データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選

データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。

これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。

中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。

本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。

データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。

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

データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選
データ分析における統計・解析系おすすめ４選
前処理系
- 22 みんなのPython
- 23 前処理大全
データ概論・その他
数学系
- 31 数学デッサン教室
- 32 眠れなくなるほど面白い図解微分積分　微積分を楽しく理解！数学的センスを磨く！
まとめ

データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選

1 Storytelling with Data

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日本語版で刊行されたGoogle流資料作成術の原著です。

データ視覚化の具体的なティップスは勿論、オーディエンスを掴むようにする考え方などデータを使って表現する「肝」となるエッセンスが詰め込まれている一冊です。

必ずしもデータを使った表現だけではなく、ビジネスにおけるパワーポイントやエクセルなどにもう応用できることばかりで、「自分の言いたいことが何かうまく伝わらないな・・・」「なんか自分の作ったグラフはイケてないな・・」と感じている方におすすめです。

効果的な視覚化を実現する根底にある思想は「クラターを避ける」に尽きます。

クラター

※著者購入Kindleよりスナップショット

クラターというのは日本語では聞きなれない言葉ですが、認知的負荷を上げてしまう理由とも言え、どういったものがクラターなのかを解説してくれています。

2 Google資料作成術

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Storytelling with Dataの日本語版です

こちらが出る前からStorytelling with Dataを読んでいたので、日本語化された時にタイトルにいささか違和感を感じざるを得ませんでしたが（笑）、洋書は大きく分厚いものが多いのですが、日本語版は読みやすいサイズでデスクの上や引き出しに置いておけますね:)

3 ノンデザイナーズデザインブック

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あまりにも有名な本ですが、デザインの原理原則が最初に端的にまとまっており、例示の図や表、デザインもわかりやすく美しいものが揃っています。

データ分析が表現されているもの、いわゆるダッシュボードと呼ばれているものなどビジネスの現場で使うものは「人に見てもらわなければならない」というところから逃れられないため、本書に記載されている要素はとても勉強になりました。

余白を多く使って贅沢に紙面を使っているのも、とても素敵でした。

テキスト（フォント）や配色などの部分はノンデザイナーな私にもわかりやすく特に有益でした。

※著者購入Kindleよりスナップショット

4 データ視覚化のデザイン

他の素晴らしい本の中に入れるのは恐れ多いのですが、拙著を入れさせていただきました。

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和書でデータビジュアライゼーション・視覚化に鋭く絞った本は日本では殆どなく、一年の歳月をかけて自分で書いてみました。これまで培ってきたデータ視覚化のノウハウ、ベストプラクティス、アンチパターン等を整理分類してエッセンスを抽出し、具体的なビジネス課題の事例をあげながら、できるかぎり丁寧に解説した本になっています。Amazonで3カテゴリ「データベース処理」「プレゼンテーションソフト」「グラフィックスアプリケーション」1位になり、本当にありがたい限りです。

5 The Big Book of Dashboards

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ダッシュボード設計、構想の入れ込み方、細かいチャート作成のティップスまで書かれています。

「ダッシュボード」という言葉自体は実はまだ日本では一般的ではないように思いますが、データを扱う上でダッシュボード化しなければならないシーンはとても多く、実務的にとても有益な本です。

Tableau UKの、私の尊敬するAndy Cotgreave著であります。抽象的な概念や基礎知識だけではなく具体案を数多く入れているのがポイントです。
私は暗記するくらい読んでいます。

しかしこの本を活用するには、膨大な具体例の中から、それらのテクニックを融合させて自分の業務に使おうとする意欲が必要です。
具体的なものを、具体的なままでしか使えない人や、答えだけを求める人には向いていないとも思います。

例えば、WEBアナリティクスのダッシュボードに対し、WEBアナリティクスにはこのダッシュボード、という「答え」が記載されているわけではないからです。
進捗や未達/到達を表すときには、こういう表現の仕方があるのか、そうすると自分の分析の予算の表現にも使えそうだな、というインスピレーションを得られる人向きです。

