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相手に伝えやすくなるデータの可視化
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Takato Shiroto
September 19, 2019
Technology
3
340
相手に伝えやすくなるデータの可視化
概要
1. 探索的データ分析と説明的データ分析
2. 可視化の文法
3.探索的データ分析のためのデータの可視化
4.ストーリテリング×データの可視化
5.まとめ
Takato Shiroto
September 19, 2019
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Transcript
EXPLORATORY 1
2 εϐʔΧʔ നށ ܟొ Customer Succes EXPLORATORY ུྺ େֶࡏֶதʹϑʔυϩεΛݮΒͨ͢ΊʹɺֶੜஂମΛ্ཱͪ͛දΛ ΊΔɻͦͷޙɺϏδωεΛΔͨΊʹԽֶϝʔΧʔͷσϡϙϯͱ
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Vision ͯ͢ͷਓ͕σʔλΛͬͯ ΑΓΑ͍ҙࢥܾఆΛ͢Δ
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5 ୈ̏ͷ σʔλαΠΤϯεɺAIɺػցֶश౷ܭֶऀɺ։ൃऀͷͨΊ͚ͩͷͷͰ͋Γ·ͤΜɻ σʔλʹڵຯͷ͋ΔਓͳΒ୭͕ੈքͰ࠷ઌͷΞϧΰϦζϜΛͬͯ ϏδωεσʔλΛ؆୯ʹੳͰ͖Δ͖Ͱ͢ɻ Exploratory͕ͦ͏ͨ͠ੈքΛՄೳʹ͠·͢ɻ
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2000 1976 ϚωλΠθʔγϣϯ ίϞσΟςΟԽ ຽओԽ ౷ܭֶऀ σʔλαΠΤϯςΟετ Exploratory ΞϧΰϦζϜ Ϣʔβʔɾ ମݧ πʔϧ Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ) UI & ࣗಈԽ ϏδωεɾϢʔβʔ ςʔϚ σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ
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Λۦͯ͠૬खʹ͑ΔͨΊͷख๏ɻ
Data Visualization 12
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14
15
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17
18
19 ֯ ֯ 19
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ਓؒͷൺΔͱ͖͞ͷ΄͏͕ಘҙ 22
Ͳͷ৭͕Ұ൪େ͖͍͔ʁ Ͳ͏͍͏ॱ൪͔ʁ 23
24 24
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27 σʔλͷՄࢹԽͷ ཪʹ͋ΔαΠΤϯε
28 νϟʔτͷλΠϓΛ֮͑ΔͷͰͳ͘ɺ νϟʔτΛߏ͢ΔϧʔϧΛཧղ͢Δɻ
29 νϟʔτΛߏ͢ΔϧʔϧΛཧղ͢Δɻ ՄࢹԽͷจ๏
30 The Grammar of Graphics ϦʔϥϯυɾΟϧΩϯιϯ ౷ܭιϑτͰ͋ΔSYSTATΛ։ൃͨ͠ίϯϐϡʔλ౷ܭֶऀͰ͋Δɻ 1980ʹSYSTATΛ։ൃ͠ɺͦͷޙ1995ʹSPSSࣾʹSYSTATΛ ച٫ͨ͠ɻ
31 0 10 20 30 0 10 20 30
32 0 10 20 30 0 10 20 30
33 0 10 20 30 0 10 20 30 ࠲ඪγεςϜ
εέʔϧ ϏδϡΞϧɾΩϡʔ ʢࢹ֮ʹૌ͑Δ߹ਤʣ
34 0 500 10000 ຊ US υΠπ
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36 0 500 10000 ຊ US υΠπ ࠲ඪγεςϜ εέʔϧ ϏδϡΞϧɾΩϡʔ
37 0 500 10000 ຊ US υΠπ ࠲ඪγεςϜ εέʔϧ ϏδϡΞϧɾΩϡʔ
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38 ࠲ඪγεςϜ σΧϧτ࠲ඪܥ ʢަ࠲ඪʣ ۃ࠲ඪʢԁ࠲ඪʣ ཧ࠲ඪ X࣠ͱY࣠
39 0 500 10000 ຊ US υΠπ ࠲ඪγεςϜ εέʔϧ ϏδϡΞϧɾΩϡʔ
ΧςΰϦʔ vs.
