目次
はじめに
こんにちは、可視化研究室生のゆうき(@engieerblog_Yu)です。
人間の五感には視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚などがありますが、認知において最も効率的と考えられているのは視覚と言われています。
今回は、質的データ・量的データの可視化についてまとめていきたいと思います。
情報可視化を学ぶことで
理解しやすいデータ分析を行うには、どのように可視化を行えばいいのか？
どのようにプレゼンテーションを行えばうまく情報伝達を行うことができるのか？
といった悩みを解決し、高速かつ、効果的に情報伝達を行うことができるようになると思います。
今回の記事は前回の記事の続きです。
質的データ(名義データ)の可視化
名義データとは名前によって区別されているデータのことを指します。
例えば、性別や出身地、背番号などです。
名義データに大小関係はなく、等しいか等しくないかということが、可視化に重要なデータです。
今回は以下のようなデータを考えていきます。
一人一人の名前と出身地のデータがあります。
このような名義データを視覚変数によって、いかに区別するのかということを考えていきます。
今回は関東か関西かということに着目して、名義データを区別していきたいと思います。
色相による表現
形状による表現
位置による表現
大きさによる表現
どの表現が一番区別がわかりやすかったでしょうか？
最後の、大きさによる表現はわかりにくいなと感じるかもしれません。
今回は区別したい数が二つでしたが、三つ以上になることももちろんあります。
データの種類や区別したい数によって、表現方法を変えることが大切です。
名義データは、等しいか等しくないかを、わかりやすく可視化することが重要
質的データ(順序データ)の可視化
順序データは、名前によって区別されていることに加えて大小関係を考えることができます。
例えば衣服のサイズなどが挙げられます。
S、M、Lという区別に加えて、S < M < Lという大小関係が成立します。
順序データは、名義データの等しいか等しくないかということに加えて、大小関係も可視化によって表現することが大切です。
今回は以下のようなデータを扱っていきます。
色相による表現
SからLに向けて、より濃い青色にして表現してみます。
位置による表現
大小関係を表現するのは難しいですが、面積などを変えて表現しても良いかもしれません。
順序データは、大小関係をわかりやすく可視化することが重要
量的データの可視化
量的データとは、数値を含んだデータのことです。
温度や値段、圧力などかなり多くのデータが量的データに当たります。
量的データの可視化は、ぱっと見で量が読み取れることが重要です。
長さによる表現
面積による表現
面積や長さなどを使えば量を表現することができました。
他にも位置や角度、色を変えて表現しても良いかもしれません。
量的データは、量がわかりやすいように可視化することが重要
まとめ
名義データは、等しいか等しくないかを、わかりやすく可視化することが重要
順序データは、大小関係をわかりやすく可視化することが重要
量的データは、量がわかりやすいように可視化することが重要
可視化の学習におすすめの書籍です。
今回私が述べた内容よりも詳しく、可視化について学びたい方におすすめです。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
他にもいろんな記事があるにゃ。
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