データ可視化とは？その必要性と基本手法を解説
近年、企業の持つデータが膨大になるにつれて、「データ可視化」の重要性が訴えられています。ツールを導入したり、データ分析チームを作ったりすることで、データからビジネスに有用な情報を取得しようとする企業が増えているものの、具体的に「業務上のデータ可視化はどうすればいいのか」わからない方が多いのではないでしょうか。
そこで、本稿は「データ可視化とは何か」からその手法、ポイントを解説します。
1.データ可視化とは
ウィキペディア（Wikipedia）によると、「可視化」とは人間が直接「見る」ことのできない現象、事象、関係性を「見る」ことのできるもの（画像・グラフ・図・表など）にすることをいう。
平たく言えば、データ可視化は数値データを一目でわかる形で整理し、データに隠した情報を表示することです。データの「見える化」と「視覚化」と呼ばれることもあります。
2.データ可視化の必要性
人間は数値データを覚えることが弱いので、データ可視化は直感的にデータが示す意味を理解させる最も簡単な方法です。
数字の羅列だけでデータとその関連性を分析するには数時間、数日がかかるのに反して、データ可視化は業務システムに保存される大量のデータを1ヵ所に繋げて、グラフやチャートでデータの傾向や大きさを見えるようにすることができます。
データ可視化の主なメリットは三つがあります：
1．現状を把握し、課題やその原因を発見することで、迅速な対応が可能になる
2．社内にデータをオープンに利用可能に、情報を早く共有し、業務の効率を上げる
3．社内の様々なデータを統合することで、予測分析を行い、トレンドの洞察を得られる
3.データ可視化のポイント
①対象と目的を明らかにする
データを可視化する際、まず「対象が誰か」、「対象が何が知りたいのか」ということを考えるべきです。
データ可視化はデータをシンプル化にして表示するものにしても、対象に合わせて適切な方法を用いる必要があります。対象は専門家である場合、高度な知識と専門用語でデータを解釈する一方、一般的な人に対して、理解しやすい形でデータを示すということになります。
それから、対象が一番関心を寄せることを心がけることも重要です。対象が知りたいポイントを明確に提示しないと、データ可視化の目的に達したとはいえないでしょう。
②データの意味を理解する
データ可視化の対象と目的を知るだけでなく、データの意味も理解しておく必要があります。もしデータを完全に理解しなければ、データ間の関係を掘り出すことが難しいです。
データからすべての情報を抽出することもできないので、肝心な指標とデータを見出しましょう。それに、データの正確性を確認しなければなりません。
データを正しく理解していれば、データから独特で面白い情報を得ることもできます。
③ストーリーテリングをする
ストーリーテリングは、事実を提示するだけではなく、「物語」として伝えることで、相手により強い印象を与えることができる手法です。
実際にデータ可視化はストーリーテリングにとても有用なツールです。データ可視化はストーリーテリングの一部として、冷たい数字とファクトを多彩な色、図形、チャートに表示し、メッセージの共感度が高まると考えられます。
下図のように、IOSの利用データから得られた情報を、ストーリーを組み立てながら可視化したものは印象的でしょう。
4.データ可視化の基本手法
以下は基本的なデータ可視化の手法を4つ紹介します。
①面積と大きさによる可視化
特定の図形の長さ、高さまたは面積によって、異なる指標に対応する数値と数値間の差を表現します。このようなデータ可視化の図形を作成する際には， 数式で正確な比例や大きさを計算する必要があります。
よく使われるチャートには、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなどがあります。たとえば、下図のような円グラフは 、総売上高に対する各地域の割合を表します。
そのほかの例：
具体的にチャートの選び方について、データ可視化：1つの図でわかるグラフ/チャートの選び方をご参照ください。
②色によるデータ可視化
データの強弱を色や濃淡として表示すれば、データの密度をはっきりさせ、重要項目に注意を促します。
最も用いられるのはヒットマップです。下図のようなWEB改善におけるヒートマップはマウスの動きを追跡し、そのマウスのログから作り出しています。マウスの動きをヒートマップで表現することにより、ユーザーの行動を可視化することができるのです。
また、下図のようなヒートマップは地図で各地の震度を色で表現し、震度の分布を示します。
③画像による可視化