εέʔϧ - ϦχΞ - ର ΧςΰϦʔ ॱং͖ΧςΰϦʔ
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41 ϦχΞ
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৭ͷछྨ 66
67 w ͷେ͖͞Λද͢৭ w σʔλΛ۠ผ͢ΔͨΊͷ৭ w Ұ෦ͷσʔλΛڧௐ ϋΠϥΠτ ͢ΔͨΊͷ৭ ৭ͷछྨ
68 w ͷେ͖͞Λද͢৭ w σʔλΛ۠ผ͢ΔͨΊͷ৭ w Ұ෦ͷσʔλΛڧௐ ϋΠϥΠτ ͢ΔͨΊͷ৭ ৭ͷछྨ
69 σʔλͷͷେ͖͞Λද͢৭
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νϟʔτͷબͼํͷΨΠυϥΠϯ 80
Β͖ͭͱ૬ؔͷՄࢹԽ
Β͖ͭͷՄࢹԽ
σʔλΒͭ͘ 83
$6,503 Β͖ͭ ฏۉ $15,000 $1,000
$6,503 ฏۉ
86 σʔλλΠϓʹ߹Θͤͯ νϟʔτΛ͍͚Δʂ
࿈ଓσʔλ vs. ΧςΰϦʔσʔλ 87
࿈ଓσʔλ vs. ΧςΰϦʔσʔλ 88
• (numeric) • ɾ࣌ؒʢDateʣ 89
0 10 20 30 40 50 11 22 45
90 ࿈ଓੑ͕͋Δ ॱং͕ؔ͋Δ
91 ώετάϥϜ ີۂઢ όʔ
Γ͍ͨ͜ͱ • ͲͷΑ͏ʹσʔλ͍ͯ͠Δ͔ɻ • Ͳͷ͕ͬͱස͕ߴ͍͔ʁͳ͔ͥʁ • Ͳͷ͕͍͔͠ʁͳ͔ͥʁͦΕظ௨Γ͔ʁ • ҙ֎ͳύλʔϯ͕ݟ͑Δ͔ʁͳͥͦ͏ͳͷ͔ʁ 92
ώετάϥϜ 93
94 σʔλͷΛɺΛ͍͔ͭ͘ͷ۠ըʢόέοτʣʹ͚ɺ ͦΕͧΕͷ۠ըʹ͋ΔσʔλͷྔʢߦʣΛόʔΛͬͯද͢ɻ
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96 1. څྉͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. څྉͷΒ͖ͭஉঁ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ 3. څྉͷΒ͖ͭ৬छ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ ྫ - ͷΒ͖ͭͷՄࢹԽ
97 څྉͷΒ͖͕ͭՄࢹԽ͞Εͨɻ
98 όέοτͷΛ্͛Δ͜ͱͰɺ͍͔ͭ͘ͷࢁ͕ݟ͑ͯ͘Δɻ
99 όέοτͷΛ100·Ͱ্͛ͯΈΔɻ
100 όέοτͷΛ্͛Δ͜ͱͰɺ͍͔ͭ͘ͷࢁ͕ݟ͖͑ͯͨɻ
101 ͜͏ͨ͠ࢁɺผͷάϧʔϓʹଐ͍ͯ͠Δͷ͔͠Εͳ͍ɻ
102 1. څྉͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. څྉͷΒ͖ͭஉঁ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ 3. څྉͷΒ͖ͭ৬छ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ ྫ - ͷΒ͖ͭͷՄࢹԽ
103 2ͭͷώετάϥϜ͕ॏͳΓ߹͍ͬͯΔɻ உঁؒͰ͖͋Β͔ͳҧ͍ͳ͍Α͏ͩɻ
104 1. څྉͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. څྉͷΒ͖ͭஉঁ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ 3. څྉͷΒ͖ͭ৬छ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ ྫ - ͷΒ͖ͭͷՄࢹԽ
105 Managerʢʣͷάϧʔϓڅྉͷߴ͍άϧʔϓɺSales Repʢԫʣͱ Research ScientistʢϐϯΫʣͷάϧʔϓڅྉͷ͍άϧʔϓͷΑ͏ͩɻ
ີۂઢ 106
107 • σʔλͷΛ͔ΒͳۂઢΛͬͯද͢ • ॎ࣠σʔλͷີΛ͋ΒΘ͢ɻ
