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効果的なデータ ビジュアライゼーションの 4 つの主要な特色

著者: Dan Yarmoluk (Microsoft ゲスト寄稿者)

データ ビジュアライゼーションという話題は以前からありましたが、データ サイエンスが重視される時代になって注目度が高まっています。現在、データ サイエンティストとして成功するためには、大量のデータの保管、管理、分析の技術が優れているだけでなく、データを効果的に可視化する能力も必要です。その際、このプロセスに役立つ優れたツールはありますが、効果的にビジュアライゼーションを実施するための特性に注目することが重要です。

グラフの整合性: 一見すると視覚的なインパクトがありながらも実態を表していないビジュアライゼーションは、グラフの整合性が欠けていると言われます。ビジュアライゼーションの目的は、データの要点とデータの基本的な傾向をすばやく伝えて、見る人が傾向を把握したり比較したりできるようにすることです。グラフの整合性を欠いているビジュアライゼーションは、視覚的に何らかの印象を与えるかもしれませんが、データ レベルでの裏付けがありません。誇張係数 (データの変化率に対するグラフ内の変化率) などの一般的な測定基準が、ビジュアライゼーションでのグラフの整合性を評価するために広く使用されています。

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