データを見ることが読むことよりも優れている理由: データ視覚化の事例

今日のデータ主導の世界では、生データがあらゆる分野に溢れています。複雑なビジネス指標から日常生活の単純なデータまで。毎日何台の車が道路を通過しますか、何人の学生が数学の試験に合格しますか、あるいは毎日何個の卵を消費しますか?これらすべての質問に対する答えはデータです。

生のデータは多くの場合、番号が付けられた行や列、またはスプレッドシートでいっぱいです。それらは圧倒的であり、解釈するのが困難です。実用的な洞察を引き出すには、このデータを理解しやすいものに変換する必要があります。ここでデータの視覚化が役割を果たします。

ビジュアライゼーションが機能する理由: その背後にある科学

データの視覚化は、情報とデータをグラフィカルに表現するプロセスです。チャート、グラフ、または地図にすることができます。この視覚的なメディアを通じて、折れ線グラフを使用して傾向を確認したり、ヒストグラムを使用して分布を確認したりするなど、さまざまな観点からデータを確認できます。

データ視覚化の有効性は、人間の脳が視覚刺激を処理する方法にあります。視覚知覚のゲシュタルト原理は、人間の脳が視覚情報をどのように処理するかを説明します。

ゲシュタルト原理

• 近接性: 物理的に近いオブジェクトは、グループの一部に属します。

• 類似性: 類似した色、形状、サイズ、方向を持つオブジェクトは、同じグループに関連しているか、または同じグループに属していると認識されます。

• 継続性: 滑らかなパスが自然にたどられるため、傾向を追跡するための折れ線グラフが直感的に作成されます。

• 接続: 物理的に接続されているオブジェクトはグループの一部です。

• 囲い: グループの一部として物理的に一緒に囲まれたオブジェクト。

• 結論: 私たちの脳は、欠けている情報を埋めて完全な形状を作成し、破線の傾向線のような断片化されたビジュアルの理解を助けます。

データ視覚化の主な利点

研究によると、脳に伝達される情報の 90% は視覚的なものです。データ視覚化をコミュニケーション ツールとして使用することは、視覚的に情報を処理する脳の自然な能力を活用する効果的な方法です。

1.視覚的なパターンが認識しやすくなります
人間の脳は、パターン、傾向、関係を特定するように配線されています。データがチャート、グラフ、図として表示されると、上昇傾向、クラスター、異常などのパターンがすぐにわかります。たとえば、下の写真を見てください。たとえば、7 月から 8 月までの 2024 年の米国選挙の傾向を考えてみましょう。この視覚的表現は、民主党候補者と共和党候補者の間で支持率が接戦となっている接戦を示しています。この視覚化は結果の不確実性を伝え、トランプ氏とカマラ・ハリス氏の両氏が依然として勝利の有力候補であることを強調している。

出典:The Independent

2.異常検出をより迅速に発見
視覚化により、ユーザーは外れ値をすぐに見つけることができます。たとえば、散布図やヒートマップなどのツールを使用すると、生データに隠れている相関関係や異常を簡単に確認できます。このようなパターンを特定することは、財務、マーケティング、ヘルスケアにおける意思決定にとって非常に重要です。

出典:https://sites.chem.utoronto.ca

3.複雑さを簡素化
生データを読み取るということは、脳に認知的負荷を与えることを意味します。データを集約または要約することにより、認知的負荷が軽減され、視聴者が最も重要な側面に集中できるようになります。以下の視覚化は、2001 年から 2024 年までアメリカ人が自分たちの所属政党をどのように識別したかを示しています。23 年間のデータを生の形式で分析することは、ほとんどの人にとって効果的に解釈することはほぼ不可能です。しかし、データを視覚化すると、複雑なパターンがすぐに明らかになります。たとえば、このグラフは一貫した傾向を強調しています。女性はリベラルなイデオロギーに傾く傾向があり、男性は保守的な考え方に惹かれる傾向があります。これは、データの視覚化がどのようにして数十年分の情報をわかりやすいストーリーに凝縮するかを示す好例です。

出典:ニューヨークタイムズ

4.定着率の向上
人々はビジュアルから洞察を記憶する可能性が高くなります。グラフやインフォグラフィックスで表示されるデータの保持率は、テキスト データよりも大幅に高くなる可能性があります。

5.時間効率
マッキンゼーが実施した調査によると、データビジュアライゼーションを導入している企業の 28% はタイムリーな意思決定を行う傾向があることが明らかになりました。時は金なりの分野では、データの視覚化により効率が向上し、ビジネスの成長に役立ちます。

データ視覚化の力の別の例は、2024 年の米国選挙で見ることができます。グラフは、浮動有権者、トランプ支持者、ハリス支持者にとって重要と考えられる問題を示しています。政治顧問はグラフを確認すると、浮動有権者を揺るがすための次の計画を立て、選挙に勝つための戦略的計画を雇用主に提案します

6.技術者以外のユーザーへのアクセシビリティ
異なる分野の専門家が同じ組織内のプロジェクトで共同作業することがよくあります。ただし、専門用語は効果的なコミュニケーションに障壁を生み出し、誤​​解を招く可能性があります。データ視覚化は、複雑な情報をシンプルな形式で表示することで、このギャップを埋めます。これにより、技術者以外の関係者も重要な洞察を確実に把握でき、より包括的で効果的な意思決定が促進されます。

データ視覚化でよくある次の間違いを回避する

データ視覚化は強力なツールですが、落とし穴もあります。最も頻繁に発生するのは、誤解を招く可能性のある軸の操作やデータの厳選です。 Y 軸がゼロから始まらないと、2 つの値の差を示す棒グラフが誇張して表示されることがあります。たとえば、あるバーが 40 を表し、別のバーが 50 を表す場合、y 軸を 36 から 50 にスケーリングすると、その違いが顕著に見え、視聴者が差異を過大評価するように誤解を招きます。

もう 1 つの落とし穴は、閲覧者を圧倒するために 1 つのグラフに大量のデータを詰め込みすぎたり、間違ったグラフ タイプを選択したりすることです。

データ視覚化のためのツールとテクニック。

現在、データ視覚化のためのツールが広く入手可能です。 Tableau、Power BI、Seaborn や Dash などの Python ライブラリなどのツールは、ニーズに応じてカスタマイズできます。開発者にとって、Seaborn や Dash などのライブラリは優れた選択肢です。特に機械学習や人工知能におけるデータ分析を扱う場合、Seaborn は、Pandas や NumPy などの他の強力なライブラリを利用してデータを分析するための数種類のグラフを提供します。

より良い洞察を得るためにデータの視覚化を活用する

データの視覚化により、数字が物語に変わります。複雑なデータセットをアクセスしやすいビジュアルに簡素化することで、技術者と非技術者の間のギャップを埋め、保持力を高め、洞察をスピードアップします。今すぐデータの視覚化を活用して、データドリブンな取り組みの可能性を最大限に引き出しましょう。

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