108 1. څྉͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. څྉͷΒ͖ͭஉঁ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ 3. څྉͷΒ͖ͭ৬छ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ ྫ - ͷΒ͖ͭͷՄࢹԽ
109 1. څྉͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. څྉͷΒ͖ͭஉঁ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ 3. څྉͷΒ͖ͭ৬छ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ ྫ - ͷΒ͖ͭͷՄࢹԽ
110
111 1. څྉͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. څྉͷΒ͖ͭஉঁ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ 3. څྉͷΒ͖ͭ৬छ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ ྫ - ͷΒ͖ͭͷՄࢹԽ
112 உঁͷؒʹͪΐͬͱͨ͠ҧ͍͋ΔΑ͏ͩɻ
113 1. څྉͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. څྉͷΒ͖ͭஉঁ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ 3. څྉͷΒ͖ͭ৬छ͝ͱʹҧ͍͕͋Δ͔ʁ ྫ - ͷΒ͖ͭͷՄࢹԽ
114 ৬छ͝ͱͷڅྉͷΒ͖ͭͷҧ͍ώετάϥϜΑΓΘ͔Γ͍͢ɻ
ີۂઢ ώετάϥϜ ಉ͡σʔλΛҟͳΔνϟʔτͰՄࢹԽ
࿈ଓσʔλ vs. ΧςΰϦʔσʔλ 116
iPad iPhone MacBook AirPods AppleTV ࿈ଓੑͳ͠ ΧςΰϦʔܕ 117
118 ώετάϥϜ ີۂઢ όʔνϟʔτ ΧςΰϦʔͷΒ͖ͭՄࢹԽ
119 • ΧςΰϦʔ͝ͱͷ݅ΛՄࢹԽɻ • ͲͷΧςΰϦʔʹσʔλ͕ू·͍ͬͯΔͷ͔ʁ • σʔλͷྔʹΑΔύλʔϯ͋Δ͔ʁ Γ͍ͨ͜ͱ
120 1. ৬छͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. ৬छͷΒ͖ͭஉঁؒͰҧ͍͕͋Δ͔ΛՄࢹԽ͢ Δɻ ྫ - ΧςΰϦʔͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ
121 1. ৬छͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. ৬छͷΒ͖ͭஉঁؒͰҧ͍͕͋Δ͔ΛՄࢹԽ͢ Δɻ ྫ - ΧςΰϦʔͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ
122 ৬छ͝ͱͷਓΛՄࢹԽɻ
123
124 1. ৬छͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ͢Δ 2. ৬छͷΒ͖ͭஉঁؒͰҧ͍͕͋Δ͔ΛՄࢹԽ͢ Δɻ ྫ - ΧςΰϦʔͷΒ͖ͭΛՄࢹԽ
None
૬ؔͷՄࢹԽ 126
127 2ͭͷมͷ͏ͪɺ1ͭͷมͷ͕มΘΔͱ ͏1ͭͷมͷҰఆͷنଇΛ࣋ͬͯ ͍ͬ͠ΐʹมΘΔؔɻ ૬ؔ
128 Association Correlation 2ͭͷมͷؒʹԿΒ͔ ͷ͕ؔ͋Δɻ AssociationͷதͰಛʹͦͷ ͕ؔઢܗʢઢʣͷͷɻ ૬ؔ
129 US UK Japan 5000 2500 Country Monthly Income 0
Association
130 ྸ څྉ Correlation
131 ڧ͍ਖ਼ͷ ૬ؔؔ ૬ؔؔͳ͠ ڧ͍ෛͷ ૬ؔؔ 0 1 -1 0.5
-0.5 ૬ؔʢCorrelationʣ
132 ͳͥ૬ؔΛཧղ͍ͨ͠ͷ͔ʁ
133 Β͖ͭ ฏۉ 5000 100
134 Β͖ͭ $20,000 $1,000 څྉ
