データ可視化
データ可視化には固有の専門用語があり、その一部は統計学から派生したものである。例えば、ステファン・ヒュー は次の二種類のデータを定義しており、それは有意な分析や視覚化を支援するために組み合わせて使用される。
カテゴリ変数: ある特定の特徴を備えた対象物の集まりを表す。カテゴリ変数は名義か順序のいずれかである。名義変数とは、例えば性別が男女間に順序は存在しないため名目上にあたる。順序変数は序列を伴うカテゴリで、例えばサンプル対象者が落とし込まれる年齢区分の記録などをいう。
量的変数: 人の身長や気温などの測定値を表す。量的変数は連続変数または離散変数である。連続変数は、常に測定がより正確に実施されうるとの想定を踏まえたもの。離散変数は、ある試験結果の得点や年単位で計測する年齢など、有限個の数にしかなりえないものをいう。
この二種類には異なる可視化の手法が必要なため、カテゴリ変数と量的変数の区別は重要である。
情報表示の主な二種類は、テーブル(表)とグラフである。
表では、カテゴリ名が付された行と列によるマス目にその該当する量的データが収まっている。これは主に特定の値を検索するのに使われる。右の例だと、支店名(名義変数)と各月(順序変数) が付されたカテゴリ変数の列および行がこの表には存在しており、各行の量的データが各支店の売上額(列で区切った場合は各月の売上額)を表す。
グラフは、主にデータ同士の関係性を示すのに使用され、値がグラフ内の線・棒・点などとして表される。数値は、1個以上の軸をもって描かれた単一エリア内に表示される。これらの軸は、値をグラフ内の線・棒・点に関連付けて割り当てる際の目盛り となる。グラフのことをチャートとも呼ぶこともある。
棒グラフの一種であるヒストグラムがこの分析に使用される場合がある。箱ひげ図が、中央値、四分位点、外れ値など、分布に関する主要な統計の可視化に有用である。
相関: 2つの変数(X,Y)で表される観測値を比較して、同一または逆方向に動く傾向があるかを判断するもの。例えば、月ごとの失業率 (X) とインフレ率 (Y) をサンプルとして捕捉したりする。この情報に対しては散布図が典型的に使用される。
名目比較: 製品コード別の販売数量など、特定の順序(アルファベット順や五十音順など)で細分カテゴリを比較するもの。この比較には棒グラフが使用される場合がある。
地理情報: 自治体別の失業率や建物各階の人数など、地図や配置図にかかわる変数の比較。カルトグラムが典型的に使用されるグラフである。
一連のデータを評価する解析担当者は、上述のメッセージ達やグラフ類型の一部または全部が自分の解析手法および閲覧者側に適切なものであるか否かを考慮した方が良い。データにおける有意な関係性やメッセージを特定させる試行錯誤の工程は、探索的データ解析の一部である。
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(視覚的報道)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。