データの視覚化とは何ですか?
データの視覚化は、チャート、グラフ、マップなどの視覚的な要素を使用してデータを表すプロセスです。複雑なデータ、大量のデータ、または数値データを、処理しやすい視覚的表現に変換します。データの視覚化ツールは、視覚的なコミュニケーションプロセスを改善および自動化して、正確さと詳細を実現します。視覚的表現を使用して、生データから実用的なインサイトを抽出できます。
データの視覚化が重要なのはなぜですか?
現代の企業は通常、次のようなさまざまなデータソースからの大量のデータを処理します。
- 内部および外部のウェブサイト
- スマートデバイス
- 内部データ収集システム
- ソーシャルメディア
しかし、生データを理解して使用するのは難しい場合があります。したがって、データサイエンティストは、適切なコンテキストでデータを準備して提示します。意思決定者がデータ間の関係を理解し、隠れたパターンや傾向を検出できるように、視覚的な形式を提供します。データの可視化は、ビジネスインテリジェンスを向上させ、データに基づいた意思決定と戦略的計画をサポートするストーリーを生み出します。
データの視覚化にはどのようなメリットがありますか?
データの視覚化のメリットをいくつか次に示します。
戦略的な意思決定
主要なステークホルダーと上級経営陣は、データの視覚化を使用してデータを有意義に解釈します。より高速なデータ分析と全体像を視覚化する機能により、時間を節約できます。例えば、パターンを特定し、傾向を見出し、インサイトを得て、競合他社に先んじることができます。
カスタマーサービスの向上
データの視覚化は、グラフィカルな表現を通じて顧客のニーズと要望を強調します。カスタマーサービスのギャップを特定し、製品やサービスを戦略的に改善し、業務の非効率性を減らすことができます。
従業員の主体性を強める
データの視覚化手法は、データ分析結果を大規模なチームに伝達するのに役立ちます。グループ全体でデータを一緒に視覚化して、共通の目標と計画を立てることができます。これらのグループは視覚的な分析を使用して、目標と進捗状況を測定し、チームのモチベーションを向上させることができます。例えば、売上を 25% 増やすために営業チームが協力します。
データの視覚化のコンポーネントにはどのようなものがありますか?
データサイエンティストは、データを視覚化するために 3 つの主要なコンポーネントを組み合わせます。
ストーリー
ストーリーは、データの視覚化の背後にある目的を表します。データサイエンティストは、データを分析することによって何を達成したいのかについて、数名のステークホルダーと連絡を取ります。例えば、重要業績評価指標を測定したり、売上を予測したりすることを希望している場合があります。データサイエンティストとビジネスユーザーは協力して、データによって実現したいストーリーを特定します。
データ
次に、データアナリストは、データストーリーの具体化に役立つ適切なデータセットを特定します。既存のデータ形式を変更し、データをクリーンアップし、外れ値を削除して、さらに分析を実行します。データを準備した後、これらのデータアナリストは、視覚的に詳しく探るためのさまざまな方法を計画します。
ビジュアル
その後、データサイエンティストは、新しいインサイトを共有するのに最適な視覚化方法を選択します。重要なデータポイントを強調し、複雑なデータセットを簡素化するチャートやグラフを作成します。これらのデータサイエンティストは、ビジネスインテリジェンスを得るために、データを体系的に提示する効率的な方法を考えます。
データの視覚化プロセスのステップには、どのようなものがありますか?