135 Β͖ͭ ͜ͷձࣾͷڅྉ ͍͘Β͘Β͍ʁ $20,000 $1,000 څྉ
136 Β͖ͭ ෆ࣮֬ੑ $20,000 $1,000 څྉ ͜ͷձࣾͷڅྉ ͍͘Β͘Β͍ʁ
137 0 30 20 ͠૬ؔؔΛݟ͚ͭΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δͱɻɻɻ 10 $20,000 $1,000 څྉ ۈଓ
138 0 30 20 10 $20,000 $1,000 څྉ ۈଓ ۈଓ͕20ͩͱ
څྉ$15,000͘Β͍ɻ $15,000
139 ෆ࣮֬ੑ͕ݮΔ 0 30 20 څྉ ۈଓ ૬ؔ Β͖ͭ $20,000
$1,000 $15,000 $20,000 $1,000
140 ૬ؔ ෆ࣮֬ੑ͕ݮΔ US UK Japan 5000 100 Β͖ͭ
141 US UK Japan དྷ݄ͷސ٬ USͰ͋Εɺ 4000͔Β5000ͷؒɻ 5000 4000 ૬ؔ
ڧ͍૬ؔؔͷ͋ΔͷΛݟ͚ͭΔ͜ͱ͕Ͱ͖Ε څྉ͕Ͳ͏มΘΔ͔Λઆ໌͘͢͠ͳΔɻ ·ͨɺڅྉΛ༧ଌ͘͢͠ͳΔ
૬ؔؔͱҼՌؔҧ͏ɻ ҼՌؔ૬ؔؔͷಛผͳλΠϓɻ ؍ͨ͠૬͕ؔؔɺҼՌؔͩͱ֬ೝ͢Δࣄ͕Ͱ͖ͨ ΒɺͦͷใΛ࣋ͬͯকདྷΛίϯτϩʔϧ͢Δ͜ͱ͕Ͱ ͖Δɻ
૬ؔͷՄࢹԽ 144
145 ࢄਤ ശͻ͛ਤ όΠΦϦϯਤ ώʔτϚοϓ ີۂઢ όʔɾνϟʔτ
146 • ΧςΰϦʔ vs. • vs. •
ΧςΰϦʔ vs. ΧςΰϦʔ σʔλͷλΠϓͷΈ߹Θͤ
147 • ΧςΰϦʔ vs. • vs. •
ΧςΰϦʔ vs. ΧςΰϦʔ σʔλͷλΠϓͷΈ߹Θͤ
148 ࢄਤ ശͻ͛ਤ όΠΦϦϯਤ ώʔτϚοϓ ີۂઢ όʔɾνϟʔτ
149 ώετάϥϜɺີۂઢʹ৭Λ͏͜ͱͰɺ ΧςΰϦʔͱͷ૬ؔΛՄࢹԽ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ
150 څྉʢʣx ৬छʢΧςΰϦʔʣ
151 څྉʢʣx ৬छʢΧςΰϦʔʣ
152 ͔͠͠ɺΧςΰϦʔͱͷؔΛݟΔ࣌ ശώήਤΛͬͨ΄͏͕ɺΘ͔Γ͍͢ɻ ʢҰൠతʹɻʣ
ശώήਤ 153
None
ͦΕͧΕͷαΠζʢߦͷʣ͕͘͠ͳΔΑ͏ʹ̐ͭͷάϧʔϓʹ͚Δɻ
3Q (ୈ3࢛Ґ/ 75ύʔηϯλΠϧ) 2Q (ୈ2࢛Ґ/ 50ύʔηϯλΠϧ) 1Q (ୈ1࢛Ґ/ 25ύʔηϯλΠϧ)
3Q Median 1Q
3Q Median 1Q
3Q Median 1Q ࠷େ ࠷খ
ྫ - ΧςΰϦʔͱͷ૬ؔͷՄࢹԽ 160 1. ৬छͱڅྉͷ૬ؔΛՄࢹԽ͢Δ 2. ৬छͱڅྉͷஉঁผͷ૬ؔΛՄࢹԽ͢Δ
161 1. ৬छͱڅྉͷ૬ؔΛՄࢹԽ͢Δ 2. ৬छͱڅྉͷஉঁผͷ૬ؔΛՄࢹԽ͢Δ ྫ - ΧςΰϦʔͱͷ૬ؔͷՄࢹԽ
162 ৬छʢΧςΰϦʔʣ x څྉʢʣ
ྫ - ΧςΰϦʔͱͷ૬ؔͷՄࢹԽ 163 1. ৬छͱڅྉͷ૬ؔΛՄࢹԽ͢Δ 2. ৬छͱڅྉͷஉঁผͷ૬ؔΛՄࢹԽ͢Δ
164
165 • ΧςΰϦʔ vs. • vs. •
ΧςΰϦʔ vs. ΧςΰϦʔ σʔλͷλΠϓͷΈ߹Θͤ
166 ࢄਤ ശͻ͛ਤ όΠΦϦϯਤ ώʔτϚοϓ ີۂઢ όʔɾνϟʔτ
167 ࢄਤ
168 • ओʹσʔλಉ࢜ͷΛදࣔ͢Δɻ • ͦΕͧΕͷͦΕͧΕͷσʔλʹ૬͢Δɻ
ྫɿͱͷؒͷ૬ؔͷՄࢹԽ 169 1. څྉͱྸͷؔΛՄࢹԽ͢Δɻ 2. څྉͱۈଓͷؔΛՄࢹԽ͢Δɻ 3. څྉͱۈଓͷ૬ؔؔ৬छʹΑͬͯҧ͏͔ௐ Δɻ
170 ྸʢʣ x څྉʢʣ
171 τϨϯυϥΠϯͷػೳΛ͏ͱɺ ૬͕ؔΘ͔Δɻ
ྫɿͱͷؒͷ૬ؔͷՄࢹԽ 172 1. څྉͱྸͷؔΛՄࢹԽ͢Δɻ 2. څྉͱۈଓͷؔΛՄࢹԽ͢Δɻ 3. څྉͱۈଓͷ૬ؔؔ৬छʹΑͬͯҧ͏͔ௐ Δɻ
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174 ۈଓͱڅྉͷ૬ؔ0.77Ͱɺൺֱతڧ͍ਖ਼ͷ૬͕ؔ͋Δɻ
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