実際の意味を持つ画像やアイコンを用いれば、データとチャートをよりリアルに表示し、データの意味が伝わりやすくなります。
例えば、下図の带グラフは、男と女のアイコンを背景として、各自の比率を表示します。一目でみれば、ずぐ男女間の数値の差がおわかりいただけるでしょう。
そのほかの例：
④地図によるデータ可视化
伝えたいテーマは地域に関わる場合、地図でデータを配置することが多いです。これより、ユーザは全体のデータを把握するだけはなく、位置をピンポイントし、地域の詳細なデータを閲覧することもできます。
参考：地図の種類
（本記事はFineReportブログに掲載しました。
グラフ/チャートの使い方は？これを読めばすぐわかる！
「データ可視化 」と言えば、さまざまなグラフ/チャートは思い浮かぶでしょう。 棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなどの基本的なタイプから、散布図、バブルチャート、レーダーチャート、ドーナツ図、漏斗チャートといった複雑なものまで、それぞれは異なる場合に適しています。FineReportにも70種類以上のチャートが用意されていますが、どれに選択すべきかに迷う方はいるのではないでしょうか。
そこで、本稿はデータの特性によって適切なグラフ/チャートを選んで効果的に表現する方法について解説します。
実際にデータを可視化する場合、最適なチャートを選択するために、チャートの基本的な特徴を捉えるに加えて、データに対して定性的および定量的な分析を行い、表現意図も考慮する必要があります。視覚効果の高いチャートを見つけるまで、その過程を繰り返すというわけです。
2006年、米国のAndrew Abela博士がブログに「Choosing a good chart」を発表しました。 それは「チャートの選択ガイド」というマインドマップです。
以下はこのマインドマップを日本語で解説し、データ可視化の際に考えるべき要素を見ていきます。
ステップ1：可視化の目的を明確にする
自分に「何を表現したいのか」と問います。答えとして「対比」、「分布」、「構成」、「関係」の4つの選択肢があります。
(画像の出所：towardsdatascience)
ステップ2：データの関係性を掘り出す
可視化の目的を決めたら、データの特性を基づき、データ間の関係をもう一歩深堀りしましょう。
①比較
カテゴリあるいは時系列での比較をしますか？カテゴリを基づき比較する場合、変数（Variable）は一つあるいは、複数あるのか？複数の場合、可変幅グラフにします。
一つの場合、カテゴリの数によっています。カテゴリが多数であれば、棒グラフを含めるテーブルを使います。カテゴリが少ないと、縦棒か横棒グラフを使います。
時系列比較をする場合、周期数（Period）によってチャートを選びます。
周期数が多ければ、データが周期性があるか（cyclical data）にあります。周期性がある場合、レーダーチャートを使います。周期性がない場合、折れ線グラフを使います。
周期数が少ない場合、カテゴリによって決まります。カテゴリが少なければ、縦棒グラフにします。カテゴリが多ければ、折れ線グラフにします。
②分布
データの分布を表示したい場合、それはダイメンション（次元）次第であり、一次元、二次元、三次元に分けられます。一次元でポインが少ないと、バーヒストグラムを使います。一次元でポイントが多ければ、ラインヒストグラムを使います。
二次元の場合、散布図にします。三次元の場合、3D Area Chartを使います。
③構成
データの構成を可視化する場合、データが静的か動的であるかによってチャートを選びます。
データが静的である場合、各項目が全体における構成を見るために、円グラフにします。関連の小計や合計値を正または負の値を表示するために、ウォーターフォールチャートを使います。項目ごとの集計値に対する割合、つまりそれぞれの構成比を比較する時、100％積み上げ棒グラフをお勧めます。
データが動的で、周期数が少ない場合、相対差は100％積み上げ棒グラフ、絶対差は積み上げ棒グラフで表わされます。
それに対して、データが動的で周期数が多い場合、相対差は100％積み上げ面グラフ、絶対差は積み上げ面グラフで表現されます。
④関係
データ間の関係を明らかにする場合、二つの変数の関係は散布図、三つの変数の関係はバブルチャートによって可視化します。
このマインドマップはチャートの選択上の考えをまとめてくれます。 複雑なチャートがカバーされていないけれども、このように、可視化の目的とデータの変数、次元、周期などを自ら問い続ければ、最適なチャートを見出せるはずです。
