データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説

データ可視化とは、データを視覚的に表現し、グラフやチャートなどの視覚的な手法を使用してデータのパターンや傾向を理解しやすくすることです。

データは私たちの日常やビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。しかし、膨大な量のデータを理解し、意味を把握することは容易ではありません。ここでデータ可視化が登場します。

本記事では、データ可視化の重要性とその利点について探求します。データ可視化は、情報の可視化や洞察の発見において非常に強力なツールです。私たちが直感的に理解できるグラフやチャートを活用することで、データから得られる洞察を最大限に引き出し、意思決定や戦略の策定に役立てることができます。

この記事の目的は、データ可視化によって、データをより効果的に活用し、ビジネスやプロジェクトの成果を最大化する方法を知っていただくことです。また、初心者の方々にもわかりやすい形で、データ可視化の基本的な原則やベストプラクティスを提供することを目指します。

データ可視化についての知識を深めることで、あなたはデータを強力なビジネスのツールに変えることができます。

1.データ可視化とは？

データ可視化は、データをグラフやチャートなどの視覚的な形式で表現することです。膨大なデータを見やすく整理し、パターンや関係性を直感的に理解できるようにする手法です。要するに、データを目で見て理解しやすくするための方法と言えます。

データ可視化は、データを視覚的な手法を用いて表現するプロセスであり、視覚的な表現を通じてデータのパターンや関係性を理解しやすくすることを目的とします。データ可視化によって、複雑なデータセットをグラフ、チャート、図形などの視覚的な要素を用いて表現することで、データの洞察を得ることができます。データ可視化は情報の理解や意思決定のサポートに役立ち、データ駆動型のアプローチやビジュアルストーリーテリングにも活用されます。「データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させる95のチェックリスト」をダウンロードする

2.データ可視化のメリット

データ可視化、つまり”データを視覚的な手法を用いて表現する”ことで、次のような利点があります。

データからの洞察を容易に得ることができる

データ可視化によって、データのパターンや関係性が視覚的に明確になります。グラフやチャートを見ることで、データの傾向や変化が一目で把握できます。例えば、売上データを棒グラフで表示することで、どの商品が最も売れているかが一目で分かるでしょう。

複雑なデータを分かりやすく伝えることができる

データはしばしば複雑であり、数値や統計情報だけでは十分に伝えることができません。データ可視化は、情報を視覚的に表現することで、他の人にデータの意味や重要性を伝える手段となります。グラフやチャートは、見やすくて分かりやすい言語でデータを伝える役割を果たします。

データの共有とコミュニケーションを促進する

データ可視化は、データを共有する際の効果的な手段です。視覚的な要素を用いることで、データをより鮮明に伝えることができます。また、異なる部門や関係者間のコミュニケーションを促進し、意見の共有や意思決定の円滑化を促進します。

3.データ可視化の成功事例

データ可視化は、さまざまな領域で活用されており、多くの成功事例が存在します。以下にいくつかの活用事例と成功事例を紹介します。

Gapminder

Gapminderは、世界の経済データを視覚的に表現するプロジェクトです。

その中でも有名な事例として、ハンス・ロスリング氏による「200年の世界の変化」のプレゼンテーションがあります。彼は経済指標や人口データをグラフや動画で可視化し、世界の豊かさや健康状態の変化を説明しました。このプレゼンテーションは視覚的なインパクトと説得力があり、多くの人々に感銘を与えました。以下の動画は、人口データを可視化しているものです。

Googleのデータセンターの可視化

Googleは自社のデータセンターの可視化を公開しています。データセンター内のインフラやエネルギー効率などのデータを可視化し、一般に公開しています。以下はかなり昔の事例ですが、信頼性や持続可能性に関する成功事例となったと思われます。

当社での支援事例

グローバルトップメーカーのデータ可視化の事例です。可視化の威力を発揮した事例です。

グローバルトップメーカー｜優れた予測アルゴリズムの価値をデータ可視化で具現化

4.データ可視化の基本原則

良いデータ可視化を作るには基本原則があります。以下に、特に重要となるポイントをいくつかご紹介します。

目的に合わせた適切な視覚化手法の選択

データ可視化は目的に応じた効果的な手法を選択することが重要です。データの性質や目的に合わせて、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図などの適切な視覚化手法を選ぶことで、情報をわかりやすく伝えることができます。

詳細は拙著『データ視覚化のデザイン』でも解説しているところですが、以下のVisual Vocabulary（ビジュアルボキャブラリー）も、この選択にあたり非常に参考になりますのでおすすめです。

