プレゼンテーションを成功させるためのデータ視覚化手法トップ10[2022年]

データの視覚化とは何ですか？

データの視覚化とは、チャート、マップ、グラフなどで情報のグラフィック表現を作成することです。データの視覚化は、データ分析の重要な部分として機能し、複雑な数値と事実の数値を使用して現在のシナリオのビッグデータを解釈するのに役立ちます。

データの視覚化が重要なのはなぜですか？

世界中の企業が利用できるデータの量は無限であるため、課題はデータの解釈にあります。 正しく解釈および表現された場合、データはビジネスの成長に関する貴重な洞察を提供できます。 データ視覚化技術により、企業や個人は、最も複雑なデータセットを単純なチャートやグラフに変換することで、それらを理解することができます。

最近の調査によると、データ分析で視覚化を適切に使用すると、ビジネス会議が24％短縮される可能性があります。 視覚化機能を備えた優れたビジネスインテリジェンス戦略は、ビジネスの投資収益率（ROI）を大幅に向上させることができます。 したがって、データの視覚化は、ビジネスの持続的な成功にとって重要です。 初心者でデータサイエンスについて詳しく知りたい場合は、一流大学のデータサイエンスコースをご覧ください。

さまざまなデータ視覚化手法とは何ですか？

ビジネスの成長を確実にするために、いくつかの視覚的なデータ分析手法を適用できます。

それらのいくつかを以下に示します。

1.ターゲットオーディエンスを知る

これは、データの視覚化に関連して最も見過ごされている側面の1つと見なすことができます。 チャートやグラフの形でデータを提示する一方で、対象読者を知り、彼らのニーズと期待を理解することが賢明です。

一部の利害関係者や経営幹部は、単純な円グラフや棒グラフを見て喜んでいるかもしれません。 ただし、主題を深く掘り下げて洞察を説明してほしいと思う人もいるかもしれません。 したがって、会議の前に、プレゼンテーションの聴衆について徹底的に調査することを強くお勧めします。 次に、彼らの期待に応えるビジュアルを作成します。

必読： Tableauデータの視覚化

他のビジネスの追求と同じように、あなたの努力はそれらの背後にある戦略と同じくらい効果的です。 グラフ、チャート、およびビジュアルを使用してデータレポートを作成する前に、目的と目的を設定することが不可欠です。 また、オーディエンスと共有したい最も重要なデータの洞察を決定する必要があります。

説明したい内容と必要な結果を明確に把握することで、正確な視覚化を簡単に作成できます。 取り組みを導く最も効率的な方法の1つは、進行中のキャンペーンまたはプロジェクトに関連する主要業績評価指標（KPI）のセットを使用することです。

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3.正しいビジュアルタイプを選択します

画面上の洗練されたグラフィックのセットで視聴者を混乱させたくありません。 あなたの目的は、よりアクセスしやすく、よりよく理解するために物事を単純化することです。 したがって、目的を予測する適切なタイプのチャートを選択してください。

たとえば、単純な折れ線グラフは、1年間の特定の傾向の成長を示すことができます。 一方、円グラフは、前年の損益のパーセンテージを表すことができます。 他の形式の視覚化には、ゲージチャート、棒グラフ、散布図などがあります。

視聴者に洞察を説明するために、最も適切で最も単純な形式のビジュアルを選択してください。 これにより、概念が明確になり、現在および将来のビジネスの成長への影響を理解するのに役立ちます。

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4.色を賢明に利用する

私たちの視覚データ分析手法の最も単純なものは、表現資産を表示するための正しい配色を選択することです。 適切な配色を選択すると、作業を大幅に改善できます。 色彩理論の概念は、視覚化モデルの全体的なパフォーマンスに大きな影響を与えます。 また、データ分析では常に配色の一貫性を保つように努める必要があります。

シャープなコントラストを使用して、要素を区別することができます（たとえば、緑の正の傾向と赤の負の傾向）。 一般に、人々は赤、緑、青、黄色を使用します。これらは簡単に識別および復号化できるためです。

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5.ビッグデータを簡単に処理

大量のデータが利用可能であるため、それを処理することは非常に困難になっています。

ビッグデータの管理に役立つ重要なビジュアルデータ分析手法をいくつか紹介します。

次のヒントを使用して、可能な限り最も合理化された合理的でわかりやすい視覚化のためにそれを分解します。

• あなたとあなたの会社がアクセスできるデータを見つけて、どれが最も重要かを判断します。 次に、情報の各ブランチにマークを付けて、分離、解釈、およびデコードを容易にします。
• すべてのマネージャー、スタッフ、およびチームメンバーが、データの出所とデータへのアクセス方法を理解し、それらの洞察が部門間で効率的に管理されるようにします。
• データおよびデータ管理システムにアクセス可能で最新の状態に保ち、視覚化プロセスを迅速化します。
• アクセスしやすいインタラクティブな環境で重要な洞察を表示するビジネスダッシュボードを使用するようにしてください。 情報の価値を最大限に引き出しながら、視覚化プロセスをスピードアップします。

