データ可視化とは?その必要性と基本手法を解説 | FineReport /* Template Name: singlenew(2019.11.12) */    

「なるほど!」と言わせる【データ可視化】のトリセツ

最終更新日:2021-10-15

データ可視化とは

データアナリストとして必要な能力の一つとして、データを可視化する能力がますます重要視されています。近年、企業の持つデータが膨大になるにつれて、「データ可視化」(データビジュアライゼーション)の重要性が訴えられています。

筆者がITコンサルタントとしてたくさんの企業のIT担当者の話を聞いてきました。ツールを導入したり、データ分析チームを作ったりすることで、データからビジネスに有用な情報を取得しようとする企業が増えているものの、データ可視化の意味をなまかじりし、データを業務や経営に活用できない企業様も少なくありません。またはデータ可視化を実現する具体的な方法がわからない方が多かったです。

データの可視化とは数値やコードで表記しているデータを目で言える形にする過程であるが、それだけではないです。可視化することによってデータの価値がさらに拡大されます。

そこで、今回はデータ視覚化の意味から、可視化の手法ポイントを解説します。

データ可視化の意味

データそのものに価値がないです、ただの数値ですので。データの見える化によって情報化することで、その価値が高められます。データの可視化(ビジュアライゼーション) は可視化手段によってデータの価値を引き出す過程です。

数値情報だけでは確認しにくい現象や関係性、変化などをを一目見れば分かる形(可視化グラフ・チャート・表・画像)に変換し、データに隠した情報を表示して、数字から分かる情報の理解を助けることです。データの「見える化」や「視覚化」とも呼ばれます。

データの視覚化は、情報と知識を正確かつ効率的に、包括的に伝達するという共通の目的がありますが、伝達にとどまらず、可視化の最終的な目標はデータから情報や知識を蓄積し、企業の業務と経営に活用できる価値を掘り出すことです。

データビジュアライゼーションのポイント:

◆ 表示されているデータの意味が誰が見ても分かりやすく、同じ認識を即時に持つことができる
◆ 見ておくべき表示が、常に見えている状態になっている
◆ 表示を見たら、どんな対応をすべきかが即座に分かる

たとえば下図の左側の数字が羅列しているレポートから、状況の推移が読み取りづらいですね。これを右側のグラフにすると、月別の状況推移や、数値が異常の時期も一目見て分かります。

BIツールのレポート 図表

この図は、強いデータ可視化機能が備えているBI・データ可視化ツール「FineReport」で作ったグラフの一例です。

様々な目的に応じてグラフやチャートを使い、データをもっと分かりやすく価値のある情報にするのがFineReportの一つの特長です。

情報データ可視化の必要性

データ視覚化は、目に見えないデータ間の関係性や変化の傾向などを目に見えるグラフィックシンボルに変換し、複雑で一見要点をつかめないデータとデータの関連付けを確立し、数字の裏に隠している関係性を発見し、よりビジネスてきな価値のある洞察と価値を得ることができます。

レポートなどの表現形式は数字の簡単羅列だけでは、人はその関係性や他の数字と掛け合わせて分析するには神経を使う事になるし、多くの時間がかかります。ビジネスで使うような膨大な情報であれば、不可能に近いタスクですね。その情報を活用するのもなおさら難しいでしょう。

反対にグラフなどの情報可視化図表は視覚に直接刺激を与えるもののほうが、人に内容を理解させる最も有効な方法です。

人間の右脳は、左脳が抽象的な単語を記憶するよりも100万倍速く画像を記憶できるらしいです。データの視覚化は、可視化されたデータ利用者の理解と記憶を深め、データへの認識強化効果もあります。

また、適切なグラフやチャート、ダッシュボードなどを使用して、データを自己解釈し、データに語らせるという目的を達成するために、よりわかりやすく、明確に直感的に表現します。

以下の例を見てもらえば、データビジュアライゼーションの強さが分かると思います。

データ可視化の必要性

データ可視化の主なメリット

1.現状を把握し、課題やその原因を発見することで、迅速な対応が可能になります。また、データ可視化ツールの中、BIツール(ビジネス・インテリジェンスツール)のようなデータ集計、データ分析機能もあるツールを使い、様々な角度から分析することができます。

