データ可視化

データ可視化  |- | スパイラルグラフ |

単一の従属変数を表しており、原型的には時間経過での地球温暖化を描いたもの。
従属変数は、後述する2つの関数で決定された連続する「螺旋」形状で累進的に描かれる。継続的な回転角度および色の進展|- | 箱ひげ図 |

四分位数を介して数値データ群をグラフ描写する方法。
箱図には、上下四分位の外側の変動を示している箱から延びる線を有する場合もある。
外れ値は、個別の点として描かれる場合もある。
くっついた2つの箱がデータ中央部50%を表し、2つの箱を区切る線は中央値データを、箱の上端と下端はそれぞれ75%と25%のデータ地点を表す。
箱ひげ図はノンパラメトリック手法である。 統計分布の土台を想定することなく統計母集団のサンプルにあるばらつきを表示するため、データ群の初期理解を得るのに有用である。例えば、人口グループ間での年齢分布を比較する。|- | フローチャート |

課題の解決に向けたワークフロー、作業工程、段階的手順を表す。
フローチャートは、段階を様々な種類の箱として示し、箱同士を矢印で繋ぐことでそれらの順序を示す。
例えば、この図では照明が点かない場合に取るべき行動の概要が示されている。|- | レーダーチャート |

3つ以上の量的変数を、同一点から始まる軸上に示して平面図形の形で多変量データを表示する。
一般に軸の位置関係や角度には情報がない。ただしデータを最大合計面積として描くアルゴリズムなど様々なヒューリスティクスを適用して変数を相対位置に並べることは可能で、これが相関関係、トレードオフ、ほか多数の比較尺度を明確にする。
例えば、生徒達の教科別成績を描いて、彼らの学力や属性を判断する。|- | ベン図 |

ベン図では、元 を平面内の点として描き、集合を閉じた曲線の内側領域として描く。
ベン図は、重なり合った複数の閉じた曲線で構成され、各々が集合を表す。
Sとラベル付けられた曲線内側の点は集合Sの元を表し、境界外側の点は集合Sではない元である。これは直感的な視覚化に有用である。例えば、集合SとTの両方と交わる全ての元の集合はS∩Tで示され「SとTの共通部分」と読み、これは領域SとTの重なり合う領域によって視覚的に表される。ベン図では、曲線はできうる限り重なり合い、全ての集合間にありうる関係を示す。|- | 相関図 |

探索的データ解析。
相関行列をダイヤグラムによって置き換えたもので、ここでは「顕著な」相関が実線ないし点線で表されている。
点は色を介して符号化可能。|}

1. 双方向
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インタラクティブなデータ可視化は、グラフ表示のプロット図上で直接作業することが可能で、データ要素を変更したり複数のプロット図を連携できるものを言う。

インタラクティブなデータ可視化は1960年代後半から統計学者の研究対象となっている。制作例はアメリカ統計学会の映像貸出図書館で見つけられる。

一般的な双方向性には以下のものがある。

彩色との連携Brushing and linking}}：マウスを使ってプロット図構成要素の色や文字を直接変更することで機能する。これはプロット図が複数あって、そのプロット同士に何らかの関連性がある時に最も一般的に使用される。一方のプロット図で構成要素の色を変更すると、他方のプロット図でもそれに対応した構成要素の色が変化するといった仕組み。
着色：恒久的な色変更は、密集したクラスター内にある複数の点をグループ分けしたい時や、その後グループ間を比較したい場合に有用である。
ツールチップ：英語ではIdentificationやlabelingなどと呼ばれたりもする、連携可能なプロット操作。 散布図の点や棒グラフの棒にカーソルを重ね合わせると、プロット要素を識別する補足説明が表示される仕組み。 多くのインタラクティブなグラフィックで広く活用されており、時にはこれがマウスオーバーと呼ばれたりもする。
スケーリング：画面上にあるデータ図表の領域範囲を変更すること。このマッピング機能は同一プロット図から幾つもの事柄を学習するのに役立つ。通常は散布図の混雑した領域を拡大するのに使われ、他にはプロット図のアスペクト比を変更してデータの様々な特徴を明らかにする目的で使用されたりもする。
リンク処理：あるプロット図で選択された要素を別のプロット図の要素と繋げること。 最も単純な1対1のリンク処理をする場合、双方のプロット図が同一データの異なる投影を示し、片方のプロット図にある点はもう一方のプロット図にある点と正確に対応している。 リンク処理はカテゴリ変数でも実行可能であるため、表示可能な全てのプロット図でその主題に対応するデータ値を全て強調表示させることもできる。

2. その他の視点
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データ可視化の分野には様々なアプローチがある。一般的な焦点の1つが情報提示である。フレンドリーは、データ可視化の二つの根幹を統計図表と主題図だと考えている。"Data Visualization: Modern Approaches"という論文ではデータ可視化の主題7つの概要が以下のように示されている。

記事と情報源
関連性の表示
データの表示
ニュースの表示
ウェブサイトの表示
マインドマップ
ツールとサービスこれらの主題は全てグラフィックデザインおよび情報表現と密接に関連している。

