⼩値の値まで箱から線を引く
l A,B,C,Dの各区間には同数のデータèデータのばらつき具合が分かる

Ø 区間Bにデータが偏っている
Ø 区間BとCの箱の領域にデータの半分が
存在

D

C
B
A

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グラフ・ネットワーク
SNSでのユーザーの関係

形状︓頂点と辺からなるネットワーク図．
⽬的︓ネットワーク構造の視覚化

Bさん

Aさん

Cさん

Dさん

会社間の取引

ノード

エッジ

B社

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A社

C社

D社

折れ線グラフ
形状︓⼆つの項⽬の値を順に線でつないだ⼆次元グラフ．
横軸に時系列が来ることが多い
⽬的︓⼆つの項⽬の関係，特に時系列の変化の視覚化

時間

数値

5/11

35

5/12

52

5/13

48

5/14

65

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散布図
形状︓⼆つの項⽬の値を⼆次元平⾯に置いたもの．
⽬的︓⼆つの項⽬の分布関係および相関関係の視覚化
8
6

Yの値

X の値 Y の値
1
1
2
3
2
4
3
3
3
5
4
6
4
7

4
2
0
0

1

2

Xの値

相関関係︓Xが増えるに従って、Yも増える（減る）︕︖
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3

4

正の相関
散布図において，
左下から右上⽅向に直線状にデータが並ぶとき．
「正の相関がある」という．
直線に近いほど，ばらつきが少なければ少ないほど，「強い正の相関がある」という．
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負の相関
散布図において，
左上から右下⽅向に直線状にデータが並ぶとき．
「負の相関がある」という．
直線に近いほど，ばらつきが少なければ少ないほど，「強い負の相関がある」という．
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相関なし
散布図において，直線状にデータがならばないとき，
あるいは，縦⼀直線か横⼀直線にならぶとき．
相関がないという．

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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

相関の⽐較
相関が強い／弱いと出てきたけれど，
その強さ／弱さは数値化できないの︖

pどちらも正の相関がありそうだけど，どちらの正の相関が強い︖
相関係数p数値化できれば⽐較できる．
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34

相関係数
2つの変数の間にある線形な関係の強弱を測る指標

𝑥′と⃗ 𝑦′の内積
⃗

𝑟=

𝑦′
⃗
𝜃
𝑥′
⃗

$
∑!"# 𝑥! − 𝑥̅ 𝑦! − 𝑦($$%∑!"# 𝑥! − 𝑥̅∑!"# 𝑦! − 𝑦 %𝑥′⃗ + 𝑦′
⃗
=
𝑥′
⃗ 𝑦′
⃗
= cos 𝜃𝑥⃗ ! , 𝑦⃗ ! : 平均を引いて中心を原点に揃えた𝑛次元のベクトル−1 ≤ 𝑟 ≤ 1

p𝑥⃗ ! , 𝑦⃗ ! がなす⾓ è 𝑥⃗ ! , 𝑦⃗ ! が同じ⽅向を向いているかどうか
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相関係数に対応する散布図と相関の強さのめやす

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-0.8

-1

負の相関
中程
度の負
−0.7
の 相関
<𝑟≤
−0.4
強い負
−1.0 の相関
<𝑟≤
−0.7

相関なし

弱い正
0.2 < の相関
𝑟≤0
.4

中程
度の正
の 相関
0.4 <
𝑟≤0
.7

強い正
の
0.7 < 相関
𝑟≤1

正の相関

-0.4

0

0.4

0.8

弱い負
−0.4 の相関
<𝑟≤
−0.2

𝑟= 1

相関係数を使うときの注意点
p相関係数は直線的な正の相関／負の相関の強さを調べるときには⾮常に有効だが，直線的でないデータ間の関係の強さを調べるためには，役に⽴たない．
l直線的でない関係の例

è 相関係数が0でも，データ間に関係がないとは限らない

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37

誤解を招くグラフの例

p 問題点l ３次元の円グラフでは、Item C は Item A とほぼ同じ⼤きさに⾒えるが、実際には半分以下。
l Item DはItem Bよりも⼤きく⾒えるが実際には同じ。
è円グラフは⾯積の⼤⼩で量を⽐較するためのグラフなので３Dにはしない
https://ja.wikipedia.org/wiki/誤解を与える統計グラフ

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38

誤解を招くグラフの例
1006

1200
7月

1005

8月

9月

1000

1004

800

1003

600

1002

400

1001

200

1000

0
A

B

C

7月

D

p 問題点

A

B

8月

9月

C

D

l どちらのグラフも同じデータを表している。左のグラフではデータに差があるように⾒られるが、縦軸のスケールを全体に広げると右側のように差はほとんど⾒られない。

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39

誤解を招くグラフの例

p問題点l 左の絵⽂字の棒グラフでは、Bの画像はAの9倍になってしまっている。
l BがAの３倍であることを⽰すには絵⽂字のサイズは変えず、右のようなグラフに表す。

https://ja.wikipedia.org/wiki/誤解を与える統計グラフ

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