データ・ビジュアライゼーション

データ視覚化

データ・ビジュアライゼーション(データ視覚化)とは、データを図形やグラフィックの形式で表現することです。人々は何百年も前から、情報を素早く簡単に理解するためにチャートや地図などの視覚的な表現を活用してきました。

昨今は収集・分析するデータ量が増え続けているため、あらゆるレベルの意思決定者がデータ・ビジュアライゼーション・ソフトウェアを歓迎しています。分析結果を視覚的に提示し、数百万もの変数間の関係性を見つけ出し、概念や仮説を他の人々に伝え、さらには将来を予測することまで可能になるからです。

人間の脳が情報を処理する仕組みは、何枚ものスプレッドシートを精査したりレポートを何ページも読んだりするよりも、チャートやグラフを見る方が多数のデータポイントの意味を素早く把握できるようになっています。

対話操作型のビジュアライゼーション

対話操作型のデータ・ビジュアライゼーションは静的なグラフィックスやスプレッドシートの表示をはるかに超え、さらに先を行く機能です。コンピューターやモバイルデバイスに表示されたチャートやグラフから直接ドリルダウン操作で詳細を調べたり、表示されたデータとその処理方法を対話操作で(即座に)変更したりすることができます。

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データ・ビジュアライゼーションの関連情報

データ・ビジュアライゼーションが重要な理由

Visual Analytics - Screen 3

ビジュアライゼーションにより、これまで明らかにならなかったことが分かるようになります。超大量のデータからでも、迅速かつ容易にパターンを特定できます。ビジュアライゼーションは情報を普遍的な方法で表現するため、他の人々とのアイデアの共有も簡単になり、「私の見ているものが見えますか?」と問いかけるだけで済みます。また、「この領域に調整を加えたら、どうなるだろうか?」といった疑問にも視覚的にすぐに答えを出すことができます。

例えば、携帯電話のバイブレーション用超小型モーターを製造する国際企業で製品の信頼性を担当する製造責任者の場合を考えてみましょう。この責任者の大きな役割の1つは、携帯電話用モーターの信頼性が1年毎にどのように変化するかを明確にすることです。仮にこの製品の信頼性が、それを採用した携帯電話メーカーの耐用年数基準に達しなければ、会社は重要な取引先を失うことになりかねません

スプレッドシートの視覚化は困難

携帯電話用モーターの使用年数と信頼性に関して収集されるデータは膨大な量に達するため、従来のスプレッドシートではデータ表示上の制約がネックとなり、情報を視覚化することは不可能です。また、そのスプレッドシートを印刷した場合には、責任者のデスクに巨大な紙の山ができてしまいます。どちらの場合も、責任者が数千の行および列からなるデータを相手に何時間かけたとしても、モーターの使用年数と信頼性の関係という本来の疑問について具体的な答えを得ることはできないでしょう。

視覚化によってデータの解釈が容易に

データ・ビジュアライゼーションでは、責任者が簡単に解釈できる形でデータの意味を提示するため、時間と労力を節約できます。例えば上図の右下のグラフは、ユニットの使用年数に応じて、ユニットの総数と信頼性がどう変化するかを示しています(使用年数は横軸、信頼性は縦軸、総数は色のグラデーションで表現)。これを見た責任者はほんの数秒で、使用年数が10年に近づくとユニットの信頼性が40パーセント程度にまで低下することを理解できます。こうしたシンプルなビジュアルなら、携帯電話用モーターの信頼性に影響する要因も一目瞭然になるのです。

上図に示したような対話操作型のチャートやグラフがあれば、組織内のすべての意思決定者は以下のことを容易に行えるようになります。

  • 注意や改善が必要な領域の特定
  • 顧客の行動に影響を及ぼす要因の理解
  • どの製品をどこに展開すればよいかの情勢把握
  • 販売量の予測
  • 増収や経費削減につながる方法の発見