ノーコーディングでデータを可視化し、BIダッシュボードを作りたい方はぜひFineReportをお試しくさだい。
本記事はFineReportブログに掲載しました。
データ可視化でトップ10位の地図/マップ！
データを可視化する際、タイプの地図/マップを作成することが多いです。
統計によると、80%以上のデータは何らかの位置情報を有しているそうです。地図/マップはデータをわかりやすく伝えるだけではなく、さらに重要なのは、地図/マップは一般の可視化グラフよりデータを美しく表示します。どんなに退屈なコンテンツであっても、地図上に表現すれば注目を集められます。
地図は、地理的に関連するデータを分析することができます。この形のデータ表現は、より明確で直感的です。各地域のデータの分布または割合を視覚的に見ることができ、深層から有益な情報を掘り起こし、正しい判断につながります。
地図/マップには、行政マップ、ヒートマップ、統計マップ、軌跡マップ、バブルマップなど、多くの種類があります。あるいは、2Dマップ、3Dマップまたは静的マップ、動的マップ、インタラクティブマップに分けられます。そして、ポイント、ライン、バブルなどを組み合わせて使用することもできます。この記事は、
に続き、データ可視化でトップ10位の地図/マップを紹介します。
(注：記事内のすべての地図/マップはFineReportで作成されます。)
- 1. ポイントマップ
- 2. 流線図
- 3. 地域マップ:
- 4. フローマップ
- 5. ヒートマップ
- 6. ヒート-ポイントマップ
- 7. 時空間分布図
- 8. データ空間分布図
- 9. 縦棒-ポイントマップ
- 10.カスタムマップ
1. ポイントマップ
ポイントマップは、特に広範に分布しているデータを表示する場合に使われます。たとえば、一部の企業はビジネスを広範囲で展開しています。特定の地域の支社に関するデータを表示したい場合、一般的なマップは精度が低いので、ポイントマップを使用すると位置を正確かつ迅速に見つけることができます。
応用シーン：
ポイントに基づいたイベントの分布、特に上の図に示すように、広範囲内の事件を追跡できます。画像、テキスト、またはダイナミック効果によって事件をマークします。
2. 流線図
流線図は描くのが比較的に難しいため、頻繁に使用することはできません。しかし、流線図は空間だけでなく、時間も含まれているので、特定な場合の分析にはとても役に立ちます。
応用シーン：
物資や人員の輸送、自動車交通などの経路、方向、量などを示す場合に流線図を使います。例えば、上図のニューヨーク市のタクシールート。
3. 地域マップ:
地域マップは塗りつぶしマップとも呼ばれます。国、県、市、区、さらにカスタマイズされたエリア別に表示できます。マップ上の色の濃淡または色の種類から数字の大小を知ることができます。
応用シーン：
異なる地域でのある特徴の分布を表します。県から市へのドリルダウンを実現でき、またはある特徴の程度を色、ラベルなどによって区別できます。 たとえば、上図に示す売上高は省から市へと掘り下げられており、売上高が大きいほど色が濃くなります。
4. フローマップ
フローマップは、出発地と目的地の間の移動状況を視覚化するためによく使用されます。出発地と目的地は、ポイントまたはエリアにしてもいいです。地域間の特定対象の移動や接続の頻繁さは、通常線で表されます。線の幅または色は、その移動量を示します。
応用シーン：
地域間の貿易量、交通の流れ、人口の移動、買い物の消費行動、通信情報の流れ、航空ルートなど。
5. ヒートマップ
ヒートマップは、地理的範囲内のデータの強弱を色の濃淡で視覚化します。そのほか、Webアクセス解析の手法として、サイトの各ページでユーザーがどのような行動をするのかをわかりやすく色で表現でします。
6. ヒート-ポイントマップ
ヒートポイントマップは、ヒートマップとポイントマップを組み合わせるものです。ヒートマップと比較して、認識の精度は高くなります。また、ポイントマップと比較して、データの強弱を直感的に感じられます。
応用シーン：
地理的範囲内の比較的に複雑なポイントのある特徴を表します。たとえば、上記のバス停利用状況のマップでは、人が多いほどポイントが大きくなり、色が濃くなります。また、最大人数と最小人数をマークすることもできます。
7. 時空間分布図
このようなマップは、時間情報と空間情報を含め、特定対象の移動と分布を視覚化します。 各ポイントの時間と空間における分布を記録します。
応用シーン：
映画でよく見られる犯罪者追跡用の地図など。
8. データ空間分布図
