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データサイエンティスト講座

分析結果を可視化するグラフ--その用途と注意点(前編)

伊藤徹郎(ALBERT)

2014-04-02 07:30

 前回はデータ分析の実際について解説してきました。順を追って説明するのであれば、ここから多変量解析の手法や機械学習のアルゴリズムなどについて紹介していくのですが、今回はその先の分析結果の可視化について解説します。

可視化とは何か

 可視化とは何でしょうか。一言で表現すれば、「数値データをグラフなどでビジュアル化し、わかりやすくすること」です。ビジネスの現場でも数年前に「経営の可視化」というキーワードが流行り、マーケティングダッシュボードを導入する企業が増えました。これは経営指標や各種のKPIを視覚的に表し、共有することで常に経営状況をモニタリングできるよう推奨したものですが、分析結果においても同様のことが言えます。

 分析した結果を相手にうまく伝えるためには数値だけでなく、グラフによって結果を可視化する必要があります。しかし、一口にグラフと言っても実にさまざまな種類のグラフが存在し、それぞれにふさわしい用途があることはあまり知られていません。自分が相手に伝えたい目的に応じてふさわしいグラフを用いることができれば、説得力もより増すでしょう。今回はグラフの種類とその用途、注意点などをお伝えします。

主なグラフの種類と用途


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