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
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
Search
Kazuya Araki
November 25, 2019
Science
99
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
Kazuya Araki
November 25, 2019
More Decks by Kazuya Araki
See All by Kazuya Araki
Tableau事例紹介 / Tableau Case Study of Eureka
kazuya_araki_tokyo
1
1.2k
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
2.4k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
340
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
130
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
kazuya_araki_tokyo
0
110
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
180
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
87
Tableau + Pythonとデータのあり方
kazuya_araki_tokyo
2
180
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
120
Other Decks in Science
See All in Science
SAT ソルバーの仕組みと制約ソルバーへの応用
tsoh
1
120
データベース04: SQL (1/3) 単純質問 & 集約演算
trycycle
PRO
0
1.7k
JSAI2026企画セッションKS-14 インタビュー集『⼈⼯知能と哲学と四つの問い』が提起する⼈⼯知能のこれからの課題 趣旨説明 / JSAI2026 Special Session: A Collection of Interviews, “Artificial Intelligence, Philosophy, and Four Questions”
ykiyota
0
450
GKE上でオセロの強化学習やってみた
akasan
0
110
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
1
1.6k
摂理と合理の肉体改造 — AI時代の減量を支える観測・制御・継続
kiyoshi
0
3.4k
第67回コンピュータビジョン勉強会論文紹介「RoboWheel: A Data Engine from Real-World Human Demonstrations for Cross-Embodiment Robotic Learning」
x_ttyszk
0
190
ゲームと人工知能
miyayou
0
180
Kritische evaluatie van GenAI-output voor literatuuronderzoek
voginip
0
230
Cross-Media Technologies, Information Science and Human-Information Interaction
signer
PRO
3
32k
Visual Linear Algebra - Lecture at Shosen Grande
hiranabe
0
450
データベース08: 実体関連モデルとは?
trycycle
PRO
0
1.6k
Featured
See All Featured
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
25k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
340
Designing for Timeless Needs
cassininazir
1
470
We Are The Robots
honzajavorek
0
350
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.5k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
4.3k
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.3k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.9k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
710
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
640
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