具体的な例でこのマップを説明します。下図は、鉄道利用客の移動を可視化する空間分布図です。異なる色で線路を表し、線の太さによって移動量（ヒートマップに似ている）を示しします。
応用シーン：
このような効果により、一定時間内の鉄道利用客数の分布状況を把握し、人手配置を最適化できます。
9. 縦棒-ポイントマップ
より高度のポイントマップです。ポイントの値をほかの形で表示できます。下図の縦棒-ポンプアップマップはその一種です。
応用シーン：
ポイントマップのすべての応用シーンにもこの種類を使えます。不動産プロジェクトなど、実物の地理的分布に重点を置いています。
10.カスタムマップ
カスタムマップは、好きなようにマップを描画してデータを表現するものです。どのようなシーンにも対応できますが、データ分析と視覚設計の基礎が必要です。FineReportで作ったカスタムマップを2つ挙げられます。
最後に、マップ作成ツールの選択を強調したいと思います。 Excel、D3、PSなどでもマップを作れますが、利用する前にデータ可視化の目的を考える必要があります。
処理されたデータのみを表示する場合は、Excelを選択できます。様々な種類のデータがありますが、データモデリング、プログラミング、データクリーニングなど専門知識を持っていない場合、FineReportのような使いやすいデータ可視化ツールのほうがよいと考えられます。
本記事に出たマップは少し複雑に見えるかもしれませんが、実際にFineReportの組み込みマップを使用しました。簡単なドラッグアンドドロップ操作で、データを地図に表示できます。
つまり、上記のすべてのツールはマップ機能が搭載したにもかかわらず、違いがあります。 必要に応じて、データ視覚化ツールを選択する必要があります。
（本記事はFineReportブログに掲載しました。http://www.finereport.com/jp/analysis/datamap/)
データ可視化に知っておくべき7種類のグラフの作り方
データ可視化により、データが直感的になり、データの裏にある秘密を簡単に見つけることができます。可視化効果を効率的に実現する際、様々な種類のグラフ・チャートがあります。
複雑なデータ分析をする以上、複雑なグラフ・チャートで表現しなければ技術性が見えないと思う方が多いかもしれませんが、実際に、シンプルなグラフを適切に使えば、思いがけない効果を得ることができます。
この記事は7種類の可視化グラフの正しい作り方を解説します。
データを表示するグラフ・チャートを選択する前に、データを知っておくことが重要であり、特にデータ間の関係を分析する必要があります。よく見られるデータ間の関係は下記の通り：
データの関係性についての詳しい説明はデータ可視化：1つの図でわかるグラフ/チャートの選び方。
データ間の関係を明確化してから、最適なグラフのタイプを選択し、印象的なデザインを作りましょう。
一.棒グラフ
棒グラフはデータの時系列的な変化、さまざまなデータの比較、および部分と全体の関係を表します。四つのタイプがあります。
1.縦棒グラフ:
時系列データを表示します。
2.積み上げ棒グラフ：
部分と全体の関係を比較するときに使用でき、離散データと連続データに適用します。
3.横棒グラフ：
データのカテゴリが多く、軸ラベルが長い場合に使用できます。
4.100% 積み上げ棒グラフ:
各グループの合計値が重要ではなく、部分と全体の関係にのみ注意を払うときに使用します。
棒グラフの作り方：
1.水平方向の軸ラベル：
軸ラベルが読みやすくなるように、垂直方向に並べないでください。
2.適切な列間隔：
列間隔は列幅の1/2にするべきです。
3.横軸の値は0から始まる：
座標の原点が0を超えると、全体の値を正確に表すことができません。
4.配色の統一性を持たせる：
同じ色を使うのが一番いいです。データを強調したい場合、目立つ色を使ってもいいです。
5.カテゴリを適切に配置する：
単語の頭文字で並べ替えます。
二.円グラフ
円グラフは、離散データと連続データに適し、簡単に部分と全体の関係を表現することができます。データの量が少ない場合は、この方法が最も魅力的でわかりやすい方法です。二つのタイプがあります。
1.一般の円グラフ：
データの内訳、全体の割合や構成比を表します。
2.ドーナッツグラフ：
真ん中に最も重要な要素を置くことができます。
円グラフの作り方：
1.扇形のスライスを正しく配置する：
2つのデザインパータンがあります。
パータン一:最も大きいスライスを時計回りに12時の位置に配置します。 次に、2番目に大きいものを反時計回りに12時の位置に置きます。上の図に示すように、残りのスライスを反時計回りに配置します。
