データビジュアライゼーション完全ガイド：今こそ上達する時

重要な決定を下すためにデータを使用することは、全体的なビジネス戦略について賢く考えることを意味します。

しかし、データはデータ分析がなければ無意味です。そして、データを解釈するより簡単な方法はほとんど存在しません。それがデータビジュアライゼーションです。

では、データを持つことから、実際に会社の進歩を推し進めるところまで、どうやって到達するのでしょうか。

この究極のデータビジュアライゼーションガイドは、あなたが探していたものです。

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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は、生データをグラフ、地図、グラフ、およびその他のタイプのビジュアルに視覚的に翻訳したものです。ダッシュボードを通じて、データは一目で必要なすべての情報を提供する方法で視覚化され、外出先で洞察をつかむことができるため、何が起こっているのか、そして次に何をする必要があるのかを迅速かつ簡単に特定できます。

ダッシュボードはインフォグラフィックスとは異なり、リアルタイム情報を提示し、データを直接取得して異なるスタイルでビジュアル的に表示します。これらはデータアナリストが迅速にインサイトにアクセスし、あらゆるタイプのデバイスで使用するための最良の友人です。

データチーム以外に、マーケターやマネージャーもデータディスプレイに目を向けて、全体的なビジネス戦略でパターンを発見し、利用します。ダッシュボードはまた、素晴らしいアイデアジェネレーターでもあります。プロジェクトのデータを見ることは、以前は隠れていた問題の理解と認識を得るのに役立つことがよくあります。2021年には、チームはかつてないほどデータドリブンになっており、賢い方法でデータを見ることは、意思決定プロセスに調整、品質管理、効率性をもたらす戦術です。データビジュアライゼーションの使用はもはやデータアナリティクスチームに限定されません。戦略の中核にデータを組み込みたい、そして日常的なタスクへのアプローチで利用可能にしたいと望んでいる誰もが、それを閉じて利用可能にすべき何かです。

データビジュアライゼーションが重要である理由：3つの理由

適切なデータへのアクセスがあることは、ビジネスにおいて多くのことにとって重要です。これはあなたがおそらく確認さえしないかもしれない機会への扉を開きます。しかし、アクセスを持つだけでは十分ではありません。データの魔法は、ストーリーテリングを通じてそれを新しいレベルに引き上げることで起こります。データはあなたに物語を伝えることができるからです。そしてそれは、理解しやすい構造を通じて起こります。すべての必要な情報が強調され、一目で取得されている形式であり、必要なすべてのパターンを迅速に見るのに役立つので、さらに機会を探索することができます。

では、なぜデータビジュアライゼーションが重要なのでしょうか。3つの最も重要な理由を見てみましょう。

誰もがデータと相互作用できる

データが抽象的である必要はありません。それでも、膨大なデータに迷う傾向がある人々にとって、それは何らかの形で抽象的です。データビジュアライゼーションにより、ユーザーは最初に特別な訓練を受ける必要がなく、データを簡単に探索できます。私たちの脳は本来、グラフ、グラフ、またはその他を通じて情報をより簡単に処理することができます。データと相互作用し、さらによく知りたい誰もが、かけがえのない迅速な概要を提供し、その知識を使用します。

すべての相関を理解する

データがあなたに方法を示しています。データビジュアライゼーションを使用すると、1つの一目で、異なる出来事間、ビジネスプロセス、結果、全体的な運営間で行う必要がある本質的なつながりを理解します。

意思決定を支援する

決定は直感に基づいて行うべきではありません。したがって、利用可能な情報が可能な限り最善の方法で使用されることを確認するために、決定分析が必要です。優れたデータビジュアライゼーションはデータをそのまま取得して歪みなく表示し、解釈を任せます。意思決定は常に関連性があり、考慮すべき要因に応じて保たれます。

データビジュアライゼーションの利点

組織の日常的な業務でデータビジュアライゼーションの使用を検討している場合、これの利点は何かを想像しているかもしれません。ビジネスの目的のために、この方法はあなたがチームと目標の両方を成長させ、改善する新しい方法を探索するのに役立ちます。データビジュアライゼーションがビジネスに提供できる最高の利点の中には、以下があります。

