ビッグデータの分析結果を効果的に伝えるにはどうすればいいのでしょうか？
分析すること以上に本当に重要なステップは、データの可視化です。
データ可視化の定義
- データの可視化は、データ分析の結果を視覚的に明確に表現し、コミュニケーションすることです。
- 膨大な量のデータを見るのは現実的に難しいので、データを一目で理解できるように表やチャートで整理します。
- 最近、データ可視化は「ツール」ではなく「戦略」として認識されています。
データ可視化の効果
- 分析する際、膨大なデータから異常値、パターンなどの主要情報を迅速かつ容易に発見することができます。
- 共有することで、ユーザーの興味を誘発し、没入感を高めることができます。
データ可視化の例 – ナイチンゲールのローズダイアグラム
- 赤 – 戦場中の負傷による死亡
- 青 – 感染症による死亡（衛生）
- 黒 – その他
出典 : https://visualize.tistory.com/294
ナイチンゲールは、戦場での負傷による死亡者よりも、病院の衛生上の問題で亡くなる兵士の方がはるかに多いことを知りました。ナイチンゲールは予算を確保するために文章と表で意見を述べましたが、説得力がなく、現状を効果的に伝えるために視覚化したのがローズダイアグラムです。
これは、データビジュアライゼーション活用の重要性がよく分かる事例と言えます。
出典 : https://visualize.tistory.com/294
様々な可視化チャートの中で、データをどのような目的で表示するかによって種類を分けることができます。
チャートタイプ おすすめチャート
- 比較（Camparison）するために – 棒、折れ線、エリアチャートなど
- 全項目の構成要素（Composition）を見るため – 円、ツリーマップチャートなど
- データ間の関係（Relationship）を見るため – 散布図、ネットワーク、バブルチャート等
- データの分布（Distribution）を確認するため – 散布図、ヒストグラムなど。
他にも、時系列チャート、ガントチャート、タイムラインチャートなど様々なタイプのチャートがあります。
アルテアデータアナリティクスには、様々なリアルタイム可視化をサポートするPanopticonがあります。
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＊本ブログは、アルテアKoreaの「데이터 시각화(Data visualization)란?」を翻訳したものです。
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