身近になったデータ・ビジュアライゼーション

一般的な手法

データを最適な方法でビジュアルに表現する上で役立つ基本的な考え方のいくつかを以下に示します。

  • 視覚化しようとするデータを理解する。これにはデータ値のサイズや濃度(列に含まれるデータのユニークさ)などが含まれます。
  • 何を視覚化しようとしているのか、どんな種類の情報を伝えたいのかを明確にする。
  • 閲覧者を把握し、彼らがビジュアルな情報をどのように処理するのかを理解する
  • 閲覧者にとって最適かつ最もシンプルな形で情報を伝えるビジュアル表現を使う

データ・ビジュアライゼーションはアートであり、サイエンスでもあります。データの意味を分かりやすく伝えるために役立つ数多くのグラフィック手法が考案されています。

ビッグデータの視覚化

ビッグデータは、大量性、多様性、変化の速度を考慮しなければならないという点で、ビジュアライゼーションへの取り組みに新たな課題を提起します。しかも今日では、消化されるよりも速いペースで続々とデータが生成されるケースが多くなっています。とはいえ、考慮すべき要素はごく少数です。

要素の1つは、視覚化しようとする列の濃度です。濃度は、ある列に含まれているデータ値のユニークさ(一意性)を表します。全体としてユニークな値の割合が高い場合は、濃度が高くなります(例えば、各項目がユニークでなければならない銀行の口座番号など)。データ列に同じ値が繰り返し現れる場合は、濃度が低くなります(「性別」の列など)。

SASのデータ・ビジュアライゼーション・ソフトウェア

SAS Visual Analyticsは、基本的なグラフ作成とビジュアライゼーションの手法にもとづいて構成されている一方で、データのビジュアライゼーションに伴う課題に対しては革新的なアプローチを採用しています。SASはインメモリ機能をSAS Analyticsおよびデータディスカバリー機能と組み合わせて使用することで、データ分析と結果表示方法の基礎を中核とした新たなビジュアライゼーション手法を提供します。SAS Visual Analyticsでは以下のことが可能になります。

  • データの準備: データを管理し、データをロードおよび結合し、計算項目を作成
  • データの探索: 非定型(アドホック)かつ対話型のデータ探索を実行し、新たな知見・洞察を発見
  • ビジュアルのデザイン: 発見した知見・洞察を視覚的に表現するレポートやグラフを作成
  • ビジュアライゼーションのモバイルデバイスへの配信: Web、PDF、モバイルデバイスなどを通じてビジュアライゼーションを容易に共有

Learn how to use SAS Visual Analytics to make sense of your big data.

最適なビジュアルをどのように選択するのか?

技術に詳しくないビジネスユーザーがデータを視覚化する際に大きな課題となるのは、データを正確に表現するのに最も適したビジュアルがどれかを選択することです。SAS Visual Analyticsは、選択されたデータにもとづいて最適なビジュアルを作成するインテリジェントな自動チャート作成機能を備えています。自動チャート作成機能は、必ずしもユーザーが想定したとおりのビジュアライゼーション図を作成してくれるわけではありませんが、その場合でもユーザーは作成したいビジュアライゼーション図を自分で選択できます。

Bar Chart

SAS Visual Analyticsの自動チャート作成機能では、選択された計数項目が1つの場合は棒グラフで分布を表示します。




2つ目の計数項目を追加すると、自動チャート作成機能は散布図を生成します。

Scatter Plot



Geographic Chart

データのカテゴリーが地理の場合、SAS Visual Analyticsは地図を用いた頻度グラフを表示します。


新しいデータセットを初めて探索する場合は、大量のデータを素早く視覚化できるので、自動チャート作成機能が特に便利です。このデータ探索機能は経験豊富な統計専門家にも役立ちます。データに適したモデルを決定するためにサンプリングを繰り返す必要がなくなるため、分析のライフサイクル・プロセスが迅速化されます。

SAS® Visual Analyticsを無料でご体験ください

SASが提供するデータ・ビジュアライゼーション機能の詳細については、サンプルレポートでご確認いただけます。あるいは、デモにアクセスしてご自分でお試しいただくこともできます。

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