パータン二:最も大きいスライスを12時に置きます。上の図に示すように残りのスライスを時計回りに配置します。
2.5つ以下のカテゴリー：
データの割合が小さすぎると、グラフ上の地域を区別するのが難しくなります。カテゴリが多すぎる場合は、重要度の低いカテゴリを【その他】カテゴリに入れます。
3.比較関係を示す時に複数の円グラフを使用しない：
データを比較するには、円グラフではなく100% 積み上げ棒グラフを使用してください。
4.パーセンテージの合計が100％になるようにします。
三.折れ線グラフ
折れ線グラフは、時系列データ間の関係と連続データを表示します。トレンド、累積、減少と変化の表示に使われます。
折れ線グラフの作り方
1.4つ以下のデータ系列：
系列が四つを超えると、もう一つの折れ線グラフを作ります。
2.実線のみを使用する：
点線は注意を分散します。
3.横軸の値は0から始まる：
小さな範囲におけるデータの変化を表す場合は、目盛間隔を縮小します。
4.折れ線の最後に系列名のラベルを直接表示する：
短時間で折れ線の意味を閲覧者に伝えることができます。
5.折れ線の高さは、縦軸の最大値と同じぐらいにする：
折れ線グラフの最大の高さは、縦軸の最大値の2/3になります。
四.面積グラフ
面積グラフは時系列データ間の関係を示すことができます。折れ線グラフと異なるのは、面グラフは数量を明確に示すことができます。二つのタイプがあります。
1.積み上げ面積グラフ：
部分と全体の関係を可視化し、部分が全体に対する貢献を表示します。
2.100% 積み上げ面積グラフ：
全体の合計値が重要ではなく、部分が全体に対する割合を示す時に使用されます。
面積グラフの作り方：
1.読みやすくする：
積み上げ面積グラフでは、変化が目立つデータを一番上に、変化が小さいデータを一番下に配置します。
2.横軸は0から始まる：
データの精度を保持できます。
3.離散データを表示しない：
不安定なデータではなく、温度などの安定したデータを表示します。
4.4つ以下のデータ系列：
データ系列が多すぎると、チャートが読みにくくなります。
5.透明色の柔軟な使用：
データが重ならないようにしてください。重なりが避けられない場合、透明色を使用します。
五.散布図
散布図は、2組の変数間の関係を示します。データ量が多い場合は相関関係を示すことができます。
散布図の作り方
1.横軸は0から始まる。
2.複数の変数グループを含む：
サイズと色を使って変数を追加します。
3.トレンドラインを使用する:
トレンドラインはデータのトレンドと関連性を表示できます。
4.2つ以下のトレンドラインを使う。
六.バブルチャート
バブルチャートは散布図を構成するデータに加えて、それに関係するもう一つの量的なデータを加え、円の大きさで表すグラフです。
バブルチャートの作り方：
1.ラベルをはっきりさせる：
バブルとそのラベルを対応させます。
2.適切なバブルのサイズ。
3.ほかの形のバブルを使わない。
七.ヒートマップ
ヒートマップは、2次元データの個々の値を色や濃淡によって表現する可視化グラフです。
ヒートマップの作り方
1.簡潔な地図のアウトラインを使用する：
複雑なアウトラインが閲覧者の注意を分散します。
2.データ範囲を限定する：
データ範囲は3〜5グループにする必要があります。 範囲外のデータは+/-で示されます。
3.パターンをシンプルにする：
あまり多くのパターンを使うと、閲覧者がわからなくなります。
4.適切な色を使う：
色の対比が強すぎると、グラフの見た目が悪くなります。 地域を区別するために同じ色の濃さと明るさを調整する方が良いです。
以上はデータ可視化の代表的な7種類のグラフです。いずれのグラフを使うにしても、データを正しく、効果的に可視化することが重要です。
また、データの量が大きくなったり、データ間の関係が複雑になったりすると、上記の7種類より高度なグラフによってデータを分析する必要があります。
本記事はFineReportブログに掲載しました。(http://www.finereport.com/jp/analysis/datavisualgraph/)
データアナリストに必要なPCスキル
基礎編
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Excelを使いこなす
Excelは簡単に見えるものではありません。Excelで2次元テーブル、複雑な埋め込み型テーブルだけではなく、折れ線グラフ、縦棒グラフ、棒グラフ、面グラフ、円グラフ、レーダーチャート、コンボチャート、散布図などを作成し、 ピボットテーブル（BIに似ている多次元分析モデルCube）やVlookupなどの複雑な関数を含む高度な機能も実現できます。100万回以内のデータの処理も問題なく済ませます。そして、多くの高度なツールには、AI Machine Learning開発ツールなどのExcelプラグインもあります。