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視覚的なシンプルさと明瞭さ

データ可視化はシンプルかつ明瞭な表示が求められます。過剰な情報や複雑なデザインは逆効果となり、メッセージの伝達を妨げることがあります。重要な情報に焦点を当て、わかりやすいグラフや図表を作成することで、情報の効果的な伝達を実現します。

適切なデータの選択と整理

データ可視化では、伝えたいメッセージに関連する適切なデータを選択し、整理することが重要です。不要なデータを省き、重要なデータに焦点を当てることで、情報のクリアな伝達が可能となります。

ユーザビリティとインタラクティビティの考慮

データ可視化はユーザビリティを重視する必要があります。ユーザーがデータを理解しやすく、必要な情報を取得しやすいように設計することが求められます。また、インタラクティブな要素を組み込むことで、ユーザーがデータを自由に探索し、洞察を得ることができます。

的確なキャプション（注釈）や説明の追加

データ可視化には的確なキャプションや説明を追加することが重要です。データだけではなく、その背景や意味を明確に伝えることで、情報の解釈や理解を支援します。キャプションや説明は視覚化の補完となり、より具体的なメッセージの伝達を実現します。

視覚的表現やデザインの考慮事項

データ可視化の効果的な設計と解釈に重要な役割を果たします。以下に、主要なポイントをお伝えします。この領域には、ノンデザイナーズデザインブックもおすすめです。

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視覚的な一貫性

データ可視化では、視覚的な一貫性を保つことが重要です。一貫性のあるデザイン要素（色、形、サイズなど）を使用することで、異なるグラフやチャートの比較や解釈が容易になります。また、レイアウトやアイコンの配置にも一貫性を持たせることで、ユーザーは情報を迅速かつ正確に理解できます。

視覚的な階層構造

データの重要性や関係性を視覚的に伝えるために、階層構造を考慮する必要があります。視覚的な要素のサイズや配置、色の使い方などを調整することで、データの階層構造を明示し、ユーザーが情報を優先順位付けして理解できるようにします。

カラーパレットの選択

適切なカラーパレットの選択は、データ可視化において重要です。カラーは情報の区別や関連性の表現に使用されるため、コントラストのあるカラーパレットを選ぶことが必要です。また、カラーの使いすぎや過度なコントラストは情報の読み取りや視認性に影響を与える可能性があるため、適度なバランスを保つことも重要です。

フォントとテキストの可読性

データ可視化では、適切なフォントとテキストの可読性を確保することも重要です。適切なフォントサイズや行間、文字色の選択などを考慮し、ユーザーがテキスト情報を容易に読み取ることができるようにします。また、重要な情報やラベルの強調表示にも注意を払います。

グラフやチャートの適切な選択

データを視覚化する際には、適切なグラフやチャートの選択も重要です。データの性質や目的に応じて、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図などの適切な視覚化手法を選ぶことで、情報の効果的な伝達と理解を促進します。

5.主要なデータ可視化ツール

以下に、主要なデータ可視化ツールを紹介します。以下の記事でも、ツール詳細を紹介していますので、参考にしてください。

参考：『2023年|実際に使って良かったデータ可視化ツール9選』

Tableau

Tableauは、直感的なインターフェースと豊富な視覚化昨日を備えた人気のあるデータ可視化ツール（BIツール）です。ドラッグアンドドロップでデータを操作し、グラフやチャート、ダッシュボードを作成できます。豊富なデータ接続も可能で、複数のデータソースを組み合わせたり、リアルタイムデータの更新を行ったりすることができます。

参考：Tableau（タブロー）導入支援サービス

Power BI

Power BIはMicrosoftが提供するデータ可視化ツールで、直感的なインターフェースと強力な分析機能を備えています。ExcelやAzureなどのMicrosoft製品とのシームレスな統合が可能であり、データの抽出、変換、視覚化、共有を行うことができます。また、Power BIはクラウドベースのサービスとしても提供されており、データの共有やコラボレーションが容易に行えます。

参考：『人気BIツール8つを詳細に比較【2022最新】』

D3.js

D3.js（Data-Driven Documents）は、JavaScriptのライブラリであり、柔軟性とカスタマイズ性に優れたデータ可視化ツールです。D3.jsを使用すると、データに基づいてグラフやチャートを作成し、HTML、SVG、CSSなどのウェブテクノロジーと組み合わせて高度な視覚化を実現できます。D3.jsはデータ可視化の自由度が高く、カスタムデザインやインタラクティブな要素の実装に向いています。

Python

Pythonはデータサイエンスやデータ可視化のために広く使用されるプログラミング言語です。特に、MatplotlibやSeaborn、Plotlyといったライブラリを使ってグラフやチャートを作成したり、PandasやNumPyを使ってデータを前処理したりすることができます。また、Jupyter Notebookと組み合わせてインタラクティブなデータ可視化を行うこともできます。

