illustration de la dataviz

データビズとは何ですか?

人間の脳がそこからアイデアを吸収し、抽出しやすくするために、地図やグラフなどの視覚的なコンテキストに情報を配置する実践。
Dataviz の主な目標は、巨大なデータセット内のパターン、傾向、外れ値を簡単に特定できるようにすることです。このフレーズは、情報グラフィックス、情報視覚化、統計グラフィックスなどの他の用語と同じ意味で使用されることがよくあります。

Dataviz、それは正確には何ですか?

Dataviz はデータ サイエンスのプロセスの 1 つで、結論を導き出せるようにデータを収集、処理、モデル化したら視覚化する必要があると述べています。データの視覚化は、データ プレゼンテーション アーキテクチャ (DPA) の広範な分野のコンポーネントでもあり、可能な限り効率的な方法でデータを検出、抽出、変更、フォーマット、送信することを目指しています。

データの視覚化は、ほぼすべての職業において不可欠です。教師はこれを使用して生徒のテストのスコアを表示し、IT 専門家はこれを使用して人工知能 (AI) を改善し、経営者はそれを使用して関係者と情報を共有できます。大規模データ プロジェクトでも非常に重要です。企業は、ビッグ データ トレンドの初期に大量のデータを蓄積したときに、データに関する洞察を迅速かつ簡単に得る方法を必要としていました。視覚化ツールの使用は自然に始まりました。

同様の理由で、高度な分析には視覚化が不可欠です。データ サイエンティストが複雑な予測分析や機械学習アルゴリズムを開発する場合、結果を監視してモデルが期待どおりに機能していることを確認するために、結果を表示することが不可欠です。これは、多くの場合、複雑なアルゴリズムを表現した方が、数値出力よりも理解しやすいためです。

Dataviz が重要な理由は何ですか?

データ視覚化は、視覚データを使用して情報を普遍的に提示するための迅速かつ効果的なアプローチです。
この方法は、企業がどの側面が顧客の行動に影響を与えるかを判断し、対処またはより注意を払う必要がある領域を特定し、利害関係者にとってデータをより記憶に残りやすくし、特定の製品をいつどこに展開するかを理解し、販売量を予測するのにも役立ちます。

Dataviz のその他の利点は次のとおりです。

  • 情報を素早く消化し、アイデアを発展させ、より迅速に意思決定を行う能力。ビジネスを改善するために取るべき次のステップについてのより良い知識。そして、視聴者が理解できる情報で視聴者の興味を維持する能力が向上します。
  • 情報を簡単に配布することで、すべての参加者がアイデアを提供できる可能性が高まります。
  • データがよりアクセスしやすくなり、理解しやすくなったため、データ サイエンティストはもはや必要ありません。また、結果に基づいて迅速に行動する能力が向上し、より迅速に、より少ないエラーで成功を収めることができます。

Dataviz とビッグデータ

ビッグデータとデータ分析イニシアチブの人気の高まりにより、視覚化の必要性がこれまで以上に高まっています。機械学習は、分類、解釈、説明することが困難で時間のかかる膨大なデータを収集するために企業で急速に使用されています。視覚化は、このプロセスを加速し、経営者や関係者が把握できる方法で情報を伝達するメカニズムを提供します。

ビッグ データの視覚化は、円グラフ、ヒストグラム、ビジネス グラフなどの従来の視覚化アプローチを超えることがよくあります。ヒート マップや発熱グラフなど、より複雑な視覚ツールを使用します。ビッグデータの視覚化には、強力なコンピューティング システムを使用して生データを収集し、処理し、人間が迅速に結論を導くために使用できるグラフィック表現に変換する必要があります。

ビッグデータの視覚化には利点がある一方で、企業にとっては多くの欠点が生じる可能性もあります。例として、いくつかを次に示します。

  • ビッグデータ視覚化テクノロジーを最大限に活用するには、視覚化のスペシャリストを雇う必要があります。
    この専門家は、企業がデータを最大限に活用できるように、最適なデータセットと視覚化方法を決定できる必要があります。
  • ビッグ データの視覚化には強力なコンピューティング ハードウェア、効率的なストレージ システム、そして場合によってはクラウドへの移行が必要なため、IT と経営陣がビッグ データの視覚化の取り組みに関与することがよくあります。
  • ビッグ データの視覚化では、提示されたデータほど正確な情報を提供することはできません。
    したがって、企業のデータ、メタデータ、データ ソースの品質を監視および制御するための人材とシステムを整備することが不可欠です。

Dataviz の例

当初、最も一般的な視覚化戦略は、Microsoft Excel スプレッドシートを使用して情報を表、棒グラフ、または円グラフに変換することでした。基本的な視覚化アプローチは依然として広く使用されていますが、次のようなより複雑な手法も利用できます。

  • インフォグラフィックス
  • 泡雲
  • ブレットグラフ
  • ヒートマップ
  • 発熱グラフ
  • 時系列チャート

データビズの例

その他の一般的なテクニックには次のようなものがあります。

折れ線グラフ
これは最も基本的でよく使用される手順の 1 つです。
折れ線グラフは、時間の経過とともに変数がどのように変化するかを示します。

面グラフ。
これは、時系列の多くの値、つまり連続した期間で等間隔に収集された一連のデータを表示する折れ線グラフのバリエーションです。

分散のあるグラフ。
この方法により、2 つの変数間のリンクを示すことができます。
散布図には、データ ポイントを表す点を含む x 軸と y 軸があります。

ツリーマップ。
このアプローチにより、階層データを入れ子形式で表示できます。
各カテゴリの四角形のサイズは、全体に対するその割合に比例します。
ツリー マップは、複数のカテゴリがあり、全体のさまざまな側面を比較することが目的の場合にうまく機能します。