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SQL ServerまたはOracle SQLステートメントを身につける
データアナリストですが、できるだけITエンジニアとITツール（BIの多次元分析モデルなどでほしいデータを取得できないこともあります）に依存し、データを取得しないほうがよいです。複雑のSQLステートメンにjoin, group by, order by, distinct, sum, count, average,さまざまな統計関数が含められます。
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データ視覚化ツールを習得する
例えば、Cognos、PowerBIやFinreportなど、それは企業が使用するツールに決められます。Finereportがあらゆるデータベースに接続できるほど強大なデータ接続機能を持っています。コーディングが不要なExcelライクの操作画面で、数式もと同じです。
特に分析レポートに以下のようなグラフが含まれると、目上の注目を集め、一目で理解させ、業務の本質を把握させられます。 そして専門アナリストにとって、多次元分析モデルCubeで帳票を簡単にカスタマイズでき、効率を大幅に向上させることができます。
要約：
以上のスキルの80％をマスタリングすると、合格するアナリストになれるといえます。 この段階のデータアナリストは、ツールを使用しデータを処理できる上に、業務シーンによって基本的な問題を分析し解決する方法を知る必要があります。 データアナリストにとって最も重要な点は、業務知識を身につけるすることです。業務を理解ことで、分析のロジックは明確になり、無駄なトライルも排除します。 時間が長ければ長りほど、知っている業務のデータを比較すれば、すぐ問題がどこに起こるかわかるようになります。
その後、もっと技術を深く研究すると、データサイエンティストの方向へ発展することまでできます。
上級編
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統計学を学ぶ
純粋な機械学習はアルゴリズムの予測と実現を強調しますが、統計は常に「解釈の可能性」を強調しています。 たとえば、今日のinstagramの株価が20％上昇している場合、株価を予測するモデルをfacebookに使用し、上司に報告します。 統計学はこのような役割を果たしています。
- データマイニングに関連する統計方法（多次元ロジスティック回帰分析、非線形回帰分析、判別分析など）
- 定量的分析手法（時系列解析、確率モデル、最適化）
- 意思決定分析（多目的意思決定分析、意思決定ツリー、影響図、感度分析）
- 競争優位性を立てる分析（プロジェクトや成功事例を通し、基本的な分析コンセプトを学ぶ）
- データベースエントリ（データモデル、データベース設計）
- 予測分析（時系列分析、主成分分析、ノンパラメトリック回帰、統計的プロセス制御）
- データ管理（ETL（抽出、変換、ロード）、データガバナンス、管理責任、メタデータ）
- 最適化と経験則（整数計画、非線形計画法、局所探索、スーパーインスピレーション（シミュレーテッドアニーリング、遺伝的アルゴリズム））
- ビッグデータ分析（非構造化データコンセプトの学習、MapReduce技術、ビッグデータ分析手法）
- データマイニング（クラスタリング（k-平均法、セグメンテーション法）、関連ルール、因子分析、生存時間分析）
その他、以下から任意な二つ選んでください。
- 確率モデル（ソーシャルネットワーク、テキスト分析、Web分析、財務分析、サービス業界の分析、エネルギー、ヘルスケア、サプライチェーン管理、統合マーケティングコミュニケーション）
- リスク分析と運用分析のコンピュータシミュレーション
- ソフトウェアレベルの分析（組織レベルの分析課題、ITおよびビジネスユーザー、変更管理、データ課題、結果のプレゼンテーションおよびコミュニケーション）
伝統的なBI分析は、過去に何が起こったのか、現在何が起こっているのか答えられますが、将来についての問題はアルゴリズムに依存する必要があります。市場のセルフサービスBIツールに一部の分析モデルが組み込まれているとしても、全面的な深層分析にはPython / Rのようなデータマイニングツールが必要です。さらに、従来のツールによる手作業の分析では、ビッグデータ間の隠れた関係を掘り出すことはできません。この時、アルゴリズムに任せると、驚く結果が出るに決まっています。
