データ視覚化の究極ガイド: 上達するときが来ました

データを使用して重要な意思決定を行うことは、ビジネス戦略全体について賢明であることを意味します。

しかし、データはデータ分析なしには意味がありません。そして事実上、データの視覚化ほど簡単にデータを解釈する方法はありません。

では、データを取得してから、実際にそれを使って会社の進歩を推進するにはどうすればよいでしょうか?

データ視覚化に関するこの究極のガイドは、まさに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何ですか

データ視覚化とは、生データをチャート、地図、グラフ、その他の種類のビジュアルに視覚的に変換することです。ダッシュボードを通じて、必要な情報がすべて一目でわかるようにデータが視覚化され、外出先でも洞察を得ることができるため、何が起こっているのか、次に何が起こる必要があるのか を迅速かつ簡単に特定できます。

ダッシュボードは、データを直接取得し、さまざまなスタイルで視覚的に表示することで、リアルタイムの情報を表示するという点でインフォグラフィックとは異なります。彼らは、あらゆる種類のデバイスで迅速に洞察にアクセスできるデータ アナリストの親友です。

データ チームに加えて、マーケティング担当者やマネージャーも、全体的なビジネス戦略のパターンを発見して使用するために、データの表示に注目します。ダッシュボードはアイデアを生み出す優れたツールでもあります。プロジェクトのデータを見ると、これまで隠れていた問題を理解し、認識するのに役立つことがよくあります。 2021 年、チームはこれまで以上にデータドリブンになるため、データを賢く見ることが意思決定プロセスの調整、品質管理、効率をもたらす戦術となります。データ視覚化の使用は、もはやデータ分析チームに限定されたものではありません。これは、戦略の中核やタスクへの日常的なアプローチにデータを挿入したいと考えている人なら誰でも、すぐに利用できるものであり、利用できるものであり、利用すべきものです。

データ視覚化が重要な理由: 3 つの理由

適切なデータにアクセスできることは、ビジネスの多くの事柄にとって重要です。これにより、おそらく他の方法ではチェックすることさえできなかった機会への扉が開かれます。しかし、アクセスできる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データを新たなレベルに引き上げることによって実現します。データがストーリーを伝えることができるからです。そしてそれは、より理解しやすい構造を通じて実現されます。このフォームでは、必要とされる可能性のあるすべての情報が強調表示され、一目で取り込まれ、必要なすべてのパターンを素早く確認できるため、チャンスをさらに探ることができます。

しかし、なぜデータの視覚化が重要なのでしょうか?最も重要な 3 つの理由を見てみましょう。

誰でもデータを操作できる

データは抽象的である必要はありませんが、それでも、膨大な量のデータの中で迷子になりがちな人々にとっては依然として抽象的なものなのです。データ視覚化を使用すると、ユーザーは最初に特別なトレーニングを受ける必要がなく、簡単にデータを探索できます。私たちの脳は本質的に、グラフやチャートなどを通じて情報をより簡単に処理できます。データを操作してデータをよりよく知り、その知識を利用したいと考えている人に、貴重な概要を素早く提供します。

すべての相関関係を理解する

データは道を示してくれます。データの視覚化により、さまざまな出来事の間に必要な重要なつながりが一目でわかります。ビジネスプロセス、結果、業務全体の間のつながり。

意思決定の支援

直感に基づいて決定を下すべきではありません。したがって、手元にある情報が可能な限り最善の方法で使用されていることを確認するには、意思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、データをそのままの状態で表示し、解釈をユーザーに任せて歪みなく表示します。そのため、意思決定は常に関連性があり、考慮すべき要素に従って行われます。

データ視覚化の利点

組織の日常業務でデータ視覚化の使用を検討している場合は、おそらく、これによってどのような利点があるのか 疑問に思うでしょう。ビジネス目的では、この方法は、チームと目標の両方を成長および改善するための新しい方法を模索するのに役立ちます。データ視覚化がビジネスにもたらす最大の利点は次のとおりです。