新興トレンドに適応する

データビジュアライゼーションは、新しい機会や新興トレンドを観察するための完璧なツールであり、そうでなければ簡単には発見されません。データビジュアライゼーション手法により、市場のシフトを発見でき、消費者の反応と好みをより良く理解でき、ほとんど気づかないトレンドでさえ発生でき、ビジネスが迅速かつ効率的に適応する選択肢を与えることができます。

運用の理解の向上

重要なビジネスメトリクスを迅速に理解し、正しく分析すると、生産性の利点が既にあります。データビジュアライゼーションは、ビジネスが操作と結果の間のすべての有意な相関を見るのに役立ちます。何かがいつどのように発生するかを知ると、ルーチンに固執することなく、改善と適応を変更して掘り下げる力があります。

貴重な時間を節約する

データビジュアライゼーションがなければ、膨大な量のデータを篩い分け、最も重要なピースにタグを付け、分析し、詳細なレポートを作成するのに多大な時間が費やされます。時間がかかるだけでなく、この全体的な試練は、データサイエンスの適性を持つ訓練を受けた人、適切なシステム、そして思考方法を必要としていました。ただし、適切なデータビジュアライゼーションソフトウェアを使用すると、データビジュアライゼーションが数秒で作成され、常に最新の情報のアップツーデート複数のダッシュボードを使用できます。

隠されたパターンを見つける

データを表現する従来の形式は、パターン、隠された洞察、および成功につながる要因を明らかにするのに正確ではないことが多いです。ただし、データビジュアライゼーションを利用すると、石を失わないままです。これはビジネスインサイト、顧客行動、プロジェクトパフォーマンス、キャンペーン管理、および改善が必要な操作を指摘することに関連しています。

エラーの検出と制限

ミスはすべてのビジネス操作の一部であり、素晴らしい学習機会です。ただし、時間内に発見できた場合のみです。データを視覚化することは、エラーを視覚化し、改善が必要な領域を迅速に特定し、望ましくない結果につながる誤った行動であり、この分析はあなたのチームを正しい次のステップの周りに集結させるためにあなたが必要なすべてです。

データビジュアライゼーションの使用方法

ビジネスの進歩をソースとしてのデータに基づいている企業は、彼らのサービスまたは製品を改善し、視聴者の経験をパーソナライズし、コンバージョンと収益の両方を上げることができます。視覚化は大きな役割を果たします。それを通じて、以前に開発されていない地域でのビジネスの成長と発展の可能性が簡単に満たされます。大データを理解可能な洞察のソースに変えることはこれまで以上に簡単です。しかし、データビジュアライゼーションがどのように使用されているか、そして何のためにか。ここに3つの最も一般的な用途の概要があります。

ストーリーテリング

物語を伝えることは、データビジュアライゼーションがすべてです。最高の部分は？明確かつ簡潔に表示されると、誰もが理解できます。データビジュアライゼーションは、問題または結果をコアで識別するのに役立つため、迅速な決定を下すことができます。組織を繁栄させるのに役立つ物語をデータに伝えてもらいます。

価値とリスクの検証

正確に物事を分析するために多くの要因を考慮する必要がある場合、データビジュアライゼーションは非常に貴重です。リスクを伴う機会が何であり、何が真の価値を持っているかを知ることは、潜在的な問題の一歩先を行く利点を与えます。

頻度の特定

データビジュアライゼーションは、プロジェクト（またはビジネス）にとって重要なイベントがどのくらいの頻度で発生しているのか、そしてその背後にある論理を理解するための優れたツールです。たとえば、それは特定の地域で製品がどのくらいの頻度で購入されているかを見つけ、販売が不足している場所を見つけ、努力が増加する場所を見つけることを意味するかもしれません。

データビジュアライゼーションの種類

データビジュアライゼーションについて話すとき、ほとんどの人はすぐにインフォグラフィックスを考えます。これは、大量の情報を迅速かつ効率的に伝えるために通常使用される、最も一般的なデータビジュアライゼーションの1つです。しかし、組織がますますツールとしていることは、ダッシュボードです。さまざまな方法で表示できるカスタマイズ可能なビジュアライゼーション。それでは、使用したい可能性のあるデータビジュアライゼーションの種類と、それらの特定の目的のいくつかを見てみましょう。