※著者購入Kindleからスナップショット

骨太な内容なので、相当勉強した人でも読み応えのある一冊です。

6 人を動かす色の科学

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自身が執筆しているデータ視覚化本に関しても色覚異常の話に触れていますが、その部分にも詳しく触れられています。

私はデータ視覚化の観点でしか「色」というものを捉えていなかったのですが、売れる色、感情に訴える色など、様々な観点で色の解説がされていて読み物としてとても面白い一冊でした。ハンディサイズで、カフェにも持って行きやすいです。

7 Fundamentals of Data Visualization

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無駄なものをそぎ落としながらもエッセンスがコンパクトにストレートにまとまっており、これを暗記し体に染み込ませれば一気にスキルが上がると思う本。

データ視覚化を、「良い」「悪い」だけではなく、「見づらい(Ugly)」と「そもそも正しさが担保されていない(Wrong)」というように「悪い」の種類を分けているのも素敵だと思います。

「正しく伝わるが見辛い」ということと、そもそも間違っている、というのをどちらも「ダメ」というのではなく、それらは切り分けて考えそれぞれの改善策を考えないと、データ視覚化の技術は上がっていかないのです。

※著者購入Kindleからスナップショット

8 Knowledge is beautiful

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理屈を超えて個人的に大好きな本。

表現のインスピレーションに行き詰まった時にパラパラとめくるとなぜかアイデアが浮かぶとても凄い本こちらのThe Book of Circles も私がビジュアライゼーションのアイデアが出ず行き詰まった時に見ている本です。

著者David McCandless氏はInformationisbeatiful.netを主宰しており、こちらのサイトもとても美しいです。

下記は、RSAでの講演でデータを見て理解させるためにどうするかという氏の講演で、こちらも素敵です。

9 Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics

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2011年刊行ですし、古い本ではあるのですが、Excel、R、Adobe、Google Spreadsheetなど、複数のツールを使用した例をここまで具体的に詳細に書いている本はなかなかないですね。
そういう意味では、上級者向けかもしれません。

10 The Functional Art: And introduction to information graphics and visualization

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データビジュアライゼーションというよりも、少しインフォグラフィクス寄りの例示作品の数々、そして目の神経体系の解説が丁寧で、こちらも読み応えのある一冊です。

方法論だけクイックに知りたい人には少し重めの内容ですが、データ視覚化にあたる認知体系の学習として、とても示唆に富みます。

著者Alberto Cairo氏の美しく繊細なトーンのビジュアライゼーションが随所に入っています。

Functional Art

※著者購入Kindleからスナップショット

11 The Visual Display of Quantitative Information

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私自身は、「データインクレシオ」は、実務的にもコンペ作品を作るときにも実はあまり気にしていません。当てはまらないことも多くあり、原理というには難しい場合も多いためです。しかし、この概念を作り上げたのは素晴らしく、多くの場面で実用的です。

内容としては、今日からすぐ使えるクイックメソッド、というよりは概念的な部分にページが割かれているので、その抽象的な概念を自分の状況に具体的に当てはめて使えることがイメージできる上級者向けです。

※著者撮影スナップショット

12 Show Me the Numbers

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私はStephen Few氏のファンなので出ているものは全て購入する勢いです。基礎的でありながら易しくはないものの、美しいチャートタイプが多く、初心者にも理解しやすいものと思います。

13 #MakeoverMonday

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Tableau Zen Master Hall of Fame(Zen Master殿堂入り)であるAndy Kriebel氏の本。

私の師匠的存在であり私は仕事場用と自宅用で2冊買いの本です（どちらも物理本・笑）。できれば電子書籍ではなく物理本で購入がおすすめです。脇に置いて見ながら作ったり考えながら作っています。