2.社内にデータをオープンに利用可能、情報を早く共有し、解決する施策の提案・実施もスムーズになり、業務の効率を上げます。企業経営に日々生成するデータから予実分析で、情報の透明性が高まり、問題の早期発見と早期解決をサポートします。

3.データ 見える化で未来の予測を可能にし、企業の将来的な成長をサポートできます。社内に蓄積された様々なデータを統合することで、予測分析を行い、トレンドの洞察を得られます。

優れたデータの可視化

データを見える化にするなら、シンプルで、効率よく、必要十分な情報を載せた、各要素のバランスよく、見た目もいい可視化画面が優れた可視化といえます。

条件が多いように見えるかもしれないが、簡単に言えば、優れたデータの視覚化作品は優れた製品と同じです。製品の命はユーザーエクスペリエンスです。

データ可視化のユーザーはいわゆるデータの利用者(企業で言えば業務担当者と管理者など)ですね。時間を費やした可視化されたデータを見た後、混乱したり、間違った結論を導き出すように誤解されたりすることがあったら、データ見える化が失敗してしまいます。

まずはシンプルさ です。

最も簡単な方法を正しくに使い、正確な情報を提供することがデータ可視化のシンプルさだと思われます。余計な情報や装飾は省き、ユーザーが考える時間を節約します。最も簡単な方法とは、合理的なグラフです。グラフの常用種類や選択方法はこちらをご参照ください。

次は効率のよいデータ見える化展示 です。

データを可視化デザインする際も、 ユーザーエクスペリエンスから始めます。つまり、データを閲覧する人を対象ににし、その人がどういったデータを求めているのかをまず考えて、可視化作業に着手します。

例えば、対象者が業務担当者の場合は関係部門の業務指標をグラフで表し、該当業務と関連の遠いデータを不要でわかりやすく表示するのが効果的になります、可視化画面の簡潔さと明確さが求められます。

対象の関心分野からデータを利用する形で、過不足なくデータをグラフやチャート、ダッシュボードなどで可視化して分かりやすく伝えます。まずはユーザーの需要をしっかり理解することですね。

そして 情報の十分さ です。

成功なデータ視覚化は、簡単にできそうに見えるけど、実はそうではないです。

データの可視化効果を充実させる前に、問題を明確に説明するため、必要な情報(データ)の種類、使う範囲などを確定しないといけません。課題をはっきり説明するための情報を十分に利用し、関係のない情報を省くことが重要です。

最後は各要素のバランスよく、見た目もいい可視化画面 です。

グラフやチャートの活用は、データ見える化のごく基本的な方法です。図形の選択、大きさや位置関係でデータ間の関係を示す「ベン図」や、棒グラフの面積でクロス集計結果を直感的に理解しやすいメッコチャートなどを組み合わせるダッシュボードはよく使われます。

データ可視化は、データの持つ意味を直感的に理解するために必要です。バランスのいいデータ可視化画面を眺めたら、データ間の規則性と偏りの傾向に気づきやすくなります。

チャート内の座標軸、形状、線、フォント、ラベル、タイトルレイアウト、およびその他の要素が合理的に配置することと。UIデザイン基本中の基本となる「4大原則」近接 、整列、強弱、反復は、データ可視化デザインにも当てはまります。

データ可視化のポイント

①対象と目的を明らかにする

データを可視化する際、まず、データ 見える化という作業の「対象は誰か」、「対象が知りたいのどうな情報」ということを考えるべきです。

データ 見える化はデータをシンプル化にして表示するものにしても、対象に合わせて適切な方法を用いる必要があります。対象は専門家である場合、高度な知識と専門用語でデータを解釈する一方、一般的な人に対して、理解しやすい形でデータを示すということになります。

それから、対象が一番関心を寄せることを心がけることも重要です。対象が知りたいポイントを明確に提示しないと、データ 見える化の目的に達したとはいえないでしょう。

②データの意味を理解する

データビジュアライゼーションの対象と目的を知るだけでなく、視覚化するデータの意味も理解しておく必要があります。もしデータを完全に理解しなければ、データ間の関係を掘り出すことが難しいです。

