コース: データ分析のためのデータ視覚化
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データ視覚化におけるスケールを設定する
データアナリストなら、 スケールやデータ視覚化の基本ルールは 知っていると思いますが、 再確認しましょう。 というのも、このルールについて、 経験を積んだ人でも異論が ある場合があるからです。 このルールが重要なのは、 前のレッスンで解説した ゲシュタルトの法則があるためです。 まず、チャートをいくつか見てみましょう。 これは、ある会社の ６つの地域における売上を示しています。 A がもっとも高く、 B も健闘しています。 C、D、E、F はそこそこいいですが、 A や B に比べると劣ります。 こちらはもう１つの会社で、 同じように６つの地域がありますが、 すべての地域で 非常に悪い結果になっています。 A がもっとも高そうですが、 それほどいいとも言えません。 最後にこちらの会社はどうでしょう。 A は素晴らしく、B もそれに近いですが、 そのほかの業績は悪く、 特にFは何も売っていないも同然です。 データアナリストの皆さんは、 すぐにこれが同じチャートだと 気づいたでしょう。 同じ会社のチャートで、 スケールが違うだけです。 資料のタイトルで分かるかもしれません。 ここで一番の問題は何でしょう。 それは、最重要のルールを 破っているということです。 つまり、絶対に、 どんなことがあっても決して、 棒グラフや列チャートをゼロ以外から 始めてはいけないということです。 もし、それについてはよく知っていて、 完全に同意し、 理由も分かっているのであれば、 このレッスンは飛ばしても大丈夫です。 でも、疑問点があれば、聞いてください。 このルールが重要なおもな理由は、 人間が長方形のサイズを 理解するのが得意だからです。 そして、棒グラフの性質上、 長方形の高さには意味があり、 直接、値を示しています。 高さだけではありません。 実際には人間は長方形の面積を 即座に解釈しています。 自分では意識していないかもしれませんが、 私たちは無意識に面積を測っています。 高さ掛ける幅が面積です。 高さが重要ですが、 実際には面積を見ています。 ですからこのグラフでは、 F は何も売っていないように見えるのです。 スケールに 100 とあっても、 そう見えます。 ゼロから始まっていないのです。 私が専門家でスケールがずれていることが 分かっていても、…
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