新たなトレンドに適応する

データ視覚化は、他の方法では簡単に発見できない新しい機会や新たなトレンドを観察するのに最適なツールです。データ視覚化技術を使用すると、市場の変化を特定したり、消費者の反応や好みをよりよく理解したり、ほとんど目に見えない傾向さえも明らかにしたりすることができ、企業がそれらに迅速かつ効率的に適応する選択肢を得ることができます。

操作の理解が深まる

重要なビジネス指標を迅速に理解し、正しく分析できれば、すでに生産性が向上します。データの視覚化は、企業が業務と結果の間のすべての意味のある相関関係を確認するのに役立ちます。何かが発生する理由と時期がわかれば、ルーティンに囚われることなく、それを変更し、改善や適応をさらに深く掘り下げることができます。

貴重な時間を節約

データを視覚化しないと、大量のデータを選別し、最も重要な部分にタグを付け、分析し、詳細なレポートを作成するのにかなりの時間が費やされます。時間がかかることに加えて、この試練全体には、データ サイエンス、適切なシステム、考え方の適性を備えた訓練を受けた人材が求められていました。ただし、適切なデータ視覚化ソフトウェアを使用すると、データ視覚化が数秒で作成され、常に最新の情報を含む最新のダッシュボードを利用できるようになります。

隠れたパターンを見つける

データを表現する従来の形式では、成功につながるパターン、隠れた洞察、要因を明らかにするのがあまり正確ではないことがよくあります。ただし、データの視覚化を活用すれば、ビジネスの洞察、顧客の行動、プロジェクトのパフォーマンス、キャンペーン管理、改善が必要な業務の特定などにあらゆる手段が講じられます。

エラーの検出と制限

間違いはあらゆる業務運営の一部であり、素晴らしい学習の機会となりますが、それは時間内に間違いを発見できた場合に限られます。データの視覚化とは、エラーを視覚化し、改善の余地がある領域や望ましくない結果につながる誤ったアクションを迅速に特定することを意味します。この分析は、正しい次のステップに向けてチームを結集するために必要なすべてです。

データ視覚化はどのように使用されますか

データをソースとしてビジネスの進捗状況に基づいて、企業はサービスや製品を改善し、視聴者向けのエクスペリエンスをパーソナライズして、コンバージョンと収益の両方を向上させることができます。これにはビジュアライゼーションが大きな役割を果たします。これらを通じて、あなたのビジネスのこれまで未開発の分野であっても、成長と発展の可能性が容易に満たされます。ビッグデータを洞察のわかりやすいソースに変えることが、かつてないほど簡単になりました。しかし、データ視覚化はどのように、何のために使用されるのでしょうか?最も一般的な 3 つの使用法の概要を次に示します。

ストーリーテリング

データビジュアライゼーションとは、ストーリーを伝えることです。一番良いところ？明確かつ簡潔に示されていれば、どんな視聴者でも理解できます。データの視覚化は、問題や結果の核心を特定するのに役立ち、迅速な意思決定を下すことができます。組織の成長に役立つストーリーをデータから伝えましょう。

価値とリスクの検討

物事を正確に分析するために非常に多くの要素を考慮する必要がある場合、データの視覚化は非常に貴重です。どのような機会にリスクがあり、何が真の価値があるのか を知ることで、常に潜在的な問題の一歩先を行くことができるという利点が得られます。

周波数の特定

データ視覚化は、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するかを判断し、その背後にあるロジックを理解するための優れたツールです。たとえば、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、売上が不足しているため努力を増やす必要がある地域を特定することが考えられます。

データ視覚化のタイプ

データの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思い浮かべます。これは、大量の情報を迅速かつ効率的に伝達するために通常使用される、最も一般的なタイプのデータ視覚化の 1 つです。しかし、今日組織がツールとしてますます依存しているのは、さまざまな方法で表示できるカスタマイズ可能な視覚化であるダッシュボードです。それでは、使用する可能性のあるデータ視覚化の種類とその具体的な目的をいくつか見てみましょう。