6.データを整理する

データをグループ化し、関連するデータセグメントに分割した後、より深く掘り下げて、明確に定義された階層を構築できます。 フレームワーク（色分け、バイナリなど）を使用して整理できます。 ただし、データの構造、編成、および構成は継続的に開発されます。 組織化されたシステムを使用すると、シミュレーションの試行がより速く、より簡単に、より効率的になります。

7.非構造化データを整理する

非構造化データセットを正しく管理するために、ネットワーク図またはワードクラウドサービスを確認できます。

ネットワーク図は、ネットワークグラフィックマップの描画にも使用されます。 このレイアウトスタイルは、設計者、ネットワークエンジニア、およびデータアナリスト向けに詳細なネットワークドキュメントを作成するときに役立ちます。

ワードクラウドは、ネットワーク図に沿って、複雑なデータの多様なセットを提示するための簡単に理解できる手段を提供します。 ただし、グラフィカルオブジェクトと比較すると、ワードクラウドは、特定のコンテキストまたはトピックの単語を使用して作成された画像です。 各単語のサイズは、データのコンテキストでの頻度または値を表します。

8.比較することを忘れないでください

これは私たちのデータ視覚化手法の中で最も単純かもしれませんが、関連性があります。 知識や観察結果を共有するときは、できるだけ多くの詳細な比較を行う必要があります。 2つのマップ、テーブル、図を同時に表示し、それぞれが特定のタイムラインで同じ統計の異なる表現を提供します。

たとえば、2016年と2017年の月次売上レポートを並べて表示します。 このようにして、結果の効果に関する簡潔なガイドを作成し、誰もが話し合って行動する必要のある長所、短所、パターン、高値、および谷を概説できます。

9.ストーリーを語る

ストーリーを共有することで、視聴者にリーチし、最小限の労力でコンセプトを理解しやすくなります。 これは、意味のあるアイデアやターゲットを提供するために情報をグラフィカルに表示するコンテンツマーケティングに似ています。 いくつかの科学的研究は、人間がよく知られた話に積極的に反応することを確認しています。 このアプローチを視覚化の取り組みに取り入れることで、プレゼンテーションやレポートで聴衆を感動させるだけでなく、長期的な進化と成功につながる最も重要なメッセージを伝える可能性を高めることができます。

完璧なストーリーを作成するには、資料を集めて作家のように考える必要があります。 単純な開始、中間、および終了を作成します。 競合と解決を含めます。 また、視覚化がリスナーに大きな影響を与えるように、プロット全体でサスペンスを開発する必要があります。

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10.最新のツールを使用する

私たちは、ペンや紙から遠く離れた、ペースの速い現代に住んでいます。 急成長する視覚化を成功させるために、現在のリソースを使用して、データを最も安全かつ正常に収集するときに可能な限り最良の選択を行うことができます。

タスク固有のコラボレーションWebインターフェイスまたはプラットフォームは、データをすばやくキャプチャ、整理、および表示するための、理解しやすく、簡潔で、詳細で、アクセス可能な方法を提供します。 これにより、データの視覚化手法が可能な限り多くの効果を発揮し、時間を最小限に抑えることができます。

データ視覚化の選択に影響を与える可能性のある要因は何ですか？

データ視覚化の選択に影響を与える可能性のある要因は次のとおりです。

• オーディエンスのタイプ：オーディエンスのタイプは、データの視覚化の選択に影響を与えます。 現在の状況を単に知ることに興味がある人もいれば、関連するすべてのパラメーターと概念を深く掘り下げる人もいます。
• コンテキスト：さまざまなアプローチを使用して、背景に従ってグラフを表示する必要があります。 特定の統計を強調するために、たとえば、特定の年に関連する極端な収入の増加を強調するために、テーブルの重要な項目に鮮やかな色合いを使用することを選択できます。 それ以外の場合は、対照的な色を使用して反対のアイデアを区別する必要があります。
• コンテンツ：共有したいコンテンツのタイプと関係は、視覚化の選択に影響を与えるもう1つの要因です。 たとえば、メトリックが時間の経過とともに変化する場合は、線グラフを使用してダイナミクスを表示できますが、散布図は要因間の相関関係を表示できます。

チェックアウト：データ視覚化の利点

結論

上記の視覚化手法のデータは、あなたの努力を新たな成功へと駆り立てるのに役立ちます。 データ視覚化の手法と概念を習得するのに役立つコースを探している場合は、upGradが最善の策です。 イラストとわかりやすい語彙を使用した包括的で有益なクラスは、概念を理解するのに役立ちます。 upGradのコースでは、データの視覚化に関連するすべてのテクニックを習得できます。

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