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
データの意味を適切に伝えましょう データ可視化のお手本/Conveying the Meani...
Search
yayoi_dd
December 26, 2024
Technology
0
120
データの意味を適切に伝えましょう データ可視化のお手本/Conveying the Meaning of Data Appropriately: Exemplary Data Visualization
弥生株式会社 もくテク
読んでよかった技術書・ビジネス書LT
https://mokuteku.connpass.com/event/340131/
yayoi_dd
December 26, 2024
Tweet
Share
More Decks by yayoi_dd
See All by yayoi_dd
“お客さま視点”を手に入れろ!! / Get the Customer’s Perspective!!
yayoi_dd
0
100
プロジェクト改善、まずは“ネタ出しの文化”から / Improving Projects Starts with a Culture of Idea Generation
yayoi_dd
0
100
使いにくい仕様を改善した件 / How We Improved a Difficult-to-Use Feature
yayoi_dd
0
110
弥生のQAエンジニア 品質保証活動と今後の課題 / Yayoi QA engineers, Quality assurance activities and future challenges
yayoi_dd
0
150
【弥生】20250130_AWSマルチアカウント運用セミナー登壇資料
yayoi_dd
2
5.2k
Amazon OpenSearchのコスト最適化とZeroETLへの期待 / Amazon OpenSearch Cost Optimization and ZeroETL Expectations
yayoi_dd
1
160
フロントエンドとバックエンド非同期連携パターンのセッションを見てきた話 / Talk about seeing a session on front-end and back-end asynchronous coordination patterns
yayoi_dd
0
100
reInventで学んだWebシステム運用のBadDayへの備え方 / How to Prepare for BadDay in Web System Operations Learned at reInvent
yayoi_dd
0
78
AWS reInventで感じた世界に見る生成AIの競争 / Competition in Generative AI as Seen Around the World at AWS reInvent
yayoi_dd
0
82
Other Decks in Technology
See All in Technology
OTEPsで知るOpenTelemetryの未来 / Observability Conference Tokyo 2025
arthur1
0
390
アウトプットから始めるOSSコントリビューション 〜eslint-plugin-vueの場合〜 #vuefes
bengo4com
3
1.9k
GCASアップデート(202508-202510)
techniczna
0
220
Azure Well-Architected Framework入門
tomokusaba
1
150
初海外がre:Inventだった人間の感じたこと
tommy0124
1
160
可観測性は開発環境から、開発環境にもオブザーバビリティ導入のススメ
layerx
PRO
4
2.5k
20251027_マルチエージェントとは
almondo_event
1
500
Amazon Q Developer CLIをClaude Codeから使うためのベストプラクティスを考えてみた
dar_kuma_san
0
290
パフォーマンスチューニングのために普段からできること/Performance Tuning: Daily Practices
fujiwara3
2
180
オブザーバビリティと育てた ID管理・認証認可基盤の歩み / The Journey of an ID Management, Authentication, and Authorization Platform Nurtured with Observability
kaminashi
2
1.5k
書籍『実践 Apache Iceberg』の歩き方
ishikawa_satoru
0
390
境界線が消える世界におけるQAエンジニアのキャリアの可能性を考える / Considering the Career Possibilities for QA Engineers
mii3king
2
110
Featured
See All Featured
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.1k
Side Projects
sachag
455
43k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.2k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.6k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.1k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
127
54k
Scaling GitHub
holman
463
140k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
44
7.9k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.6k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Transcript
データの意味を適切に伝えましょう データ可視化のお手本 林友超
自己紹介 名前: 林友超 所属: 次世代本部 R&D室 (2024年11月入社) 職種: MLエンジニア 業務:
AI・機械学習モデルのPoC開発など
今回紹介する本 データビジュアライゼーションの教科書 藤 俊久仁、渡部 良一著 秀和システム出版 2019 データビジュアライゼーションの教科書 | 藤
俊久仁, 渡部 良一 |本 | 通販 | Amazon
はじめに
こんなことはおそらく一度ぐらいは頼まれた経験があるでしょう このデータをグラフにして、見 やすく調整してね ?
「このデータをグラフにして、見やすく調整して」に対して手が動かさない理由: 何を見せてどういう結論を得たいのか? どの条件の元で、何と何の比較で? ? ? ? 情報が足りない 大事なこと: 比較をしっかり抑えましょう
本を読んだ後私の一番印象に残った言葉: 「数値情報に意味を与えるのは比較」 大事なこと: 比較をしっかり抑えましょう
同じ事実であっても、比較の方式の違いによって異なる結論が出る 事実 自社の今年度の売上: 1127億円 比較①: 他者の今年度の売上: 1209億円 比較②: 自社の前年度の売上: 917億円
比較③: 市場全体の売上成長率: 30% 他者より低いため、 悪いと判断できる 前年度よりは高い(売上成長率23%) ため、 良いと判断できる 自社の売上成長率は市場全体より低いため、 悪いと判断できる
グラフは比較しやすいために用意した手段 グラフが分かりにくいと感じたら 比較対象の選定がよろしくない 比較方式の選定がよろしくない 今回の本がこちらにフォーカス ビジネスロジックを踏まえて適切に比較対 象を選びましょう 分かりやすくかつ適切に比較できる方式を選びましょう 数値情報に意味を与えるのは比較
本の目次構成 第1章 データ活用時代の到来 第2章 データビジュアライゼーションとは 第3章 データビジュアライゼーションに関する定義・研究 第4章 データビジュアライゼーションのセオリー 第5章
Hop! 『インフォメーションデザイン』の基本のキ 第6章 Step! 違いを生むテクニック 第7章 Jump! BIツールで差をつける 理論編 実践編
個人的におすすめの読み方① まずは実践編の第5章と第6章を読んで、before afterが分かるためイメージをつかめる。 次は理論編(第1章から第4章)を読み、最後は必要に応じて実践編の第7章を読む 第5章の一例
データを扱う関係者なら定期的に読み直すのがおすすめ • 覚えるという意図ではなく、インスパレーションを得るため • 扱っている業務内容が変わり、別の視点からの理解が深まる 個人的におすすめの読み方②
個人的におすすめの読み方③ グラフを見る側視点でも読んでみる • before afterの比較で改善点を実感する • グラフの見方や作者の意図を読み取るスキルを身につける
ご清聴ありがとうございます