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データを効果的に表現するコミュニケーションの技術
データビジュアライゼーションの基本を学び、それをビジネスに自然に適用できるようになれば、見た目は劇的に変わり、きちんと読まれて使われるレポートになります。何より、読み手の時間効率の向上につながるはずです。
いかに見せるかは内容と同等に重要である時代に、あなたはオフィスワーカーとして働いています。
パドー
テクニックをぜひとも身に付けましょう。
こんな人にオススメ
- もっと効果的に上司や取引先にアピールしたい方
- データの表現力を向上させたい方
本書の構成について
本書は全部で7章から構成されています。
- データ活用時代の到来
- データビジュアライゼーションとは
- データビジュアライゼーションに関する定義・研究
- データビジュアライゼーションのセオリー
- インフォメーションデザインの基本のキ
- 違いを生むテクニック
- BIツールで差をつける
データビジュアライゼーションの目的
データビジュアライゼーションの目的は、コミュニケーション(情報伝達・会話)です。
データから読み取れる事実・発見をいかに理解しやすい形式で相手に伝えるのかが重要となります。
押さえておきたいのは、「相手」の中には「自分自身」も含まれていることです。
データと自分自身がコミュニケーションしながら、思考したり探索したりすることも、データビジュアライゼーションの目的の一つです。
データビジュアライゼーションの類型
次の4つとなります。
仮説検証型
STEP
仮説
STEP
データ視覚化
STEP
仮説が事実かどうかをデータで裏付け
仮説探索型
STEP
漠然とした目的・疑問
STEP
データ視覚化
STEP
データから仮説を立案
事実報告型
STEP
定点観測したい指標
STEP
データ視覚化
STEP
データから傾向を把握・着目点を特定
事実説明型
STEP
データを元に伝えたい一連の事実や発見
STEP
データ視覚化
STEP
作り手が伝えたいことを読み手が理解
データビジュアライゼーションの用途分類
次の8つとなります。
- 時系列分類(指標の時系列で比較)
- 属性比較(指標を属性ごとに比較)
- 順位比較(指標の大小でランキング)
- 内訳比較(全体に対する構成比を確認)
- 分布把握(集中・離散度合いを把握)
- 偏差分析(全体の中での位置を確認)
- 相関分析(指標同士の関係性を把握)
- 地図分析(指標を地図上にマッピング)
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