データストーリーテリング

Databricks で学ぶデータ可視化

Gang Wang

Senior Data Scientist

データストーリーテリングとは

• データから物語を組み立てる
• 洞察と可視化を組み合わせる

目的:

• 複雑なデータをわかりやすくする
• 聴衆を惹きつけ、理解を促す

重要性:

• 生データを洞察に変える
• 意思決定を強化する

¹ 画像: AgencyAnalytics

前: データの提示のみ

• ごちゃついた折れ線グラフで解釈が難しい
• 文脈のない生データ

後: ストーリーテリング

• 主要な洞察を示す明快な流れ
• 重要点を強調するシンプルな棒グラフ

   

¹ 画像: Storytelling with Data

ストーリーテリングにおけるデータ可視化の役割

• 棒グラフ: カテゴリ間の量を比較

• 折れ線グラフ: 時系列の傾向を表示

¹ 画像: Corporate Finance Institute, Storytelling with data

 

• 円グラフ: 構成比や全体に対する割合を表示

 

• 散布図: 関係や相関を可視化

¹ 画像: GeeksforGeeks, Math is Fun

 

• ヒートマップ: パターンと強度を把握

 

 

• ヒストグラム: 数値データの分布を表示

 

¹ 画像: Sage Research Methods, Stata

• 面グラフ: 積み上げで時間変化を強調

統計分布を理解する

重要な理由

• データのパターンを明らかにする
• 代表値を示す: 平均・中央値・最頻値
• 散らばりを示す: 範囲・分散・標準偏差
• 形状を把握: 歪度・尖度

¹ 画像: Medium

カスタマイズ可能な表の作成

カスタマイズ可能な表の目的:

• ニーズに合わせて表示を調整
• 重要な洞察を明確に強調

主な機能:

• 書式設定オプション
• 列・行の調整
• 並べ替えとフィルタリング
• データラベル

¹ 画像: UX Collective

Ayo berlatih!

Databricks で学ぶデータ可視化