データの視覚化

データの視覚化とは何ですか?

データの視覚化は、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やグラフの形式になります。データの視覚化は、分析の訓練を受けていない人や、通常は数字が得意でない人でも、データを簡単かつ迅速に理解できるようにすることを目的としています。

データの視覚化はなぜ重要であり、非常に効果的なのでしょうか?

ビッグデータ分析の訓練を受けていない人にとって、数値の壁や、文書化された相関関係の結論に伴う統計的な話は、気が遠くなるように思えるかもしれません。しかし、棒グラフ、地図、またはグラフを使用すると、これらの困難な事実や数字が、ほぼすべての人が理解できるものに変換されます。

ビジュアライゼーションは共有言語です。正式な訓練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背後にある基本的なメッセージを解読できます。そして、その生来の理解と、ビジネス プロセスの知識や、アナリストや発表者からのちょっとした説明を組み合わせると、通常、その結果は突然、要約から数字が切り替わる「クリック」の瞬間になります。彼らは、視聴者が理解し、応答できるストーリーを語り始めます。

人々は文化によって、この種の視覚的な手がかりを探すように訓練されています。色は物事を意味します。ニュースでは、どの政党が選挙戦で優位に立っているかが描かれるかもしれません。ストアの色によって、特定の製品にどの割引が適用されるかがわかります。チャートやグラフが表示されている場合、色、線、点の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、数字や文字の羅列よりも目を引き、興味深いものであるため、視聴者はデータで語られるストーリーに集中し続けることができます。

データの視覚化はどのように使用されますか?

データの視覚化はさまざまな方法で使用できます。多くの場合、データ視覚化のストーリーテリングは、適切なデータと、そのデータを画像に変換するためのリソース (人またはソフトウェア) の利用可能性によってのみ制限されます。データ視覚化の使用方法には次のようなものがあります。

上記の種類のデータをすべて理解することは、企業が問題の根本原因を発見し、有利なシナリオを特定し、より前向きな結果につながる意思決定を下すのに役立ちます。

実際のRevealを参照

データ視覚化のタイプ

インフォグラフィックスは、データ視覚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読まれる可能性が 30 倍高くなります。オンライン マーケティング担当者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迅速に伝えます。インフォグラフィックスのコンポーネントには、棒グラフ、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。

ダッシュボードは、インフォグラフィックに対する組織的な答えです。ダッシュボードは通常、さまざまな企業、部門、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やモバイル画面に提供します。多くの場合、ダッシュボード上のチャートやグラフに表示されるデータはリアルタイム、または少なくともごく最近のものであるため、ユーザーは 1 日を通してプロセスを監視できます。通常は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データ分析ツールが付属している場合があります。これらにより、ユーザーはタップまたはクリックしてメトリクスをさらに深く掘り下げたり、同じデータ視覚化ストーリーのさまざまなビューを表示したりできる場合があります。

データの視覚化

ビジネス環境では、通常、データの視覚化にはさまざまなチャートや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たり、共有エリアのモニターや掲示板に表示されたり、役員室のプレゼンテーションに挿入されたりします。データ分析と視覚化で一般的なビジュアルの種類の例をいくつか以下にまとめます。

チャートとグラフ

通常、チャートとグラフは、データ視覚化のストーリーテリングについて議論するときに最初に考慮されるツールです。折れ線グラフは、物語や数字よりも早く、時間の経過に伴うデータ傾向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、さまざまなカテゴリ間のカウントやパフォーマンスをすばやく比較できます。ただし、データ分析および BI レポート ツールボックスのグラフィカル ツールは線と棒だけではありません。データ視覚化で使用される他のチャートやグラフをいくつか示します。

テーブル

写真は百聞は一見に如かずかもしれませんが、データのストーリーテリングに関しては、チャートやグラフだけでは十分に機能しない場合があります。ビジュアルに背後のデータをより具体的に表示したい場合、通常、その情報を表示するには表が最適な方法です。その理由の 1 つは、誰もがテーブルの列と行の構造を読み取る方法を知っているためです。

関係者がより詳細な情報を確認する必要があることがわかっている場合は、データ視覚化レポートに表を含めることがあります。 1 つのデータがグラフから導き出される結論をどのように歪めているかを具体的に指摘したい場合は、それらを含めることもできます。

​データ分析がソフトウェアに組み込まれている場合、多くの場合、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その背後にある表とデータを表示できる可能性があります。これは、棒グラフが気になる場合や、プロセスの管理者が行動する前に追加情報を必要としている場合に役立ちます。

データの視覚化

地図

マップは、位置にリンクされたデータを表示する理想的な方法です。最も多くの州に発送しますか?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になる可能性がありますか?施設内で最も気温が低い場所はどこですか?これらはすべて、地図データを使用して回答するのが最も適切な質問です。