チャートとグラフ

データ視覚化に最初に選択されるタイプの 1 つであるチャートとグラフを通じて、データ傾向の全体的なストーリーがより迅速に伝えられます。これらは、迅速な比較と長期的なデータ分析のためのより良い方法を提供します。

箱ひげ図 

これらは、異常値がプロセスを上または下にドラッグしているかどうかをすぐに確認する優れた方法です。また、平均や標準偏差を比較したり、「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も役立ちます。

ゲージチャート

このタイプの視覚化では、情報の概要が文字盤の読み取り値として表示されます。これは、特定のプロジェクト、キャンペーン、数値のパフォーマンスと期待されるパフォーマンスをすばやく確認するのに役立ちます。

ヒストグラム

この視覚化はデータの分布を示し、確率の結論を導き出すのに役立ちます。プロセスが正しい平均値付近を推移しているかどうか、または外れ値がデータや結果の結果を歪めているかどうかをすぐに示すことができます。

円グラフ 

これらは、プロセス内でどのような要因が関与しているかを示します。全体の各部分がその重みを発揮しているかどうかを確認する必要がある場合、またはプロセスや結果においてどの要素が最も重要であるかを確認したい場合には、円グラフのさまざまなバージョンが適しています。

ツリーマップ チャート

これらは、さまざまなサイズと色のネストされたノード (四角形) を使用して階層データを表示するデータ視覚化ツールで、データ パターンの特定やデータ量の比較を容易にします。

ダッシュボードには、チームがメトリクスをより深く掘り下げ、最も重要なものを見失わないようにする組み込みの分析ツールの利点があります。

インタラクティブなデータ視覚化

インタラクティブなデータ視覚化は、最新のデータ分析ソフトウェアの能力とグラフィック表現が融合したときに実現します。これは、データを視覚的な形式で詳細化することでデータの全範囲をキャプチャするソフトウェア アプリケーションを介して行われます。

最近の調査によると、データ視覚化を使用している企業の 28% は、使用していない企業に比べて、自社のビジネスに関連する情報を見つける可能性が高いことが示されています。成功したデータの視覚化は実用的かつ直観的であり、目標と問題を特定する方法で提示され、チームがそれらに迅速に行動できるようになります。

インタラクティブなデータ視覚化により、データはより魅力的になり、調整も容易になります。その他の利点は次のとおりです。

• アナリティクスをより有効に活用する
• デザインにおける創造性の向上
• 貴重な洞察
• 複雑なデータセット内のコンテキスト
• 競合他社に先駆けてトレンドを特定する
• 外出先でも戦略を変更できる
• 問題の原因の特定

Python によるデータ視覚化

Python 言語で書かれたデータ視覚化は、他の方法では発見できなかった傾向、パターン、相関関係を特定するのに役立ちます。 Python は、高レベルのデータ構造、動的タイプ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さまざまな機能を備えた汎用プログラミング言語です。 Python は、データを視覚化し、生データだけでは得られない洞察を得るための無数のオプションを開発者に提供します。

Python を使用してデータ視覚化を作成すると、次のことが容易になります。

• ユーザーがフォーマットされていない大規模なデータセットを分析して理解するのに数秒、あるいは数分かかるのに比べて、ミリ秒単位でデータの洞察を得ることができるように支援します。
• 色、傾向線、マーカー、注釈、その他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できるようにします。
• インタラクティブなデータ視覚化のサポート – Bokeh は、HTML と 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視覚化ライブラリです。ただし、Bokeh は、JavaScript コードを記述する必要の有無にかかわらず、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。

