Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
データヴィジュアライゼーション入門
Search
RabotniKuma
January 07, 2023
Design
230
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
データヴィジュアライゼーション入門
データビジュアライゼーション・データ可視化に関する講演の資料です。
RabotniKuma
January 07, 2023
Transcript
39 slides
σʔλ ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ ೖ フリーランスデザイナー・DS アイリス株式会社 AIエンジニア・DS 東京⼤学⼤学院薬学系研究科医薬政策学修⼠2年 吉原浩之
σʔλϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ ͱʁ 3
データ / Data = ⽴論・計算の基礎となる、 既知のあるいは認容された事実・数値。 ビジュアライゼーション / Visualization =
⼈の⽬には⾒えない事物や現象を、 映像やグラフ・表などにして分かりやすくすること。 可視化。視覚化。⾒える化。 4
• 可視化されたデータはコミュニケーション のツール であり、相⼿の判断と⾏動を促すこと・変えること ができる。 • 相⼿が持っているコンテキストを考慮し、相⼿に下 して欲しい判断やして欲しい⾏動を促進するために 最も適した可視化の⼿法を考える。 5
ྺ࢙͔ΒՄࢹԽΛՄࢹԽ͢Δ 6
Ptolemy's world map, ~150 7
データ 情報 視覚的表現 理論 アイデア 解析幾何学(デカルト) 確率論(パスカル) ⼈⼝統計学(グラント) etc 棒グラフ
ヒストグラム etc 8
The Commercial and Political Atlas, 1786 9
上: ナポレオンの⾏軍 下: 鶏のとさか図 10
科学的可視化 Scientific Visualization • 低次元構造を持つデータが 対象 • データ本来の構造をわかり やすく⾒せることが⽬的 •
主に物理空間 How to visualize? 11
情報可視化 Information Visualization • 抽象、多次元データ • 構造を与えることも必要 • e.g.) ツリー、ネットワーク
• 主に論理空間 How and What to visualize? 12 https://blog.linkedin.com/2011/01/24/linkedin-inmaps
ݱͷՄࢹԽ 13
BIG DATA 視覚的表現 情報 意思決定・アクション 14
データの「⺠主化」 15 https://vdata.nikkei.com/newsgraphics/cabinet-approval-rating/
ՄࢹԽͷςΫχοΫ 16
17 $IPPTFUIFSJHIUDIBSU 'PMMPXCBTJDDIBSUGPSNBUUJOHSVMFT .BLFZPVSDIBSUTJOUVJUJWF $POUFYUJTFWFSZUIJOH
%FTJHOXJUIQVSQPTF .BLFUIFDPNQMFYTJNQMF %PO`UVTFUPPNVDIOPOEBUBJOL .BLFJUCFBVUJGVM
1. ⽬的がある 2. 不必要な視覚情報がない 3. 適切な視覚属性(視覚変数)を使⽤する ⽬的達成のためのデータから視覚属性への必要⼗分なマッピング X (obj) 時間
座標 速度 ⾊ 位置 ⻑さ 18
www.data-to-viz.com 19
σʔλΠϯΫൺ 20
l5IFJOUFSJPSEFDPSBUJPOPGHSBQIJDTHFOFSBUFTB MPUPGJOLUIBUEPFTOPUUFMMUIFWJFXFSBOZUIJOH OFX5IFQVSQPTFPGEFDPSBUJPOWBSJFTUPNBLF UIFHSBQIJDBQQFBSNPSFTDJFOUJpDBOEQSFDJTF UP FOMJWFOUIFEJTQMBZ UPHJWFUIFEFTJHOFSBO PQQPSUVOJUZUPFYFSDJTFBSUJTUJDTLJMMT3FHBSEMFTTPG JUTDBVTF JUJTBMMOPOEBUBJOLPSSFEVOEBOUEBUB
JOL BOEJUJTPGUFODIBSUKVOLl 5VGUF &EXBSE3 21
Data − Ink Ratio = ink used to encode data
total ink used Tufte, Edward R. (1983, 2001). The Visual Display of Quantitative Information 2nd edition Cheshire, CT. Graphics Press. データをエンコードする 場合による データをエンコードしない • 点(散布図) • バー(ヒストグラム) • ノードとエッジ(グラフ) • その他データを表すもの • 軸の数字 • 軸そのもの • 補助線 • キャプション • バーの模様 • 3DグラフのZ軸成分 22
Tufteによる 極限まで装飾を削ぎ落とした箱髭図 最⼩値、最⼤値、中央値、25%点、75%点 の情報は全て保たれている。が、読みにくい。 23
ࢹ֮ଐੑ 24
位置 ⻑さ ⾓度 幅 ⾯積 彩度 ⾊相 形 25
• 視覚属性には「強弱」がある。 位置 >⻑⸺さ> >幅>⾯積>彩度≒⾊相>形 • 「強弱」は僅かな違いに対する分解能で、重要な データ属性に強い視覚属性を割り当てる。 (Jock Mackinlay, 1986)
• 頻繁に使われるヒストグラムは「⻑さ」、折れ線グラフ は「位置」と「⾓度」を主な視覚属性としている。 ⾓度 26
