視覚属性のベストプラクティス

ggplot2 を使ったデータ可視化入門

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

どの視覚属性を使う？

創造力を活かし、- 明確なガイドラインに従う
ジャック・ベルタン
- 『The Semiology of Graphics』、1967年
ウィリアム・クリーブランド
- 『The Elements of Graphing Data』、1985年
- 『Visualizing Data』、1993年

形態は機能に従う

機能

主な役割：

正確で効率的な表現

副次的な役割：

見た目が美しく、魅力的なグラフ

指針

絶対にしてはいけないこと：

データを歪めて伝えたり、わかりにくくしたりする
複雑にしすぎて、見る人を混乱させる

常に心がけること：

グラフごとに、誰に向けて何のために作るのかを考える

データから情報を抽出する

視覚属性の最適な選び方

効率的
- 数値による要約よりも素早く全体像を把握できる
精度
- 情報損失を最小限に抑える

視覚属性 ― 連続変数

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length,
                 y = Sepal.Width,
                 color = Species)) + 
  geom_point()

視覚属性 ― 連続変数

ggplot(iris, aes(color = Sepal.Length,
                 y = Sepal.Width,
                 x = Species)) + 
  geom_point()

irisデータを使った3つの散布図

Y軸の位置が揃っていない、irisデータを使った3つの散布図

共通のY軸を使った1つのファセットプロット

視覚属性 ― カテゴリ変数

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length,
                 y = Sepal.Width, 
                 col = Species)) + 
  geom_point()

視覚属性 ― カテゴリ変数

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, 
                 y = Sepal.Width, 
                 col = Species)) + 
  geom_point(position = "jitter", 
             alpha = 0.5)

では、皆さんの番です

ggplot2 を使ったデータ可視化入門