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、情報可視化で扱う質的データ・量的データ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。
情報可視化におけるデータ分類
情報可視化におけるデータの種類は、主に２つあります。
質的データ
量的データ
まずは質的データについてです。
質的データ
質的データはさらに以下の二つに分類されます。
名義データ
順序データ
それぞれについてまとめていきます。
名義データ
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。
順序データ
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。
次に二つ目の、量的データについてです。
量的データ
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。
また量的データには二つの種類があります。
離散データ
連続データ
離散データとは値が飛び飛びの値になっているもので、反対に、連続データとは値が連続しているものです。
量的データは、可視化によって量を表現することが重要です。
次に上記で解説したデータの種類に対してそれぞれ、効果的な可視化を行うために必要な視覚変数についてまとめていきます。
視覚変数
視覚を通して、値を表現することができるものを、視覚変数と言います。
代表的な視覚変数には、以下の５つが挙げられます。
位置
色相
大きさ
明度
形
以下、視覚変数によって可視化された例です。
位置
色相
大きさ
明度
形
このように視覚変数によって情報を効率的に、高速で伝達することができます。
まとめ
情報可視化で扱われるデータは、質的データと量的データの2種類
質的データは名義データと順序データに分けられる
量的データは離散データと連続データに分けられる
視覚を通して値を表現できるものを、視覚変数という
長くなってしまったので、次回以降で質的データ・量的データそれぞれに対する、視覚変数を用いたデータの表現方法についてまとめていきたいと思います。
可視化の学習におすすめの書籍です。
今回私が述べた可視化の内容を、より詳しく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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