ビジュアライゼーションで「分析」することをここまで詳しく丁寧に言語化し、ビジュアルアナリティクスの真髄を述べている本はないかもしれません。この本は、アナリティクスやビジュアライゼーションのテクニックのみならず、データ視覚化が上手になるコミュニティについても触れられていて、素敵です。

14 The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication

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例示されているチャートが美しくめちゃ好きです。私がデータ分析、ビジュアライゼーション、ビジュアルアナリティクスを学び始めた頃、この本を教科書的に使っていました。

15 Data Visualization

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めちゃストレートなタイトル。

2019年8月に出たのでおそらく現時点で一番新しいビジュアライゼーションの本になると思います。Andy Kirkさんは古くからTableau UKとつながりがありTableauウェブサイトでもWebinarされていらっしゃる、凄い人です。

私はThe Big Book of DashboardsとStorytelling with data の次に一番読んでいるものです。結構前提知識が必要になるので、もしかすると初心者の人はつらいかもです。

16 Information Dashboard Design

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あまりにも有名なStephen Few氏の本。

当領域のザ・元祖とも言えるStephen Few氏の言葉は、初心者上級者問わず常に心に染み渡る言語化がされています。

こちらとか大好きです。耳が痛すぎますね。

※著者撮影スナップショット

ダッシュボード設計のよくある問題を記載していますが、私は下記が特に染み渡りますね。（永田訳）

・スクロールが長すぎて巻物状態
・表示されているデータに対する説明が不十分
・過剰に詳細を入れ込む
・色の過剰使い
・重要な情報にハイライトされていない
・効果的な情報設計がされておらず情報粒度のレビューがされていない
・普通に計算が間違っているものを表示している

17 Visual Complexity: Mapping Patterns of Information

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表紙も美しくインスピレーションを得るのにとても役立っている本です。

ネットワーク図、チョードダイアグラムなどを使った作品も多く、 D3を使っている方にもすごく良いかもしれません。

掲載されている作品が全て美しいので、本映えしています。海外の本っぽい大型本になっていて少し重たいですが、美しく楽しいので週末まったりカフェで読むといいうようなシーンにぴったりかもしれません。

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データ分析における統計・解析系おすすめ４選

18 統計学図鑑

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難しそうな本には躊躇してしまうけれど、でも学びたい、そんな人にグッと刺さる本でしょう。統計の基礎が、わかりやすく、親しみやすく書かれています。特に目次からフォントが可愛く、矢印までとても可愛くイラストレーターの方の愛と熱意がとても伝わります。

こういうコンセプトで専門家が本を書くってとても大変で難しいものと思います。しかし、こんなに可愛く仕上がって楽しめながら読める工夫が凝らされた装丁にされていて、素晴らしいと思いました。

随所に贅沢に使われるイラストも可愛らしく、矢印▶︎▶︎▶︎までとても可愛いです。

19 統計学入門

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ここに書いてあることを理解しながらご自身が使うツール（私だったらTableau）で一瞬で実現・実装できるように何度もしておくと分析の即応力がついて良いです。この本で、「ビジネスのどういう問いにどの統計指標が適切か」を最低限判断できるようにしたり、あたりをつけたり、頭の中で組み立てられるようにしておけると思います。

20 心理統計学の基礎

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とにかく解説が丁寧です。大学で一般教養レベルで統計を学んでいた人は勿論、大学で統計を専攻していた人ですら社会人になってしばらくすると忘れていってしまうものです。そんな人にもこれはブラッシュアップになりクイックに改めて学べるものでもあります。

21 統計学が最強の学問である

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統計学の魅力やパワフルさに改めて気づかせてくれる、統計家西内啓さんの本。