グラフとグラフ

グラフとグラフを通じて、データビジュアライゼーション用に最初に選択された種類の1つであり、データトレンドの全体的なストーリーがはるかに高速に伝えられます。彼らは迅速な比較と長期的なデータ分析のための優れた方法を提供します。

箱ひげ図

これらは、プロセスを上下に引っ張っている外れ値があるかどうかを迅速に確認するための優れた方法です。また、平均、標準偏差を比較し、「これら2つのプロセスは統計的に同じですか？」などの質問に答えるときに価値があります。

ゲージ

このタイプのビジュアライゼーションは、ダイアルの読み取りとして情報の概要を提供します。それは特定のプロジェクト、キャンペーン、または数字が期待される方法と比べてどのようにパフォーマンスするかを迅速に発見するのに役立つことができます。

ヒストグラム

このビジュアライゼーションはデータの分布を示し、確率の結論を描画するのに役立ちます。彼らは、プロセスが正しい平均周辺を徘徊しているかどうか、または外れ値がデータまたは結果の結果を歪めているかどうかを迅速に示すことができます。

円グラフ

彼らはプロセスで遊んでいるどのような要因を説明しています。円グラフの様々なバージョンは、全体の各部分がその重みを引っ張っているかどうかを確認したい場合、または何らかの要因がプロセスまたは結果に最も重要かを確認したい場合に適しています。

ツリーマップチャート

これらはデータビジュアライゼーションツールであり、サイズと色が異なる隣接したノード（長方形）を使用して階層的データを表示し、データパターンを発見しやすくするか、データ量を比較することができます。

ダッシュボードを使用すると、メトリクスにより深く潜ることができ、最も重要なものを見失わないのに役立つ組み込み分析ツールの利点があります。

インタラクティブデータビジュアライゼーション

インタラクティブデータビジュアライゼーションは、最新のデータ分析ソフトウェアの力がグラフィカル表現に会う場合に発生します。これはデータの全範囲をキャプチャして視覚的な形式で詳細にするソフトウェアアプリケーション経由で発生します。

最近の研究によると、データビジュアライゼーションを使用している企業の28％は、ビジネスにとって関連情報を見つける可能性が高いです。データビジュアライゼーションが実行可能で直感的であり、目標と問題を特定する方法で提示され、チームが迅速に行動できるようにしました。

インタラクティブデータビジュアライゼーションでは、データはより魅力的で簡単に調整できます。その他の利点は次のとおりです。

• 分析のより良い使用
• 設計の創造性の向上
• 貴重な洞察
• 複雑なデータセットのコンテキスト
• 競合他社の前のスポットトレンド
• 戦略をその場で変更する能力
• 問題の原因を特定する

Pythonを使用したデータビジュアライゼーション

言語Pythonで書かれたデータビジュアライゼーションは、そうでなければ発見したことがないかもしれないトレンド、パターン、相関を特定するのに役立ちます。Pythonは、高レベルのデータ構造、動的タイピングおよび動的バインディング、および複雑なアプリケーションの開発に適したその他の多くの機能を含む汎用プログラミング言語です。Pythonは、開発者にデータを視覚化し、生データだけでは提供できないインサイトを得るための多くのオプションを提示しています。

Pythonを使用してデータビジュアライゼーションを作成することは、以下の役に立つでしょう。

• ユーザーが、フォーマットされていないデータの大規模なデータセットを分析し、理解しようとするミリ秒単位で数秒、さらには分単位のデータインサイトを得るのに役立つ
• 色、トレンドライン、マーカー、注釈、およびその他の多くの視覚的な手がかりを追加して、データのストーリーを即座に理解するのに役立つ
• インタラクティブデータビジュアライゼーションをサポートします。Bokehは、HTMLおよびJavaScriptを使用してグラフィックスをレンダリングするインタラクティブなビジュアライゼーションライブラリです。ただし、Bokehは、JavaScriptコードを記述する必要がなく、D3.jsでインタラクティブなビジュアライゼーションを作成するためのPython APIを提供します。

