データ ビジュアライゼーションがもたらす意思決定の改善

野球の試合のスコアボードに映し出される選手のデータから、Apple Watch に反映される歩数まで、人々は毎日データを解釈し、対話し、検証しています。例えば、歩数の目標を達成するために余分に歩いたり、打席に立つ選手がホームランを打てる見込みがないと判断しホットドッグを食べるタイミングを計ったりすることです。

データ ビジュアライゼーションとは?

データ ビジュアライゼーションとは、データを視覚的に表現/表示することです。多くの場合、チャートやグラフとして表示され、その目的は、データ ポイントやデータ間の関係を明確かつ迅速に伝達することです。

2010年米国国勢調査の人口データ: https://datashader.org/

人間の脳は、長い数字の列を処理するよりもはるかに速く、正確に画像を処理することができるため、ビジュアライゼーションは多くの場合、短時間で大量の情報を伝えるための最良の方法なのです。

データ ビジュアライゼーションがもたらすメリットとビジネス インパクト

データ ビジュアライゼーションは、傾向やパターンを容易に見分けることができるため、重要な役割を果たします。一目見ただけで、そのビジュアルが説明していることを理解し、そのデータに基づいて十分な情報に基づいた意思決定を行うことができるようになります。

データ ビジュアライゼーションには、以下のようなメリットがあります。

  • エラーの識別: データが視覚的にレイアウトされていると、明らかな矛盾を発見しやすくなります。これにより、効率的にエラーを認識し、修正することができます。
  • ストーリー性と理解力の向上: データ ビジュアライゼーションにより、データ ポイント間の関係を明らかにすることで、パターン認識を容易にすることができます。
  • スピードと正確さ: データ ビジュアライゼーションは、エラーの特定やストーリーテリングの強化に役立つだけでなく、これらの利点を迅速に実現することができます。数値データを調べるのは時間がかかるだけでなく、エラーが発生しやすくなります。

ビジネスでは、データ ビジュアライゼーションの利点が促進されます。

  • 意思決定の改善: データのエラーを効率的に特定・修正し、そのデータに基づいて意味づけを行い、傾向を把握することができれば、根拠に基づいた、将来を見据えたビジネス上の意思決定を行うことができるようになります。
  • 戦略と評価: データ ビジュアライゼーションは、上記のような意思決定がビジネスのパフォーマンスや成果にどのように影響するかをモニタリングするための強力なツールとなり得ます。データに基づき、将来の計画を調整することができます。

データ ビジュアライゼーションに役立つツールとは?

Microsoft Excel に搭載されているグラフ作成ツールから、Tableau、Looker、Microsoft のPower BI といったビジネス インテリジェンス用のグラフ化/ダッシュボード作成ツールまで、データのビジュアライゼーションを行うための優れたツールは数多く存在します。では、Python のデータ分析ワークフローにグラフ化を統合する場合はどうでしょうか?幸運なことに、Python のグラフ化オプションもたくさんあり、それらはすべて pyviz.org でリストアップされ、比較されています。Matplotlib、Plotly、Bokeh (およびそれらの上に構築されたツール) は最も人気があり、すべて確実な選択肢です。これらのツールのどれを使っても、分析のすべての段階で正しい結論を導き出すことができ、Python から直接駆動するプレゼンテーションを構築するのに役立ちます。

もし、あなたのデータがとても大きく、通常のツールでは適切に処理したり表示したりするのが難しい場合はどうしたらよいでしょうか。その場合は、Anaconda の Datashader をチェックしてみてください。Datashader はラップトップ上の数十億のポイントや、分散したクラウド コンピューティング リソースによるさらに大きなデータセットを簡単に処理し、パラメータのチューニングなしで、外れ値と全体の分布を同時に見ることができるようにすることができます。最終的にどのようなツールを使って結果を表示するにしても、最初にDatashader でデータ ダンプを行うことで、最初のビジュアライゼーションに惑わされないようにすることができます。また、HoloViz.org で Anaconda がサポートする他の OSS ツールもチェックして、すべてのデータを簡単にインタラクティブに操作できるようにしましょう。

すべてのデータには偏りがあることを忘れないでください。たとえツールが正確にデータを明らかにしたとしても、ビジュアライゼーションを行う際にはデータ自体の限界を認識し、自分が語るストーリーに自信がある場合にのみ結果を共有するようにしてください。結局のところ、ビジュアライゼーションの要点は、理解を助け、適切な意思決定を促すことなのです。

Anaconda に関する詳細は こちらからご確認いただけます。


参照記事: How Data Visualization Improves Decision-Making