私は大学で統計を学んでいたのですが、大人になって知らないことや忘れていることなどたくさんあるので、こちらの本はとても面白く拝読させていただきました。

具体例を数多く出しながらイメージしやすくなっています。個人的に好きなのは、「サンプリング調査への「よくある反論」」の節。

正確なことを知るためには全数調査をしなければいけない、という素朴な感覚は多くの人間の備わっている。前節の失業率調査の話で言えば、仮にランダムに選ばれた全人口の0.5%を調査してその100%が失業者だったとしても、残りの99.5%が全員失業していなかれば全体の失業率はわずか0.5%にしかならないのに、なぜ全人口の100%が失業者だなんてことが言えるんだ、といった反論がサンプリング調査に対する「よくある反論」だ。

「巨大隕石が今この瞬間にここに落ちてくるリスク」が心配されることはないのに、なぜ極端にサンプリングが偏って「調査が当てにならないものである確率」が心配されるのだろうか。

のところですね。「あり得なくはない」ことを丁寧に解説された説得力あるトーン、とても面白かったです。

前処理系

22 みんなのPython

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データ分析に際し、前処理が重要であることはデータ分析、ビジュアライゼーションの可能性や広がり、発想にも大きな違いをうむことから明白であります。

もちろんPython自体は前処理だけに使われるものではありませんが、私自身はビジュアライゼーションをBIで行うことが多く、Pythonを前処理のフェーズで考えることが多くこちらに入れました。

柴田さんの「みんPy」は私のようなこれまで何も知らなかったノン・エンジニアにもわかりやすく書かれています。私は生粋の文系であり、Tableauと出会うことがなければPythonやSQLなどを学ぶことはありませんでしたが、そんな私の最初の一冊です。私は柴田さんのPythonセミナーに参加させていただき、その前の予習で使いました（笑）

23 前処理大全

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現在データ関連研修講師をご一緒させていただいておりますホクソエム・本橋さんの本。

データ視覚化もそうですが、みんな割と独自で思い思いにやっている「前処理」という領域に鋭く切り込んだ一冊。それに「大全」とつけられてしまったら、買わざるを得ない・・・笑という感じです。

データ概論・その他

24 FACTFULLNESS

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とても有名になった本ですね。

膨大な例を出しながら、様々な「ファクト」をいかに知らないかに気づかせてくれます。データを元に正しく事実を見て理解する必要性に改めて気づかせてくれます。

本能がまとまったこの１ページも、データを扱う人もそうでない人にとってもわかりやすく整理され、示唆に富みますね。

※著者撮影スナップショット

表紙の紙質もとても美しい。これで1800円は安すぎるので、3500円くらいにしてフルカラーにして読みたいな、とわがままなことを思ってしまう本。

25 確率思考の戦略論　USJでも実証された数学マーケティングの力

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USJの森岡毅さんの本。

どんな風にデータを味方にして会社を立て直したかってサクセスストーリーがすごく面白くて、データ分析の魅力に改めて気づかされる一冊です。

組織展開などの苦労が書いてあり、特に経営陣に読んでいただくにはぴったりであり、経営陣（いわゆるトップマネジメント）のコミットメントはデータ文化醸成に必須とはこちらの記事（戦略の記事のリンク）でも述べておりますところです。この本は、最初のきっかけづくりの材料として、良いかもしれません。

水は高いところから低いところへ流れます。それが自然の摂理だからです。では、低いところにある水を高いところに流すことはできるのか？　不可能ではありませんが、それには多大なエネルギーが必要となります。そのエネルギーに見合う経営資源を持たないのであれば、水を逆に流そうとするその戦略は、戦う前から負けることが確定しています。それは決して選んではいけない、最初から決まっていた負け戦です。

経営者として染み入る一節でした。

26 Everybody Lies

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とにかく痛烈なアイロニーが面白く、ぐいぐい読み進めてしまう本です。データをこれまで扱ってきた方でも、これから扱う方でも、とても興味深く読める本。データ活用をこれから進める管理職の方にも良いかもです。

“人はグーグルに告白する”

“人々が情報を求める検索は、それ自体情報なのである”

