Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
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
60
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
920
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1.8k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
280
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
66
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
kazuya_araki_tokyo
0
64
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
120
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
52
Tableau + Pythonとデータのあり方
kazuya_araki_tokyo
2
120
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
85
Other Decks in Science
See All in Science
統計学入門講座 第4回スライド
techmathproject
0
140
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
0
1k
Online Feedback Optimization
floriandoerfler
0
1.9k
データマイニング - グラフデータと経路
trycycle
PRO
1
120
ほたるのひかり/RayTracingCamp10
kugimasa
1
710
トラブルがあったコンペに学ぶデータ分析
tereka114
2
1.6k
Quelles valorisations des logiciels vers le monde socio-économique dans un contexte de Science Ouverte ?
bluehats
1
380
インフラだけではない MLOps の話 @事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 発売記念
icoxfog417
PRO
2
830
テンソル分解による糖尿病の組織特異的遺伝子発現の統合解析を用いた関連疾患の予測
tagtag
2
180
生成検索エンジン最適化に関する研究の紹介
ynakano
2
1k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
200
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
130
Featured
See All Featured
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
290
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Navigating Team Friction
lara
186
15k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
46
9.6k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
50
8.3k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
172
14k
Scaling GitHub
holman
459
140k
Fireside Chat
paigeccino
37
3.5k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
56
9.4k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.8k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
130
19k
Speed Design
sergeychernyshev
31
990
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