他方、コンピュータ科学の観点からフリッツ・H・ポストは2002年にこの分野を次の下位分野に分類した。

情報可視化
インタラクション技術および構造設計
モデリング技術
多重解像度解析法
可視化のアルゴリズムおよび技術
立体的表示ハーバード・ビジネス・レビューにて、スコット・ベリナートはデータ可視化にアプローチする枠組みを構築した。可視化を考えるにあたって、活用者は1)あなたが持っているもの、2)あなたがしていること、という2つの議題を検討する必要がある。第1段階は可視化したいと思うデータを特定すること。それは過去10年間にわたる利益のような[2]あるいはどのように特定組織が構築されたかみたいな概念的考察である。この問いに答えが出ると、次に情報を伝達しようとしているのかあるいは何かを表現しようとしているのか に焦点を絞ることができる。スコット・ベリナートはこれら議題を組み合わせて、それぞれ独自の目標を持つ視覚伝達を4種類挙げている。

以下が視覚伝達の4種類である。

思考の図示
概念を教えたり説明するのに使われる。例えば組織図や決定木など。
思考の生成
問題を発見したり解決するのに使われる。例えばブレインストーミング会議後のホワイトボード。
視覚的発見
データの傾向を見分けたり理解するのに使われる。この種の視覚は、データ群がどこか不明であったり業務が自由形式な場合の大規模かつ複雑なデータでより一般的である。
日常的なデータ可視化
最も一般的かつ単純な種類の可視化で、文脈の断定および設定に使われる。例えば、時間経過に伴う GDPの折れ線グラフ。

3. DPA
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データ提示体制の構築とは、意味と適切な知識を最適に情報伝達するような方法でデータを識別して、配置し、手を加え、書式を整えて提示することを模索する一連の技能である。

歴史的に、この用語はケリー・ラウトによるものとされるgroup="注釈"。DPAはビジネスインテリジェンスの成功と価値にとって重要とされる一連の応用技能である。DPAは、データから価値ある情報を発見したり、それをデータ可視化や通信伝達などの技術で使い甲斐のある関連性・実用性の高いものになるよう科学的な数値、データ、統計を結び付けている。その目的はデータ範囲、配信タイミング、定型フォーマット、可視化を用いてビジネスインテリジェンスの解決策を提供することにあり、これが理解されたビジネス目標に向けて運用戦略上の行動を最も効果的に支援かつ推進することになる。DPA はIT技能やビジネス技能ではなく、別の専門分野として存在する。しばしばデータ可視化と混同されるが、DPAは取捨選択を済ませたデータを提示する最善の方法だけでなく、どういった予定でどのデータをどの書式で正確に提示するかを決定することまで含んだ、はるかに広範な一連の技能である。データ可視化の技能はDPAの要素の一つである。

3.1. 目的
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DPAには主に2つの目的がある。

データを活用して、できる限り効率的なやり方で知識を提供する
データを活用して、できる限り効果的なやり方で知識を提供する

3.2. 範囲
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上述の目的を念頭に、実際のDPA作業は以下の事からなる。

各視聴者の役割・任務・場所・先進技術へのアクセスに応じた効果的な配信メカニズムの作成
それぞれのコンテンツで、各視聴者より求められる重要な意味を定義する
データ更新に求められる周期性を決める
データ提示に適した時期を決める
正確なデータを見つける
適切な分析、グループ化、視覚化、ほか提示フォーマットを活用する

3.3. 関連分野
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DPA作業は以下に挙げる分野と共通点がある。

事業目標を決定する際の事業分析、要件の収集、工程の図表化。
事業目標の推進における行動および決定を向上させたり合理化することを目標とする事業プロセスの改善。
十分に確立された可視化理論を活用したデータ提示の意味や重要性を追加ないし強調するデータ可視化。
情報アーキテクチャ- ただしこれの焦点は非構造化データにあるため、当てはまらない分野もある。
HCIとインタラクションデザイン- 双方向なデータ可視化を設計する方法の原理の多くがHCIと共に学際的に開発されてきたため。
ビジュアルジャーナリズムとデータジャーナリズム- 前者はニュース記事の伝えるあらゆる種類のファシリテーション・グラフィックに関係しており、後者は必ずしもデータ可視化と共に伝えられる必要性が無い。とはいえ、報道部門はデータ伝達のために新たなデータ可視化を開発する最前線である。
グラフィックデザイン- 表現スタイル、タイポグラフィ、位置、ほか審美的な気遣いをしたうえで情報を伝える。

4. 脚注
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4.1. 注釈
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4.2. 出典
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5. 関連項目
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可視化
解析
バランスト・スコアカード
ビッグデータ
経営分析/ビジネスインテリジェンス
経営ダッシュボード
データサイエンス
データウェアハウス
インフォグラフィック
情報アーキテクチャ
情報デザイン
インタラクションデザイン
イメージングサイエンス
グラフ作成ソフト
統計学
統計図表
データ管理
情報管理

6. 外部リンク
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[3] - 総務省統計局
[4] - 内閣府、経済産業省
[5] - デューク大学,2015年3月6日