効果的なデータ視覚化には 5 つのステップがあります。
目標を定義する
既存のデータセットが回答できる可能性のある質問を特定することで、データ視覚化の目標を定義できます。明確な目標は、次のタイプの決定に役立ちます。
- 使用するデータ
- あなたがする分析
- 調査結果を効果的に伝えるために使用するビジュアル
例えば、小売業者は、どのタイプの製品パッケージが最も売上が多いかを理解しようとすることがあります。
データを集める
データ収集には、内部および外部のデータソースの識別が含まれます。オンラインで購入して使用できる膨大なデータセットがあります。また、分析に使用できる既存のデータアーカイブが会社にある場合もあります。例えば、過去の販売量、マーケティングキャンペーン、製品パッケージデータを収集して、最適なパッケージを見つけることができます。
データをクリーンアップする
データクリーニングには、冗長データの削除、さらなる分析のための数学演算の実行、または質問基準を満たすためのデータのフィルタリングと変換が含まれます。例えば、祝日月やマーケティングキャンペーン後に販売数量データを削除して、パッケージタイプ別に平均売上を特定できます。
データビジュアルを選択する
視覚的な発見を効率的に行うために、いくつかの異なるグラフタイプから選択できます。データポイントと伝えたい洞察との関係によって、最適なグラフィカル表現が決まります。例えば、棒グラフを使用して、先月のパッケージの売上を色で表すことができます。ただし、円グラフは、在庫に含まれる色付きパッケージのパーセンテージを示すのに適している場合があります。データビジュアライゼーションには主に 2 つのタイプがあります。
静的可視化
静的ビジュアライゼーションは、特定のデータストーリーの単一のビューのみを提供します。インフォグラフィックは、静的ビジュアライゼーションの例です。
インタラクティブな視覚化
インタラクティブな視覚化により、ユーザーはグラフやチャートを操作できます。表示するユーザーは、視覚化パラメータの変数を変更して、新しいインサイトを見出したり、詳細な情報にアクセスしたりできます。データの視覚化ソフトウェアには通常、ユーザーによるシステム操作に関するダッシュボードが含まれています。
データビジュアルを作成する
データ視覚化ツールを使用して、必要なデータビジュアルを作成できます。ほとんどのツールは最終データセットをインポートし、必要なレポートを自動的に生成します。効果的なデータ視覚化のための設計原則には、次のものがあります。
- サイズ、色、フォント、グラフィックを使用して、重要な詳細に視聴者の注意を引く
- 視覚的な手がかりを使用してデータにコンテキストを提供する
- 適切な色の組み合わせを選ぶ
- 説明的なタイトルを使用して、視聴者に重要な洞察を提供し、適切な質問に集中できるようにします
- 明確なラベルと数字を追加する
さまざまなタイプのデータの視覚化手法には、どのようなものがありますか?
チャートとグラフが最も一般的ですが、いくつかの異なるデータの視覚化の方法を使用できます。データの視覚化の方法には、主に以下の 5 種類の方法があります。
時間的なデータの視覚化
時間的なデータの視覚化は、折れ線グラフやタイムラインなどの線形 1 次元オブジェクトを表すために使用されます。例えば、折れ線グラフを使用して、特定の期間にわたって継続的に発生する変更を表示できます。折れ線グラフのいくつかの線は、同じ期間におけるさまざまな要因の変化を示しています。
階層的なデータの視覚化
階層的なデータの視覚化とは、親項目への共通のリンクを持つ項目のグループまたはセットを指します。これらのデータツリーを使用して、情報のクラスターを表示できます。例えば、在庫データの数量を、親ノード (衣服) と子ノード (シャツ、ズボン、靴下) を持つツリーとして表示できます。
ネットワーク的なデータの視覚化
ネットワーク的なデータの視覚化は、さまざまなタイプの相互に関連するデータ間の複雑な関係を表すのに役立ちます。例:
- データをグラフ上の点として表す散布図
- 散布図に 3 番目のデータ要素を追加するバブルチャート
- さまざまなサイズの単語を使用して単語の出現頻度を表すワードクラウド
多次元的なデータの視覚化
多次元的なデータの視覚化は、2 つ以上のデータ変数を単一の 2D または 3D 画像として表します。棒グラフ、円グラフ、および積み上げ棒グラフは、これらの視覚化の一般的な例です。例えば、棒グラフは 2 つ以上のデータ要素を比較し、一定期間にわたる 1 つの変数の変化を示します。円グラフは、各カテゴリにおいて全体の各部分を視覚化します。
地理空間的なデータの視覚化
地理空間的なデータの視覚化 (ヒートマップ、密度マップ、カルトグラムなど) は、実際の場所に関連するデータを表します。例えば、データの視覚化により、さまざまな小売店の支店を訪れた顧客の数が示されます。
データの視覚化のベストプラクティスはどのようなものですか?
データの視覚化のベストプラクティスは、データレポートに明確性、完全性、正確性を追加します。
デザイン要素
クリエイティブなデザイン要素を使用すると、データの視覚化をより魅力的にすることができます。色、影、形を駆使して、ビジュアルに詳細を追加できます。例えば、水滴アイコンを使用して、水の使用状況レポートのデータ値を表すことができます。
包括的なエビデンス
分析で大量のデータを使用すると、データの視覚化の精度を向上させることができます。より多くのエビデンスは信頼度を高め、外れ値を際立たせるのにも役立ちます。より詳細な視覚化の概要について、データ概要レポートまたは統合データ表現をいつでも含めることができます。
関連性のある比較
比較はデータにコンテキストを与え、示されるポイントを補強します。また、データをより実用的にします。例えば、新しいアイデアを試した後の現在のデータを、そのアイデアを試す前の関連データと一緒に表示することで、データを読むユーザーは、状況がどのようなものであったのか、そして、どのようになる可能性があるかを知ることができます。
データの視覚化にはどのような課題がありますか?
