Art and Science of Visual Analytics Episode 3

Transcript

1. Art and Science of Visual Analytics Episode 3: Data Compatibility
3. 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)
4. TL;DR What is “Data”? Compatibility of Data and Preattentive Attributes
5. データって、なんですか？
6. ゲームをしましょう :)
7. Q. データはどれでしょうか？
8. 2.71828182846... この世をば わが世とぞ思ふ 望月の 虧(かけ)たることも なしと思へば
9. A. 全部
10. 2.71828182846... この世をば わが世とぞ思ふ 望月の 虧(かけ)たることも なしと思へば 数(数列) ネイピア数 文字列 藤原道長の和歌 静止画(画像) lena : 画像処理用画像サンプル 動画 Youtube
11. What is “Data”?
12. What is “Data”? (From Wikipedia) Data and information or knowledge are often used interchangeably; however data becomes information when it is viewed in context or in post-analysis. データや情報、あるいは知識は互換的に利用されます。 ただし、データは状況や事後分析によって、情報になります。 https://en.wikipedia.org/wiki/Data
13. What is “Data”? (From Wikipedia) Data (or datum – a single unit of data) requires interpretation to become information. データを情報と変化させるためには、説明(通訳)が必要です。 https://en.wikipedia.org/wiki/Data_(computing)
14. What is “Data”? (From Wikipedia) To translate data to information, there must be several known factors considered. データを情報に変換するには、いくつかの既知の要素を考慮する必要があります。 https://en.wikipedia.org/wiki/Data_(computing)
15. What is “Data”? (From Wikipedia) The factors involved are determined by the creator of the data and the desired information. データの作成者と必要な情報によって、関係する要因は決定されます。 https://en.wikipedia.org/wiki/Data_(computing)
16. What is “Data”? (Summary) • データ -> 情報 ◦ データ ≠ 情報 ◦ データを変化させることで、情報に変化する。 • データを情報にするためには、いくつかの方法が存在する。 ◦ データ分析 ◦ データ前処理 ◦ など • データ作成者によって、情報はもたらされる。
17. Data Classification テキスト形式 String : 文字列 Number(s) : 数(数列) Date/Datetime/Timestamp : 日付、日時 バイナリ形式 Image : 静止画(画像) Movie : 動画 Program : プログラムファイル など
18. Data Classification テキスト形式 String : 文字列 Number(s) : 数(数列) Date/Datetime/Timestamp : 日付、日時 バイナリ形式 Image : 静止画(画像) Movie : 動画 Program : プログラムファイル など
19. String Label 大州 アジア ヨーロッパ 北米 国産車メーカー TOYOTA LEXUS NISSAN 主食 ライス パン 麺 流入経路 Webブラウザ スマートフォン Ordinal メダル 金 > 銀 > 銅 松竹梅 松 > 竹 > 梅 成績評価 優 > 良 > 可 >否 幕内 横綱 > 大関 > 関脇 > 小結
20. Number(s) Measure Currency ¥100 $100 €100 Size(Length, Width, Height) 10m 10mile 10里 Weight 1kg 1oz 1貫 Temperature 20℃ 20°F 273K Ordinal Number 1 < 2 < 3 Ordinal Numeral 1st < 2nd < 3rd
21. Date/Datetime/Timestamp Date 2019/1/31 2019-01-31 Jan 31, 2019 Timestamp 2019/1/31 12:00:00.000 JST 2019-01-31 0:00:00.000 PM UTC Jan 31, 2019 12:00 p.m. EDT Datetime 2019/1/31 12:00:00.000 2019-01-31 0:00:00.000 PM Jan 31, 2019 12:00 p.m.
22. Compatibility of Data and Preattentive Attributes
23. Preattentive Attributesの種類 Color - 色 Form - 形 Position - 位置 Movement - 動き
24. Form Color Position
25. How to use 🤔
27. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vEOwbbl-l805_i2oWSVCFxfmFDstwku RjkZQfBrTh6k/edit#gid=2018054256
29. Periodic Table Data atomic number = Ordinal -> Display symbol = Label -> Display atomic mass = Measure -> Not Use name = Label -> Not Use metal or nonmetal? = Label -> Enclosure, Hue (Group = Ordinal -> Spatial Position) (Period = Ordinal -> Spatial Position)
30. TL;DR What is “Data”? Data ≠ Information 種類がある Compatibility of Data and Preattentive Attributes Change “Data” to “Information” using Preattentive Attributes. データの種類によって、適した表現(あるいは適さない表現)が存在する