前回に引き続き、データ分析の紹介です。
前回はデータクレンジングについてお話しました。今回はデータ分析後の可視化について話します。
データ分析の可視化
分析自体がいかに優れていても、表現がわかりにくいとみる人にはピンと来ない結果となります。わかりすくすることで分析の本来の目的である現状の把握や予測をしやすくすることが重要です。
このために必要なのがデータの可視化です。基本的には見やすい表からスタートですが、棒グラフや折れ線グラフ、円グラフといった基本的なグラフ、ヒートマップや地図グラフ、バブルマップといった応用的なグラフなど様々な種類があります。
一般的にチャートが文字情報を含む表、グラフを合わせた表現で、グラフが数値の図化といった感じで、チャートの方がより包括的な表現になるようですが、日本ではあまりしっかり使い分けはしていないようです。
グラフの注意事項
グラフの種類は、上記以外にも帯グラフや散布図、ヒストグラム、レーダーチャートが主なもので、棒グラフを複数の内訳で積み上げた積み上げ棒グラフや棒グラフと折れ線グラフを重ねた複合グラフもあります。
グラフの使い方で注意すべき点は、表現の目的が時系列の変化や増減なら折れ線グラフ、量の大小を比較したいのであれば棒グラフ、全体の比率を見たのであれば、円グラフといった使い分けを正しくすることです。
能力診断のような場合は、レーダーチャートのような形にすると強み弱みが判断しやすくなります。また、２つの数値の相関関係を見たいのであれば、散布図です。
このように目的に応じて、必要なグラフを選択するのが大切ですが、最初のうちはいくつかのグラフ形式で作ってみて、わかりやすいと思ったものを選ぶのでもいいと思います。グラフ形式の切替は細かい装飾等をしていなければ、簡単に変更できるので、いろいろ試してみることをお勧めします。
また、多くのデータ分析ツールの可視化機能には、条件の絞り込み機能いわゆるフィルター機能がついています。全体をグラフ化してから、特定の支店や分野に絞った可視化をワンクリックでできる便利な機能があります。
慣れるまでは少し練習が必要ですが、トライアンドエラーがしやすいので、いろいろ試してみましょう。
◆データ可視化とは？手法からポイントまで徹底解説
https://www.justsystems.com/jp/lab/bi/visualization.html
JustSystemのデータ可視化の紹介ページです。データ可視化の概要を目的、手法の種類、手順とコンパクトにわかりやすくまとめています。インフォグラフィックも紹介されています。
◆データ可視化とは？必要な思考法とツールも紹介！
https://mazrica.com/product/senseslab/tips/data-visualization
Mazrica Business Labが提供するデータ可視化のページです。データの可視化について、具体的なグラフの比較して、目的に応じて使い分けが必要なことをわかりやすく説明してます。
◆データ可視化とは？基本概念から重要性、プロセスまで徹底解説
https://www.dataadventure.co.jp/post-1253/
メンバーズデータアドベンチャーが提供するデータの可視化についてのページです。目的や手順だけでなく、分析に対する課題も書かれているのがいいですね。
◆データ可視化を体系的に解説
https://aixtal.com/blog-datavisualization/
アイクリスタル社のブログページです。可視化の本質から手順としていくつかのツールの紹介、製造業での事例も紹介しています。
◆データ分析を支える可視化ツールの作り方
https://techblog.yahoo.co.jp/entry/20190627687439/
Yahoo!Japanの技術ブログページです。Webサイトの分析を軸に表現方法や考え方を記載しています。ツール作成の視点なので、他にはない説明がいいと思います。