データの視覚化

データ視覚化の利点

データの視覚化には多くのメリットがあります。生データを誰でも理解できる実用的な洞察に変換できるだけでなく、意思決定プロセスをスピードアップし、パターンと傾向を特定し、最終的に収益を増やすこともできます。

​データ視覚化の主な利点は次のとおりです。

一目見ただけで大量のデータを吸収できるようになります

人間の脳は視覚的に考えるようにプログラムされています。ビジュアルはテキストよりも 60,000 倍高速に処理できます。さらに、私たちの脳はわずか約 13 ミリ秒で画像を効果的に処理できます。グラフ、チャート、その他のデータの視覚的表現を見ることがどれほど強力であるかを考えてみましょう。数字が並んだスプレッドシートを見ているよりも、この方法でデータを処理するほうが脳にとってははるかに簡単です。

意思決定プロセスをスピードアップします

脳が視覚的表現からのデータを非常に高速に処理できるということは、データに基づいた意思決定もより迅速に行えることを意味します。ウォートン ビジネス スクールによると、データの視覚化により、迅速に合意に達し、行動に移す能力が 21% 向上します。

操作と結果の関係を簡単に示します

ビジネスの運営と市場パフォーマンスの相関関係を見つけることは、競争分野では極めて重要です。そのため、データ視覚化の主な利点の 1 つは、ユーザーが両者の関係を追跡し、必要に応じて適切に行動できることです。

収益を増やすことができます

データの視覚化とは、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 データ ビジュアルの助けを借りて、あなたとあなたのチームは、ビジネスのさまざまな側面に対して高度な予測分析実行できるようになります。たとえば、マーケティング戦略やターゲット顧客の間での製品の人気を決定するのに役立つ最新の販売データにアクセスできます。

データ視覚化のベスト プラクティス

まずユーザーを理解する– データ視覚化を作成するときに最初に行いたいことは、まずユーザー、つまりデータ ストーリーを分析しようとしている人を理解することです。開始に役立つように、自分自身またはユーザーに尋ねることができるいくつかの質問を次に示します。

適切なチャート タイプを使用する– 使用するチャート タイプを決定する前に、次のことを自問してください。ビジュアライゼーションでどのようなデータ ストーリーを伝えようとしているのか、データを比較したいのか、それともデータ分布を表示したいのか?傾向分析などは行っていますか？その質問に対する答えが得られたら、データのストーリーを最もよく伝えるグラフの種類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、感情的なレベルで伝えます。ほとんどの場合、私たちはそれに気づいていないかもしれませんが、潜在意識レベルでは、すべての色が人々に異なる感情を引き起こします。第一印象の 62 ～ 90% は、その人がその状況で色をどのように認識しているかによって決まります。したがって、ここでの課題は、色の力を効果的に利用して、送りたいメッセージを伝えることです。

ジャンクチャートを避ける – データ視覚化の父であるエドワード・タフティ氏は、「何よりもまずデータを表示する」と言います。背景画像、太いグリッド線、陰影などの不必要な情報やグラフィックを追加して視聴者を混乱させないでください。データを表示するには、通常、最も単純な方法が最適であることを常に覚えておいてください。

データを明確に扱う – 利用可能な視覚化機能を使用して、データ ストーリーを明確にします。

重要なことを強調する– あなたが伝えようとしているストーリーの重要な点に人々の注目を集めます。

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、データ視覚化のベスト プラクティスの一部です。ユーザーが行う必要のある機能には、データのフィルタリング、ダッシュボードとビジュアライゼーションを他のものにリンクして、ユーザーにより深い洞察を提供し、包括的な分析を掘り下げることが含まれます。

3D を賢く使用する– 地表分析、変動性分析、または地形調査を行う場合には、3D ビジュアライゼーションが役立ちます。標準的なビジネス用途では 3D は避けてください。

適切な詳細レベルを使用する – データのストーリーに貢献しない過度の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、データが本来持っているものとは異なるストーリーを伝える傾向があるためです。

データ視覚化の実際の例

データの視覚化は常に単独で実行できるわけではありません

データ視覚化は強力ですが、企業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 (セルフサービスの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)。データの視覚的表現は常に単独で機能するとは限りません。そのため、非常に多くのビジネス インテリジェンス レポート ツールやダッシュボード オプションを使用して、より深いレベルの情報を掘り下げることができます。

データの視覚化が単独ではうまく機能しない主な例は、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 セットのデータ ポイントを異なる色でプロットする相関図を使用できます。両方のデータセットのドットが同じ線上にある場合は、関係があることを示している可能性があります。しかし、この背後にはかなり大量の統計が働いており、このビジュアルでは、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常に提供されるわけではありません。さらに、物語的な説明を一切せずにビジュアルだけを公開すると、統計に詳しくない人が原因と結果が関係していると考える可能性があります。しかし、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により、組織全体の人々がデータをより明確に理解することが容易になります。しかし、複雑なデータ分析やプレゼンテーションに関しては、おそらく依然として適切な分析専門家や、舵を切るためのツールが必要です。