人口ピラミッド
この手法では、積み上げ棒グラフを使用して、集団の複雑な社会的物語を示します。
これは、集団の分布を説明する場合に特に役立ちます。

一般的なデータ視覚化の使用例

データ視覚化の一般的な使用例には次のようなものがあります。

マーケティングと販売。
マグナの調査によると、2020 年までに全世界の広告費の 50% がオンラインに費やされると予想されています。
したがって、マーケティング チームは、Web トラフィックのソースと Web ドメインによって生み出される資金に細心の注意を払う必要があります。
データの視覚化により、長期にわたるマーケティング活動から生じるトラフィック傾向を簡単に確認できます。

ポリシー。
各州または地区がどの政党に投票したかを示す地理地図は、政治におけるデータ視覚化の典型的な使用法です。

健康。
コロプレス マップは、重要な健康データを示すために医療専門家によって一般的に使用されます。
コロプレス マップは、数値に基づいて色分けされた地理的エリアまたは地域を表します。
専門家はコロプレス マップを使用して、心臓病死亡率などの変数がさまざまな地域でどのように変化するかを確認できます。

科学者たちよ。
SciVis と略される科学的視覚化により、科学者や研究者は実験データをこれまで以上に深く理解できるようになります。

ファイナンス。
資産を購入するか売却するかを決定する際、金融専門家は投資決定のパフォーマンスを監視する必要があります。
ローソク足チャートは取引ツールとして使用され、金融専門家が長期にわたる価格変動を分析し、有価証券、デリバティブ、通貨、株式、債券、原材料などの重要な情報を表示するのに役立ちます。
データアナリストや金融専門家は、時間の経過とともに価格がどのように変化したかを評価することで傾向を見つけることができます。

ロジスティック。
運送会社は視覚化ツールを使用して、世界中の最適な輸送ルートを見つけることができます。

研究者とデータサイエンティスト
データ サイエンティストは、自分自身で使用するため、または少人数のグループに情報を配布するためにビジュアライゼーションを作成することがよくあります。
視覚的表現は、選択したプログラミング言語とツールの視覚化パッケージを使用して作成されます。
データ サイエンティストや研究者は通常、Python などのオープンソース プログラミング言語や独自のデータ分析ツールを使用します。
これらの科学者や研究者は、データの視覚化を使用してデータセットをより適切に分析し、他の方法では報告されないパターンや傾向を見つけます。

Dataviz の科学

人間がどのように情報を収集し、解釈するかを理解することは、データ視覚化科学の基礎です。
エイモス・トベルスキーとダニエル・カーンは、情報の取得と分析に対する 2 つの異なるアプローチに焦点を当てた研究に取り組みました。

システム1 急速で自動的な無意識の精神処理に関係します。
この戦略は日常生活でよく使用され、次の目標を達成します。

  • 手話の言語を読む
  • 1+1 などの初歩的な数学の問題を解く
  • 音の発生源を特定する
  • 自転車に乗る
  • 色の違いを判断します。

システム2 遅く、合理的で、計算的で、まばらな認知処理に焦点を当てます。
このアプローチは、次のいずれかの状況で使用されます。

  • 電話番号を覚えておく
  • 132 x 154 などの複雑な数学問題を実行する
  • 並んで置かれたいくつかの標識の意味を区別する
  • 複雑な社会的手がかりを理解する。

https://www.youtube.com/watch?v=DlG7ZzRaJLc

Dataviz のツールとプロバイダー

データ視覚化ツールはさまざまな方法で使用できます。
現在、最も広く普及しているアプリケーションは、ビジネス インテリジェンス (BI) レポート ツールです。
ユーザーは視覚化ツールを構成して、主要業績評価指標 (KPI) に基づいてビジネス パフォーマンスをグラフィカルに追跡および評価する自動ダッシュボードを作成できます。作成された画像にはインタラクティブな機能も備わっており、ユーザーが画像を変更したり、調査や分析のためにデータをさらに深く掘り下げたりすることができます。データが更新されたとき、または所定の条件が満たされたときにユーザーに警告するインジケーターを含めることもできます。

社内のいくつかの部門では、独自の取り組みを監視するためにデータ視覚化ソフトウェアを使用しています。たとえば、マーケティング チームは、このプログラムを使用して電子メール キャンペーンのパフォーマンスを追跡し、開封率、クリックスルー率、コンバージョン率などのデータを追跡できます。

データ視覚化企業が製品の機能を拡張するにつれて、より洗練されたビッグデータ環境のインターフェイスとして使用されることが増えています。これに関連して、データ視覚化ソフトウェアは、エンジニアや科学者がデータ ソースを追跡し、さらなる研究の前後にデータセットに関する基礎的な探索的研究を実行するのに役立ちます。

Microsoft、IBM、SAP、SAS は、ビッグ データ ツール市場で最もよく知られた企業です。
他のメーカーも特殊なビッグデータ視覚化ツールを提供しており、この分野で最もよく知られているのは Tableau、Qlik、Tibco です。 Microsoft Excel は依然としてデータ視覚化の人気のあるアプリケーションですが、より高度な機能を提供するアプリケーションも登場しています。

  • IBM Cognos Analytics
  • Qlik Sense と QlikView
  • Microsoft Power BI
  • Oracle ビジュアル・アナライザー
  • SAP ルミラ
  • SASビジュアルアナリティクス
  • ティブコ スポットファイア
  • ゾーホーアナリティクス
  • D3.js
  • ジュピター
  • マイクロストラテジー
  • Google チャート

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