はじめに
こんにちは、可視化研究室生のゆうき(@engieerblog_Yu)です。
今回は、情報が溢れる現代において、データ分析などと併用して重要になってくる可視化についてまとめていこうと思います。
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、より効果的に相手に伝えることができるのか？
といった悩みが解決できるようになると思います。
可視化とは？
可視化とは、「普段人間が見ることができないものを見えるようにすること」です。
歴史の中で、「見えないものを見えるようにする」という考え方は、主に光学の分野で発達してきました。
顕微鏡や望遠鏡などが該当します。
しかし情報が増えるにつれ、「データや情報を視覚的に表現すること」という意味で用いられることが増えてきました。
今回は光学技術ではなく情報技術を使用した、可視化について解説していきます。
可視化の意義
膨大なデータを扱う現代において、人間の認知能力には限界があります。
文字や数字を通して、人間が理解する量には限界があります。
しかし人間は、視覚的な認知能力はそれらと比較して優れていると言えます。
適切な視覚的表現を行うことで高速に、膨大なデータを理解することができるようになります。
可視化の分類
可視化の中には大きく分けて、以下の二つの分類があります。
科学的可視化
情報的可視化
分野によっては視覚的分析もありますが、今回は上記の二つについて取り上げていきます。
科学的可視化
科学的可視化とは、形や空間があらかじめ備わっているような物理的なデータを対象とします。
例えば、人間の目では見えないミクロな空間を、コンピュータグラフィクスを活用して、可視化を行うといったことです。
情報可視化
情報可視化とは物理的な形や空間的な位置があらかじめ備わっていないような抽象的なデータを対象とします。
例えば営業成績をグラフ化したものは簡単な情報可視化の例と言えます。
科学的可視化は、形や空間があらかじめ備わっているような物理的なデータが対象。
情報可視化は物理的な形や空間的な位置があらかじめ備わっていないような抽象的なデータが対象。
今回は情報可視化に焦点を当てて、その目的についてまとめていきます。
情報可視化の目的
情報可視化の目的は主に大きく三つあります。
プレゼンテーション
データ分析
情報探索
それぞれについて説明していきます。
プレゼンテーション
プレゼンテーションには情報の送り手と受け手がいます。
送り手は事前に伝えたいデータや情報を知っていて、その情報を効率的、効果的に伝えるために情報可視化を行います。
文字だけのスライドよりもグラフなどを多用しているスライドの方が理解がしやすいことは容易に想像できると思います。
データ分析
データ分析には検証型と探索型の2種類があります。
検証型では、先に仮説を立てて、データを分析することでその仮説があっているか確かめます。
探索型では、仮説を立てずにデータを分析することで仮説を発見します。
情報可視化は主に探索型のデータ分析で用いられ、可視化により仮説の発見がより容易になります。
情報探索
最後は情報探索です。
コンピュータの出力は、時に人間が理解することができる範囲を超えている場合があります。
コンピュータからの情報伝達を、人間がより理解しやすいように情報可視化が行われます。
情報を理解しやすくすることで探索が容易になります。
まとめ
高速に、膨大なデータを理解するために可視化が行われる
可視化には科学的可視化と情報可視化の2種類がある
情報可視化の主な目的は、プレゼン、データ分析、情報探索の三つ
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。
他にもいろんな投稿があるにゃ。
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