企業がより良い事実ベースの決定を下すためにデータに依存し続けるため、データビジュアライゼーションの重要性はさらに成長するでしょう。そして、グラフやグラフなどのビジュアライゼーション手法は従来のスプレッドシートや時代遅れのデータレポートと比べて、データを理解するという点でより効率的であるため、Pythonなどのツールを使用してデータビジュアライゼーションを作成することはすべてのクロスファンクショナルチームにとって必要です。トピックについてより深く掘り下げるために、Pythonでのデータビジュアライゼーションに関する記事をご覧ください。

Rでのデータビジュアライゼーション

Rをデータアナリティクス言語として使用すると、開発者とデータサイエンティストは複雑な生データを最小限のコーディングで表現する様々なタイプのビジュアライゼーションを作成できます。Rの多くの機能を使用して、わずか数行のコードを記述することで、魅力的なデータビジュアライゼーションを作成できます。Rでは、データビジュアライゼーションを作成するために、最も広く使用されているパッケージの1つであるggplot2を含むいくつかのビジュアライゼーションライブラリが提供されます。

RとPythonを比較したい場合、いくつかの違いを指摘できます。Rは主にデータ分析に使用される言語であり、Pythonはデータ分析にも使用できる汎用プログラミング言語ですが、これは主な目的ではありません。

どちらもデータビジュアライゼーションに適していますが、Rでグラフィックスをカスタマイズすることは一般的に簡単で直感的です。Rはベースグラフィックスモジュールでデータ分析の結果を示すために構築され、チャートとプロットを簡単に作成でき、より高度なパイロット用にggplot2を使用することもできます。

Rがデータビジュアライゼーションの答えである可能性がある理由についての詳細を読むには、Rでのデータビジュアライゼーションに関する記事をご覧ください。

データビジュアライゼーション：ベストプラクティス

既に述べたとおり、データビジュアライゼーションはすべて数字と統計の大きな負荷を消化しやすく、理解しやすくし、すべてを1つの良い視覚的に組み合わせることです。では、従うべき最高のデータビジュアライゼーションプラクティスは何ですか。これがここに最も重要な5つです。

適切な視聴者に対応する

特定のターゲット視聴者に従ってビジュアライゼーションを設計し、彼らの課題、欲望、潜在的なロードブロックを考慮に入れます。正しい視聴者を決定することは、完璧なダッシュボードを設計し、知識を与えるのに役立ちます。

正しいビジュアルを選択する

データの美しさと有用性を示すには、正しいビジュアルチャートを選択する必要があります。このチャートはあなたのデータの視覚的な声です。あなたの目的に対応し、最も効率的に伝えたいストーリーを示していることを確認します。

データをクリーンにする

データを視覚的に提示する前に、データビジュアライゼーションソフトウェアで簡単に消費できるようにデータセットをクリーニングする必要があります。

正しいデータビジュアライゼーションツールを選択する

時間を節約し、ダッシュボードを作成して、データを誇りに感じさせるには、正しいデータビジュアライゼーションツール/ソフトウェアを選択することが重要です。いくつかのクリックで、わずか数秒で、さまざまなビジュアライゼーションをデータ用に作成し、自由に共有できます。

データビジュアライゼーションソフトウェアを選択する方法：Slingshotを試す

データビジュアライゼーションソフトウェアを選択する場合、異なるシステムに存在するすべてのデータに接続し、ダッシュボードを構築して、すべてをビジネスの完全な360度ビューに統合できることを確認する必要があります。これはまさにSlingshotがあなたのためにできることです。これはデータアナリティクス、プロジェクト情報管理、チャット、目標ベースの戦略ベンチマークを集約するツールで、すべて1つの直感的なアプリにあります。完全なビジネスインテリジェンスエンジンのおかげで、異なるデータソースに迅速に接続し、数分以内にダッシュボードを作成できます。

Slingshotでは、さまざまなタイプのダッシュボードとデータビジュアライゼーションを作成することはこれまで以上に簡単です。わずか数回のクリックで、多くの編集オプション、大量のチャートタイプ、フィルターを使用して実行でき、ダッシュボードを保存して、内部チームメンバーと外部チームメンバーと共有するオプションがあります。

デモを希望するか、質問がある場合はご連絡ください。