企業が事実に基づいたより良い意思決定を行うためにデータに依存し続けるにつれて、データの視覚化の重要性はさらに高まるでしょう。また、チャートやグラフなどの視覚化手法は、従来のスプレッドシートや古いデータ レポートと比較し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視覚化を作成することは、すべての部門横断的なチームにとって必要不可欠です。このトピックについてさらに詳しく知りたい場合は、​Python を使用したデータ視覚化に関する記事を参照してください。

R でのデータ視覚化

​データ分析言語として R を使用すると、開発者やデータ サイエンティストは、最小限のコーディングで複雑な生データを表すさまざまなタイプのビジュアライゼーションを作成できます。 R の多様な機能を使用すると、わずか数行のコードを記述するだけで魅力的なデータ ビジュアライゼーションを作成できます。データ視覚化を作成するために、R は最も広く使用されているパッケージの 1 つである ggplot2 を含むいくつかの視覚化ライブラリを提供します。

R と Python を比較する場合、R は主にデータ分析に使用される言語であるのに対し、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あるという事実など、いくつかの違いを指摘できます。 , しかし、これが主な目的ではありません。

どちらもデータ視覚化に十分な機能を備えていますが、一般に R でグラフィックスをカスタマイズする方が簡単で直感的です。 R は、基本グラフィックス モジュールを使用して統計分析の結果を実証するために構築されており、グラフやプロットを簡単に作成できます。また、より高度なパイロットのために ggplot2 を使用することもできます。

R がデータ視覚化の答えとなる理由について詳しくは、次のリンクを参照してください。R でのデータ視覚化に関する記事へ。

データの視覚化: ベスト プラクティス

すでに述べたように、データの視覚化とは、大量の数値と統計情報をすべて 1 つの優れたビジュアルに組み合わせることで、それらを理解しやすく理解しやすくすることです。では、従うべきデータ視覚化のベストプラクティスは何でしょうか?最も重要なものを 5 つ紹介します。

適切な聴衆に向けて話しかける

特定の対象ユーザーに応じて、課題、要望、潜在的な障害を考慮してビジュアライゼーションをデザインします。適切な対象者を決定すると、完璧なダッシュボードを設計し、対象者に知識を与えることができます。

適切な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、適切な視覚的なグラフを選択する必要があります。このグラフはデータの視覚的な音声です。それが目的に応え、伝えたいストーリーを最も効率的に示すようにしてください。

データをクリーンアップする

データを視覚的に表示する前に、データ視覚化ソフトウェアで簡単に利用できるようにデータセットをクリーンアップする必要があります。

適切なデータ視覚化ツールを選択する

時間を節約し、データを誇れるダッシュボードを作成するには、適切なデータ視覚化ツール/ソフトウェアを選択することが重要です。これにより、数回クリックするだけでデータのさまざまな視覚化を数秒で作成し、自由に共有できます。

データ視覚化ソフトウェアの選び方: Slingshotを試してみる

データ視覚化ソフトウェアを選択する際には、さまざまなシステムにあるすべてのデータに接続できることを確認し、すべてのデータを 1 つにまとめてビジネスの 360 度の完全なビューを表示するダッシュボードを構築できることを確認する必要があります。まさにこれですSlingshotができること– これは、データ分析、プロジェクトと情報の管理、チャット、目標ベースの戦略ベンチマークをすべて 1 つの直感的なアプリに集約するツールです。内蔵の完全なビジネス インテリジェンス エンジンのおかげで、さまざまなデータ ソースにすばやく接続し、数分以内にダッシュボードを作成できます。

Slingshotを使用すると、さまざまなタイプのダッシュボードとデータの視覚化をこれまで以上に簡単に作成できます。数回クリックするだけで作成でき、多くの編集オプション、大量のグラフ タイプ、フィルター、ダッシュボードを保存して内部ユーザーと共有するオプションが用意されています。そして外部チームメンバー。

、お気軽にお問い合わせください。デモが必要な場合、またはご質問がある場合は