Tableau DATASaber Ord2（Visual Best Practice I）振り返り
Tableau DATASaber Ord2（Visual Best Practice I）振り返り
はじめに
現在、Tableau の 技術力に関する問を全て満点でクリアせよ ということで １０の試練（Ord1 〜 Ord10）に挑戦中です。
やっと、Ord1 〜 Ord5 までクリアできたところです。
特に Ord2 は、めちゃハマってしまったので、特にハマった箇所を中心に振り返りをしてみました。
Preattentive Attributes
人が注意を払う前に視覚的に瞬時に認識できる属性を指し、以下のものが、もともと認識しやすい情報と言われています。
Preattentive Attributes は、位置 ＞ 色 ＞ サイズ ＞ 形状 の順に認識度が高い。
また、Preattentive Attributes の中で、形状 と 色 が「分類的な名義」と相性が良い。
ちなみに、「分類的な名義」とは、定性的、不連続なデータ（国、商品名など）を指します。
【参考】ビジュアル分析を利用する理由
データビジュアライゼーションのプロセス
データビジュアライゼーションのプロセスは以下のとおり。
- Task = 質問から始める
- Get data = データの取得
- Choose visual mapping = 正しいグラフタイプの選択
- View data = 効果的なビューの作成
- Develop insight = 総合的なダッシュボードの設計
- Act（share） = 完成・評価・共有
【参考】データ分析のサイクル
グラフタイプ
よく使用される分析のタイプとその分析に適したグラフタイプの代表的なものを改めて整理してみました。
棒グラフ
データの大きさを棒の長さで表したグラフであり、棒の高さや長さでデータの大小を視覚的に比較するのに適しています。
線グラフ
主に時系列データなど、連続的な変化を視覚的に表現するために使われるグラフであり、横軸に時間、縦軸に数値を取って、データポイントを線で結ぶことで、数値の増減や傾向を示すのに適しています。
エリアチャート
線グラフの下部を塗りつぶしたようなグラフであり、データの推移や傾向を視覚的に表現するのに適しています。
ツリーマップ
階層構造を持つデータを四角形の面積と色で表現するグラフであり、四角形の面積でデータの大きさ、色でデータの属性を表します。大量のデータの階層構造とサイズを同時に把握するのに適しています。
箱ひげ図
データの分布状況を視覚的に把握するためのグラフであり、データの最大値、最小値、四分位数（中央値、第1四分位数、第3四分位数）などを表示することで、データのばらつき具合や範囲、外れ値などを把握するのに適しています。
ヒストグラム
データの分布を視覚的に表現するためのグラフであり、数値データをいくつかの区間に分け、それぞれの区間に入るデータの個数を棒グラフのように表示することで、データのばらつきや傾向を分かりやすく把握するのに適しています。
散布図
2つの数値データを対応させて、グラフ上に点をプロットすることで、2つのデータ間の関係性を視覚的に把握するのに適しています。
バブルチャート
3つのデータ系列の関係性を視覚的に表現するためのグラフであり、X軸、Y軸に加え、バブルの大きさを3つ目のデータとして表示します。3つの要素の関係性を1つのグラフで把握するのに適しています。
レーダーチャート
複数の項目を比較する際に使用されるグラフであり、放射状に配置された軸に各項目の値をプロットして、それらを線で結んで多角形の形でひょうげんするグラフです。データのバランスや傾向を視覚的に把握するのに適しています。
円グラフ
全体の構成比を視覚的に示すためのグラフであり、円を扇形に分割し、各扇形の面積が全体のデータにおける割合を表します。データの構成比を一目で理解するのに適しています。
【参考】視覚的なベストプラクティス
おわりに
どのグラフがどういった分析に適しているかという点で理解が足りていませんでした。
あと、Ord2 では、問題の読み違え、早とちりによる回答誤りがあったみたいで、それも大きくハマった要因の一つでした。
問題はよく読んで、回答はしっかり見直すことも大切ですね。笑
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