Visualization

可視化のコツと悪い可視化の例

Transcript

1. The Art of Visualization （可視化について） Mikio Kubo
2. ⼈間の認識のしやすさ 実験結果
4. データの種類 • 連続数値データ ü 順序あり ü 順序なし • カテゴリカルデータ ü 順序データ (ordinal data): 離散数値データなど ü 名義データ (nominal data)： 性別や⾊など • 時刻データ • 緯度・経度データ
5. 1次元の数値データ • ヒストグラム（度数分布表） • 密度プロット
6. 2次元の数値データ • 順序なし => 散布図 (Scatter) • 順序あり => 線プロット (Line)
7. 3次元以上の数値データ • 散布図＋点の⼤きさ • 散布図＋点の⼤きさ＋⾊調 + 順序あり（時系列）データ => アニメーション
8. より⾼次元のデータ • 並⾏座標図 • 次元削減（主成分分析，t-SNE)
9. 余分な情報を除く（表も同様）
10. ナポレオンの⾏軍 (Sankey Graph) By Charles Minard (1781-1870) - see upload log, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=297925 撤退時の気温
11. クリミア戦争での死亡率 (Polar Area Graph) By Florence Nightingale - https://www.davidrumsey.com/luna/servlet/s/h6xid2, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1474443 戦闘での 死亡者数 その他の 理由による 死亡者数 回避可能な 感染症による 死亡者数
12. アニメーションや対話 • 動的配送計画 https://youtu.be/qr6qAa-kXes • New York Times : Four Ways to Slice Obamaʼs 2013 Budget Proposal https://archive.nytimes.com/www.nytimes.com/interactive/2012/02/13/u s/politics/2013-budget-proposal-graphic.html? • 配送最適化 （メニューでMETRO IVを選択； Optimizationを押す） https://share.streamlit.io/scmopt/manual/scripts/app.py
13. Bad Visualizations https://badvisualisations.tumblr.com/
14. 国別の⼥性の⾝⻑（棒グラフ） 何が悪いのか考えてみよう！
15. 国別の⼥性の⾝⻑（棒グラフ） • 棒グラフのy軸が0で始まっていない • x軸の意味がない • 軸に単位を⼊れるべき • 棒でなく⼥性の絵にする意味がいない （⼈間は⾯積と勘違いして評価してしまう）
16. 3D棒グラフ どう変える？
17. 3D棒グラフ • 3次元の図は使うべきではない • ⾊とy軸が同じで，⽉を表す時系列 • ⾞種別の線グラフが良い
18. 円グラフ 何が悪いのか考えてみよう！
19. 円グラフ • そもそも円グラフは良くない （⼈間は⾯積や⾓度より ⻑さの認識能⼒が⾼い） • 上位５つ以外のラベルが⾒えない • 上位５つの違いもわかりにくい • 棒グラフが妥当 （上位以外はまとめる）