データの視覚化にはいくつかの課題があり、これらは情報の誤った表示や特定の事実の誇張につながる可能性があります。
データの過度の単純化
データサイエンティストは、データの理解とコミュニケーションのバランスを取る必要があります。データを過度に単純化すると、重要な情報が失われる可能性があります。例えば、学業成績に関する科学データレポートについて考えてみましょう。レポートには、過去 10 年間にわたって、学生のビデオゲームの使用が増加した一方で、学業成績が低下したことを示す棒グラフが示されています。レポートは、ビデオゲームの使用が、学業に悪影響を及ぼしていると結論付けています。しかし、データの視覚化は過度に単純化されています。学業成績に影響を与える人口統計情報や他のいくつかの要因は考慮されていません。
人間の偏見
人間の偏見は、データの視覚化に悪影響を及ぼします。データレポートを作成するチームは、個人的なアジェンダに適したデータを事前に選択することにより、結果にバイアスをかける可能性があります。データの視覚化ツールは非常に正確ですが、それらを操作するチームは、偏見のあるデータの選択とクリーニングを通じて、無意識のうちにバイアスをかける可能性があります。したがって、データの視覚化の取り組みには、多様なチームや意見を含めることが重要です。
誇張
無関係なデータを視覚化することで、存在しない相関関係を作成することができます。悪意のあるユーザーは、このような不正確なデータの視覚化を使用して、有害な行動や不十分な意思決定を正当化する可能性があります。例えば、チームは、家族関係のあるサプライヤーをサポートするために、製造装置に過剰な費用を支出しています。その後、新しい機器の設置後に労働者の安全性がどのように向上したかを強調するデータの視覚化のレポートを使用して、購入を正当化します。しかし、いくつかの要因が労働者の安全性に寄与していたのであり、新しい機器とは何の関係もありませんでした。
データの視覚化ソフトウェアを選択する際に、何に留意する必要がありますか?
無料および有料のデータの視覚化ツールがいくつかあり、最適なツールの選択は要件によって異なります。
インフラストラクチャのサポート
データの視覚化ソフトウェアは、既存の IT インフラストラクチャおよびデータベースと統合する必要があります。また、必要に応じて外部データを直接インポートできるように、いくつかのサードパーティーのデータソースをサポートする必要があります。
インタラクティブなレポート
インタラクティブレポートはビッグデータ分析を改善し、技術者以外のユーザーによるパターン発見に役立ちます。データ値をプロットする際に、インタラクティブなグラフでデータ変数をフィルタリング、ソート、移動できます。変更が提案または要求されるたびに、技術チームを頼る必要はありません。
セキュリティ
データの視覚化ツールは、ビジネスインテリジェンスシステムに追加の脆弱性をもたらす可能性があります。これらのツールは、許可されていないユーザーやロールへのアクセスを制限する強力なセキュリティ機能を備えている必要があります。
スケーラビリティ
大規模なデータセットを簡単に処理できるビッグデータの視覚化ツールをお勧めします。また、データの視覚化タスクを大規模に自動化するための機械学習 (ML) および人工知能 (AI) 機能も備えている必要があります。
AWS はデータの視覚化をどのようにサポートできますか?
AWS は、あらゆるタイプのデータに関する詳細なレポートを作成するために使用できる 2 つの主要なデータの視覚化ツールを提供しています。
Amazon Managed Grafana
Amazon Managed Grafana は、オープンソース Grafana のフルマネージドサービスです。これは、メトリクスが保存されている場所にかかわらず、メトリクスをクエリ、視覚化、理解するための人気のあるオープンソース分析プラットフォームです。Amazon Managed Grafana は、AWS アカウントの AWS データソースとネイティブに統合されます。事前に構築されたさまざまな視覚化から選択して、メトリクス、ログ、トレースの分析をすばやく開始できます。ダッシュボードを最初から構築する必要はありません。
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight は、クラウドネイティブのサーバーレスビジネスインテリジェンスサービスであり、データビジュアル、インタラクティブダッシュボード、および ML を利用したデータ分析を提供します。これを利用して、隠れたインサイトをデータから見出し、正確な予測を実行し、新しい収益化の機会を開拓することができます。QuickSight は ML を利用して、データに関する自然言語の質問に対する正確な応答を生成します。
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