参考：『データ分析のためのPythonを学び始める時につまずかないための6つのステップ』

R

Rは統計解析やデータ可視化のために特化したプログラミング言語です。ggplot2やplotlyといったパッケージを使用して高品質なグラフやチャートを作成することができます。Rはデータの集計や分析にも強力であり、データの可視化と統計解析を統合的に行うことができます。

参考：『R言語とは？Rの利点/弱点、Pythonとの違い、特徴を一気に解説』

ggplot2をインストールし美しいグラフを作るまでの基礎知識【入門編】

6.データ可視化ツールを選択するときの観点

多くの企業では会社で1つのメーカーのものを使っているわけではありません。用途に合わせて複数ものを使っていることがほとんどです。今後可視化を行う際に、目的に合わせ選べるよう観点を列挙しました。

7.データ可視化の手法

主要なデータ可視化手法をいくつか解説します。以下は一部の例です。

棒グラフ

カテゴリ別に分類されたデータを矩形の棒で表現するグラフです。棒の高さや長さを変えることで、カテゴリ間の比較やパターンの視覚化が可能です。主に数量や頻度などの離散的なデータを表示するのに適しています。

折れ線グラフ

時間や連続的な変数に対して、データの変化や傾向を折れ線で表現するグラフです。データポイントを結んで描かれる折れ線により、時間の経過や変数の変化を視覚的に追跡することができます。時系列データやトレンドの分析に適しています。

散布図

2つの連続変数の関係を点で表現するグラフです。各データポイントは座標上の位置に配置され、x軸とy軸の値の関係を示します。散布図は変数間の相関関係やクラスターの可視化に有用です。

ヒートマップ

行列形式のデータを色や濃淡で表現するグラフです。各セルの色の濃さや明るさによってデータの値を示し、パターンや相関関係を視覚化します。主に大量のデータやカテゴリ別の関係性を表現するのに適しています。

円グラフ

カテゴリごとの割合を扇形の領域で表現するグラフです。全体に対する部分の割合を示し、カテゴリ間の比較や相対的な重要性を視覚化します。ただし、データの比較や正確な数量の表現には向いていません。

地図上の可視化

地理的な領域ごとにデータを色やパターンで表現する可視化手法です。地図上に領域ごとのデータの値を反映させ、地域間の差異やパターンを視覚的に把握することができます。主に地理的なデータや地域ごとの比較を行う場合に使用されます。

8.データ可視化におけるよくある課題や障壁

うまく実現できれば効果的なデータ可視化ですが、よくある課題もあります。解決策とともに紹介します。

データの品質と整合性

データ可視化を行う前に、データの品質や整合性に問題がある場合、正しい可視化結果を得ることが難しくなります。欠損値、外れ値、重複データ、不正確なデータなどの問題がデータ可視化をする以前にあると、解釈も正しいものにはならなくなります。

この点は、状況に応じてではありますが、データ品質を向上する施策やデータクレンジングなどでアクションをとることが多いです。以下の記事も参考にされてください。

参考：『データ品質とは？品質評価項目や品質を向上させるための実務的対策を解説』
参考：『データクレンジングとは？代表手法とプロセスを解説！』

適切な可視化手法の選択

データには異なる性質や特徴、タイプがあり、適切な可視化手法を選択する必要があります。データの種類や目的に応じて、適切なチャートやグラフの選択が重要です。しかし、可視化手法の選択においては主観的な判断や専門知識が求められることがほとんどで、多くの場合一定の知識を必要とします。

この点は、以下の書籍などで学習するということもおすすめです。

参考：『データ視覚化のプロ選ぶデータ分析のオススメ本32選』

また、チェックリストも公開していますのでこちらも参考にしてください。

データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させるための95のチェックリスト

データ量

近年はビッグデータの利用が増えており、膨大な量のデータを効果的に処理し、可視化することが求められます。ビッグデータの場合、データのサイズや速度、多様性などの課題があります。データのサンプリングや集約、効率的な可視化手法の選択などが必要となります。

データプラットフォームやパフォーマンスの見直しがこれらを解決するポイントです。

参考：『データプラットフォームとは？導入に向けて組織が知るべき基礎知識』

まとめ

データ可視化は、情報を視覚的に表現することで、データのパターンや関係性を明確にする強力なツールです。意思決定や戦略策定を支援する重要な手段であるため、丁寧に取り組むことで、より有益な洞察を得ることができます。ぜひ、データ可視化の力を活用し、データドリブンなな未来に向けて前進しましょう。

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