20250617第０２課：データおよびタスクの抽象化

回去整理一下

データの性質

属性

定性的（Qualitative）: 性質などを表すもの
順序があるもの（Ordinal）：例）サイズ（S, M, L）、学籍番号
分類的なもの（Categorical）：例）出身地、性別、名前

定量的（Quantitative）：数値を表すもの
例）身長、体重、気温

表形式データの作成方法

キーとバリュー

表記の統一

同一のものを表すときは、表記を統一

データの質の確保

1つの属性は1列で表現
異なるアイテムの情報は、別の行として表現
複数の表に分かれる場合は、共通の属性（列）を保持
個別の項目は異なる行や列に分割

列指向型の表

列が追加されることを想定

行指向型の表

行が追加されることを想定

表以外の情報の表記

表内への埋め込み

複数データの結合

データの整形

可視化目的の体系化

20250624第02課

20250701オンデマンド 好像不用来学校

記号とチャネル

チャネルの利用

記号とチャネルの組み合わせ

複数チャネルの併用

チャネルの選択

色

色による印象の違い

色付けによる意味

カテゴリが多いと、階層的に分けたほうがいい

色の見え方

デザイン

データ可視化の4C

まとめ

20250631

表データの可視化（オンデマンド）

棒グラフ

キー軸の並び順

• abc
• 数字升序/降序

バリュー軸

• 0から
• 値に差がある場合は、指数を利用

棒の幅

• 余白よりも太く
• 詰めすぎない

目標値は線、現状は棒、背景は段階

折れ線グラフ

ヒストグラム（Histogram）分布图/直方图

箱ひげ図（Box plot）

ドットプロット（Dot plot）

階級区分図（Choropleth Map）

シンボルマップ（Symbol map）

地図上何らかの図をおく図

ヒートマップ（Heatmaps）

単純で多くなデータも可視化できる

ハイライトテーブル（Highlight table）

ツリーマップ（Treemap）

領域＋面積

散布図（Scatterplots）

円グラフ（Pie Chart）

人は角度の把握が苦手なので、業界では推薦しません

円グラフの派生形

バブルチャート（Bubble Chart）

ワードクラウド（Word cloud）

テキストの利用

テキストで表現した方がわかりやすい場合

強調して表示をしたい場合

数字が少ない場合

グラフ作成の注意点

棒グラフは常に0から始める

3次元の表現は避ける

二重軸に注意する（本当に二重軸が必要かどうか考える）

可視化結果（ビュー）の配置

並置

分割

重畳

20250708

情報可視化

情報可視化とデータ型

テキストの可視化

多次元データ

対話的な操作

20250715

科学技術データの可視化

対象：実験や数値シミュレーションで得られた科学技術データ

2次元スカラ場の可視化

3次元スカラ場の可視化

2次元ベクトル場の可視化

20250722

可視化によるデータストーリーテリング

ストーリーのタイプ

ビジュアルアナリティクス

分析に力を入れたが≈情報可視化

20250810最終レポート

备选主题

中国经济数据

数据获取容易，数据处理麻烦

世界银行贷款数据

数据量极大，数据获取容易，数据处理麻烦