Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
Search
Kazuya Araki
November 25, 2019
Science
0
72
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
Kazuya Araki
November 25, 2019
Tweet
Share
More Decks by Kazuya Araki
See All by Kazuya Araki
Tableau事例紹介 / Tableau Case Study of Eureka
kazuya_araki_tokyo
1
1k
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1.9k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
310
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
88
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
kazuya_araki_tokyo
0
76
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
140
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
59
Tableau + Pythonとデータのあり方
kazuya_araki_tokyo
2
130
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
91
Other Decks in Science
See All in Science
データベース09: 実体関連モデル上の一貫性制約
trycycle
PRO
0
1k
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
330
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
130
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
850
Algorithmic Aspects of Quiver Representations
tasusu
0
120
データマイニング - グラフデータと経路
trycycle
PRO
1
260
LayerXにおける業務の完全自動運転化に向けたAI技術活用事例 / layerx-ai-jsai2025
shimacos
2
20k
主成分分析に基づく教師なし特徴抽出法を用いたコラーゲン-グリコサミノグリカンメッシュの遺伝子発現への影響
tagtag
0
130
DMMにおけるABテスト検証設計の工夫
xc6da
1
1.4k
あなたに水耕栽培を愛していないとは言わせない
mutsumix
1
140
academist Prize 4期生 研究トーク延長戦!「美は世界を救う」っていうけど、どうやって?
jimpe_hitsuwari
0
450
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
1
940
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.6k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.2k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
39k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
13k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Transcript
Art and Science of Visual Analytics Episode 2: Forms and
Positions
None
Episode 0 Visual Analytics 考えなくても、理解できるように工夫する Preattentive Attributes Visual Analyticsを助ける考え方(= Art
and Science)
今回は、形と位置
Preattentive Attributesの種類 Color - 色 Form - 形 Position -
位置 Movement - 動き
Form Color Position
TL;DR (Visual) Illusion Shapes and Position
ゲームをしましょう :)
どちらが大きい?
どちらが大きい?
傾きが大きいのは?
傾きが大きいのは?
人間の視覚を騙すのはとても簡単
None
None
None
以上を頭の片隅に
記憶の三段階 タイプ 保持期間 容量制限 Sensory memory(即時記憶) 200~500ミリ秒 特徴のあるものだけ。 Short-term memory(短期記憶)
10~15秒 一度に7項目まで。 Long-term memory(長期記憶) 生涯 個人差がある。
Best Practices of Shapes and Position
組み合わせの法則
向き + 位置 = 折れ線グラフ
長さ + 幅 + 位置 = 棒グラフ
形状 + 位置 + グループ = 散布図
複雑そうなグラフも紐解くと組み合わせ
長さ + 幅 + 位置 + サイズ = ウォーターフォールチャート
サイズ + 位置 + グループ = バブルチャート
サイズ + グループ = パックバブルチャート
空間を最大限活用する
サイズ + 位置 + 囲い = ツリーマップ
位置(緯度、経度) + 囲い = 地図
色も組み合わせてみると、さらに強力に
長さ + 幅 + 位置 + 囲い + 色相 =
積み上げ棒グラフ
向き + 位置 + 囲い + 色相 = 面グラフ
サイズ + 向き(角度) + 囲い + 色相 = 円グラフ
位置 + 囲い + 彩度 = ヒートマップ
すべてのグラフは Preattentive Attributesから できている
TL;DR (Visual) Illusion 人間の視覚情報は容易に騙される(錯覚、錯視) 視覚を悪用しないように注意する Shapes and Position すべてのグラフを構成している要素はPreattentive Attributesである
色と組み合わせると強力な表現力となる
None