ήγϡλϧτͷ๏ଇ 27
1. 近接の法則 / Law of Proximity 2. 類同の法則 / Law
of Similarity 28
3. 連続の法則 / Law of Continuity 4. 閉合の法則 / Law
of Closure 29
5. 共通運命の法則 / Law of Common Fate 6. ⾯積の法則 /
Law of Area 30
7. 対称の法則 / Law of Symmetry 31
࣮ྫ 32
33 1. FBページのクリック数 https://www.economist.com/britain/2016/08/13/the-metamorphosis
34 2. ⽝の体重と⾸の太さ https://www.economist.com/britain/2016/08/13/subwoofers
35 3. 世論調査 https://medium.economist.com/mistakes-weve-drawn-a-few-8cdd8a42d368
36 4. 貿易⾚字と失業者 https://www.economist.com/briefing/2017/01/21/peter-navarro-is-about-to-become-one-of-the-worlds-most-powerful-economists
37 5. 年⾦と⾼齢者 https://www.economist.com/the-americas/2017/02/25/reducing-brazils-pension-burden
38 6. 過度な余剰 https://www.economist.com/finance-and-economics/2016/09/03/more-spend-less-thrift
"119 ͦͷଞ 41
42 間隔・⽐例尺度 順序尺度 名義尺度 位置 O O O ⻑さ O
O ⾓度 O 幅 O O ⾯積 O O 彩度 O O ⾊相 O 形 O
More Decks by RabotniKuma
See All by RabotniKuma
完全自律LLMエージェントでDIVER OSINT CTF 2026に挑戦してみた
analokmaus
0
820
医療 LLM ベンチマークの現在地:多面的評価 と日本ローカライズ
analokmaus
1
790
SOTAのさらに先へ:厳しい推論制約下での高性能モデルのPost-Training
analokmaus
0
1.7k
教師あり学習と強化学習で作る 最強の数学特化LLM
analokmaus
2
1.3k
学習なし!遺伝的アルゴリズムと反省(?)でLLMを強化する話
analokmaus
3
1.9k
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
analokmaus
2
1.5k
How to start your career in Data Science with Kaggle
analokmaus
0
210
Other Decks in Design
See All in Design
Jun Wei Portfolio 2026
wjw100788
PRO
1
460
AIが作るデザインの レビューコストと向き合って分かったこと. -正社員デザイナー1人の組織でデザインハーネスを立ち上げた話-
hidekiietaka
1
400
【Designship2026】「社内受託中心部署」から、事業とカルチャーを動かすデザイン組織へ
sugiyama_sukedachi
0
260
AI-DLC AI駆動開発ライフサイクルとAI-DLC Worlflows V2のご紹介
fatsushi
4
2.2k
Agentic Design Workflowを育てる 「三層デザインハーネス」の現在地
sayadesign2
0
910
ポートフォリオ_あやの
ngyenmazt1412
0
2.1k
ボタンUIの冪等性の話をしたらVimmerに刺さっちゃった
ottatto
3
2k
デザイナーがいない部署にハーネスを設計する
kenichiota0711
5
6k
Where Imagination Ends AI Begins
r5ni4
0
510
デザなに#1「問いのデザイン」の紹介LT
garyuten
0
190
このスロップ時代に良きデザインをつくるには? / good-design-in-the-slop-era
kgsi
1
1.3k
ひとりで作れる時代に、判断をみんなで持つには
kgsi
1
170
Featured
See All Featured
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.9k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
2
570
HDC tutorial
michielstock
2
1k
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
1
600
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.6k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
560
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
2
3.8k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
580
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
3
940