データからすべての情報を抽出することもできないので、肝心な指標とデータを見出しましょう。それに、データの正確性を確認しなければなりません。

データを正しく理解していれば、データから独特で面白い情報を得ることもできます。

③ストーリーテリングをする

データビジュアライゼーションでいうストーリーテリングは、事実を提示するだけではなく、データの意味を「物語」として伝えることで、相手により強い印象を与えることができる手法です。

実際にデータ可視化はストーリーテリングにとても有用なツールです。データ見える化はストーリーテリングの一部として、冷たい数字とファクトを多彩な色、図形、チャートに表示し、メッセージの共感度が高まると考えられます。

ただ数字情報が羅列されているだけでは不十分です。関係者がすぐ理解できるように、可視化チャートとグラフを活用したダッシュボードを使うといいかもしれません。

下図のように、IOSの利用データから得られた情報を、ストーリーを組み立てながら可視化したものは印象的でしょう。

データ可視化のポイント

(出所:FineReport

データ可視化の基本手法

視覚化の意味とデータ応用上、可視化の必要性を説明しました、以下は基本的なデータ可視化の手法を4つ紹介します。データ可視化ツールやグラフツールを選定し、上記のポイントを念頭に置いて可視化作業に移りましょう。

具体的なチャートと地図の種類と使い方について、以下の記事もあわせてご参考にしてください。

①面積と図形の大きさによるグラフ可視化

特定の図形の長さ、高さまたは面積によって、異なる指標に対応する数値と数値間の差を表現します。このようなデータ可視化の図形を作成する際には, 数式で正確な比例や大きさを計算する必要があります。

よく使われるチャートには、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなどがあります。たとえば、下図のような円グラフは 、総売上高に対する各地域の割合を表します。

データ可視化の手法
                FineReportで作った環状グラフ
データ可視化の手法
     FineReportで作った 環状グラフと棒グラフ


②色による情報 可視化

データの強弱を色や濃淡として表示すれば、データの密度をはっきりさせ、重要項目に注意を促します。

最も用いられるのはヒットマップです。下図のようなWEB改善におけるヒートマップはマウスの動きを追跡し、そのマウスのログから作り出しています。マウスの動きをヒートマップで表現することにより、ユーザーの行動を可視化することができるのです。

データ可視化の手法

また、下図のようなヒートマップは地図で各地の震度を色で表現し、震度の分布を示します。震度という情報を色という視覚化要素によって表現しています。

データ可視化の手法

③画像による情報可視化

実際の意味を持つ画像やアイコンを用いれば、データとチャートをよりリアルに表示し、データの意味が伝わりやすくなります。

データ可視化の手法

例えば、上図の带グラフは、男と女のアイコンを背景として、各自の比率を表示します。一目でみれば、ずぐ男女間の数値の差がおわかりいただけるでしょう。まさに物事の関係性を「見る」ことのできるものにし、すぐにでも連想を働いて、可視化の意味を再現したデータ可視化の一例ですね。

データ可視化の手法


または日常生活でよく見られるイラストマップも可視化の応用シーンです。

出典:上野公園案内


④地図によるデータビジュアライゼーション

伝えたい情報は地域に関わる場合、地図でデータを配置することが多いです。ユーザは全体のデータを把握するだけはなく、位置をピンポイントし、地域に関する詳細な情報を視覚化閲覧することもできます。

フローマップ

まとめ

データ・情報可視化を行うことで、今まで気がつきにくく見逃していた問題が浮き彫りになり、効率よく業務改善を行う事が可能になります。ビジネスで着実に成果を上げていくためにも特にデータを有効活用することが不可欠です。第一歩はデータに隠している情報を可視化し、簡単に分かる形にすることですね。

データ見える化のポイントと常用方法も紹介しましたので、自社のニーズにあったデータ見える化ツールを使って、業務効率化と経営改善に役立つでしょう。

データビジュアライゼーションとデータ分析することで、科学的根拠のある成果の上がる施策を行っていきましょう。

トップへ

Privacy

Copyright@2020 Fanruan Software Co.,Ltd

All Rights Reserved