“重要な知見を得るのに、必ずしも膨大なデータは必要ないのだ。必要なのは正しいデータだ。グーグルのデータの価値が高いのは、規模が大きいからではない。人々が真情を吐露しているからだ。人は友人にも医者にも恋人にも自分自身にも嘘をつく。だがグーグル上では、引け目を感じることでも気後れなく入力する。セックスレスな結婚生活や精神衛生や黒人に対する悪意などは、そのごく一例に過ぎない。”

27 最強のデータ分析組織

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本当に実務でご苦労されたり悩んだり、試行錯誤した方の生々しいお言葉の数々で、多くを経験してきた自分もじんわり来てしまう本。

データ分析は「データさえあれば」「人さえアサインすれば」と思う人はまだまだ多いのですが、それが幻想であることを、具体例とともに淡々と感じさせてくれる本。

私のこちらの記事（データ活用）の文化に触れていますが、とても共鳴するところが多かったです。

28 MBAクリティカルシンキング

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データ分析はデータだけで完結するものではなく最上流工程である思考技術の如何によって分析の価値は決定づけられるものとも言えます。そういう意味で、これは「考え方」の基礎概念をおさえる上で、必読と言えるかもしれません。こちらにある「思考」は読んだだけでは身につかないので、特訓が必要ではあります。

また、クリティカルシンキング（ロジカルシンキング）の領域で石井遼介さんの下記資料は素晴らしく有益ですごいです。データ分析を考える際にも忘れてはならないエッセンスがたくさん詰まっています。

【初心者向】ロジカルシンキングをゼロからはじめる from Ryosuke Ishii

29 ドリルを売るには穴を売れ

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データ分析、データ視覚化に関わらず、全てのビジネスパーソンに必要となるマーケティングエッセンスが詰まっています。物語となっており読みやすく、マーケティング意識を高める最初の一冊にぴったりかもしれません。このマーケティング意識はダッシュボード設計にクリティカルに重要です。なぜなら多くの分析やダッシュボード設計は、依頼主が言語化できていない潜在ニーズにリーチできてないとすぐに使われなくなるからです。

なので、ドリルを売るより穴を売れ、はもちろんのこと、依頼主や顧客が穴ができたらやりたいことまで考えないとに思いを馳せないといけないためです。

30 仮説思考

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名著ですね。こういった思考の本は、頭でわかっていても、具体的な実践ができているかのフィードバックをもらって初めて具体的な実務に落とし込めるようになると思います。

まわりに質の良いフィードバックをくださりそうな方がいれば、フィードバックをもらいながら実際の課題に対して考えていくのがポイントかと思います。

なぜなら、分析に集中したり思考のフローに集中すると、人間はどうしても視野がせまくなって、課題がなんだったのかわからなくなってしまいがちだからです。上級者のように色々なことに熟達して無意識な部分が増えると、なおのこと第三者のフィードバックをもらいながら進めるととても効率が良いです。

数学系

31 数学デッサン教室

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美しく、表紙も素敵です。

私の場合おそらく多くの人と使い方が異なるかもしれないのですが、特にデータ視覚化のインスピレーションに使っています。

美しい湾曲を使うべきだと判断したコンペ作品などの前に拝読させて頂いています。数式まで掲載されているので、すぐに実装もできてとても参考にさせていただいています。

写真も素材も可愛くて、素敵です。

32 眠れなくなるほど面白い図解微分積分　微積分を楽しく理解！数学的センスを磨く！

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いわゆる大学で文系に進んでいる私のような人は、高校数学の数ⅡBなど、社会人になればほとんど忘れていると思います。しかし、データ分析や視覚化の表現として数学、特に三角関数は表現の幅やジオコーディングにおいても理解が必要になるためこの本で復習しました。イラストも可愛らしく、私のような人間でも楽しく復習できました。特に、高校数学はやったけれど大学は文系学部で現在データ職についている人の復習に良いレベル感の本だと思います。表紙も可愛いですよね。