その中で、統計分析向けのオープンソースプログラミング言語および運行環境「R」が注目されています。 Rの強みは、豊富な統計分析ライブラリを含めるだけでなく、結果を可視化し、簡単なコマンドを実行することで高品質なグラフ生成機能も備えています。そのうえ、標準状態でサポートされていない関数やデータセットを使用できるためのCRAN（Comprehensive R Archive Network）というパッケージ展開メカニズムを備えています。 R言語は強大な機能を持っていますが、しかし学ぶのは挑戦的で、pythonからスタートするとお勧めします。
最後に、なんといっても、業務分析とデータ分析 の価値はビジネス価値にあり、データ人材の最終的に企業運営の方向と戦略スタッフに成長するわけです。たとえば、データストラテジストはIT知識と経験を使用しビジネス上の意思決定を行うことができ、データサイエンティストは専門知識とIT技術を結びつけ、複雑なモデルやアルゴリズムを開発でき、分析コンサルタントは実用的な業務知識と分析経験を結合し、次の業界ヒットに集中できます。
まとめ
要するに、コミュニケーション能力、マネジメントスキルそしてビジネスの考えが必要とされます。特定のポジションに限定されるものではなく、より高いポジションから考え、会社のために利益を求めるべきです。その同時に、どうすれば「データ分析」で価値を発揮し、企業運営を推進するかを考えるのも大事です。
オシャレなBIダッシュボードってどうな感じ？
多くのお客様からオシャレで見やすいBIダッシュボードを求める声が強まりそうです。FineReportが大量の調査を行った結果、以下の結論を出します。
1. BIダッシュボードに関心を寄せるユーザーの年齢層にバランスがとれており、20～40歳の間に分布しています。 ゆえに、BIダッシュボードをデザインする時、一つのスタイルに偏らないほうがいいと考えられます。
2. 「オシャレ＆クール」と「シンプル＆直感」についての嗜好調査によりますと、両方も選択したユーザーはほぼ60％に達多ました。つまり、ほとんどのユーザーが二つのスタイルの間に揺れているのです。
3. 「オシャレ＆クール」では、大部分のユーザーは「青緑系、動的エフェクト、フレキシブル、変化が多い」という特徴を選択する傾向にあります。データ分析ダッシュボードの作成において、配色と動的エフェクトは一番重要な要素だと言えます。
以上に基づいて、帳票と可視化ツールのFineReport V10.0に斬新なビジュアライゼーションエフェクトが導入されます。合わせて3Dエフェクト10種類、ローディングアニメーション15種類あります。インパクトの強い可視化効果をもたらすうえで、データを見やすく反映させることもできます。
臨場感のあるBIダッシュボードの体験に合わせて、新しいグラフはデフォルトで暗い背景と蛍光色風の配色が用いられます。また、「カルーセル」と「リフレッシュ」の2つのアニメーションの表現方式が提供されるので、ユーザーが業務シーンに応じて選択できます。素敵な体験を確保すために、帆軟の開発チームはwebglなどの技術に従ってつねにアニメーションを調整して最適化していきます。
3Dエフェクトコンポーネント
グラフでは、新しく設計されたカルーセルgis地図マップは、ユーザー事前に入力したデータに基づいて、各ポイントの関連情報を順番に再生します。
シンプルな形でデータを表示するには、新しく追加されたインジケータカードで、カルーセル、パーティクルカウンターなどのさまざまななエフェクトが導入されます。
ほかにいろいろなエフェクトがあります。ここで一一挙げません。
ローディングアニメーション
オシャレなBIダッシュボードのデザインには、可視化グラフに加えて、動的エフェクトも重要です。 FineReport10.0では、ダッシュボードの各コンポーネントの動的エフェクトが改善され、15種類のローディングエフェクトが追加されました。
さらに、コンポーネントによるローディングエフェクトはモニタリングリフレッシュ機能と組み合わせることができます。
初期化 -> ローディングエフェクト-> データがタイムアウトかどうかを判断する-> 消えるエフェクト-> エフェクト終了-> 新しいデータを取得する
オシャレで見やすいBIダッシュボードはこんな感じです！いかかでしょうか？
FineReport10.0日本語バージョンは間もなく発売します！ご期待ください！
無料ダウンロード：http://www.finereport.com/jp/products/trial/
データアナリストになるために最も重要なポイントは？
データ分析に関する多くの書籍やコースは統計の知識から導入されていますが、ほとんどの人は専門出身ではないので、様々なコンセプトを受け入れると、かえって最初に学ぶべきことに迷うようになります。
実践しながら学ぶのはもっともはやい道だといえるでしょう。途中でデータアナリストとしてのクリアをはじめる、あるいは現在プロジェクトに取り組んでいる場合、この過程に出会う難題を解決する能力はアナリストになるために必要です。
データアナリストとして、10人のうち9人が以下の状況に出会ったことがあるでしょう。
「データがたくさんありますから、分析してみて、結果を出してください。」
ベテランのアナリストは、データ分析の問題を業務上の問題と見なし、どんな角度から、どんな問題を解決できるか、どんなシーンに適用するのか、そしてどんな結果が予測されるのか、これらの問題がしっかりわかっています。したがって、データアナリストにとって、データ分析のアイデアを持ちながら問題を扱うする能力が必要です。
素人として、プロジェクトの経験がないときは、模倣技能を十分に活用し、他人の優れた分析上のアイデアや手法を参照することができます。実際にはほとんどの業務分析課題は昔の経験を参考し、解決されることが多いです。たくさんの分析方法は、すでに成熟しており、たとえば、顧客のプロファイル、マーケティングプロモーション、ウェブサイト運営、クレジットカードの格付け、不正行為などの課題では、豊富な経験が積み重ねされています。
データアナリストになるための第一歩は、他人の分析のアイデアを理解し、自分の知識に転化することです。
ポイント一：業務知識を学ぶ
すべてのデータアナリストは、業界知識は大事だと素人を教えてくれます。みんなが遠回りしてから初めてぶつかったほとんどのの問題は、業務上に欠けている知識からくるとわかるようになりました。データ分析は、あらゆる業界に適用できる共通の技術だと考えられる一方、業界で成功するためには業界の知識が必要です。
たとえば、企業に対する分析では、Eコマースと生命保険会社は大きく違います。前者は出所、活動、購入率、転倒率を重視するのに反し、後者はチャネル、見積もり、クレームリスク、苦情に重きを置きます。
業務知識には、業界に関する共通知識と企業の具体的な状況が含まれます。詳しく了解すれば、回り道を避けることができます。
例えば、社内人員が介した故であるデータの異常を事前に対処しなければならない行為もあれば、地域の特性によりデータを処理する場合もあります。
ポイント二：専門知識を補う
他人の分析アイデアや手法を模倣する時、分析の方向が決定されており、特定の部分は各プロジェクト条件と合わせ洗練する必要があります。簡単なデータ集約だけで問題を解決できる場合は、実際の運用段階に直接進みますが、複雑な分析方法を実行する必要がある場合は、専門知識を補う必要があります。
たとえば、マーケティングを改善するために、ほとんどの分析アイデアで製品関連分析に言及されています。製品関連分析とは何か、どのデータが必要なのか、どのアルゴリズムが使用されているのか、結果がどのように適用されるのか、そして製品関連分析が現在のシーンに合うのか、このよう問題は専門知識を持たないと回答できないでしょう。
ポイント三：データ分析ツールを選ぶ
本当に分析を行うとなると、たくさんのデータ分析ツールがあり、身につけるのはあふれるほど多い、と気づきます。ここに困るする必要はありません。個人の能力に応じ、実際のデータ分析状況と結び付け、適当なツールが選択できます。
データアナリストがデータの処理を行うことに費やす時間が80％以上を占めると言えるので、データ処理能力が欠かせません。簡単なツールはExcel、SQLで、複雑なのはR、Python、Javaで、BIツールはFineReport、Tableauなどがあります。
FineReportはコーディング不要で複雑な帳票作成、ダッシュボード設計、クロス分析などを簡単に実現できるデータ分析ツールです。個人用の場合は無料です。
From FineReport
企業の利用の場合、複数の部門やスタッフによる共同での作業も可能です。ロック機能により編集上の衝突を防ぎます。
要約すると、データアナリストになるために、業務と専門知識を学び、データ分析の考え方を持ちながら実践と運用で分析の能力を養うのはもっとも重要なことです。
本記事はFineReportブログに掲載しました。(http://www.finereport.com/jp/analysis/dataanalyst/)
