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データビジュアライズ【でーたびじゅあらいず】
データビジュアライズとは、データが示す事象の状態、あるいは時系列変化を、プログラミングを用いて、図形や色へのマッピング、およびそれらのアニメーションによって可視化することである。
データを可視化する試みの歴史は深い。たとえば古くから「樹」は、様々なデータを体系だって整理するためのメタファーとして、「家系」や「知識」のビジュアライズに用いられてきた。（注１） また、ナイチンゲールがクリミア戦争での兵士の死因をビジュアライズしたリポート（注２）は、データ可視化の先例として頻繁に引用されている。
だが、特に「データビジュアライズ」という言葉が出現し、明確に研究され始めたのは1990年代からと言われる。（同・注１） この「ビジュアライズ」とは、手動によるイラストレーションの表現ではなく、コンピューターによる演算によってデータを自動的に図形や色にマッピングすることを意味する。
データビジュアライズは、近年非常に盛んになっている。その背景には、分析環境であるPCの発達に加え、Tableau（注３）などの分析ツール、Processing（注４）やd3.js（注５）などの特化したプログラミング言語が開発されたことがある。結果、報道機関によるデータビジュアライズを用いた図解（「データジャーナリズム」と呼ばれる手法）をはじめ、多彩な事例が報告されるようになった。
では、どのような目的で行われるのだろうか。まずは以下のような、一般的なデータマーケティング業務の過程を俯瞰（ふかん）してみよう。
「（１）データ抽出」→「（２）データ探索」→「（３）前処理」→「（４）解析・モデリング」→「（５）サマライズ」→「（６）アクション・実装・デモンストレーション」
この過程の中で、主に「（２）データ探索」、「（５）サマライズ」、「（６）アクション・実装・デモンストレーション」の三つの段階で用いられ、それぞれで目的は異なる。「（２）データ探索」では、収集したデータを元に、様々な切り口からデータの全体像を把握し、仮説の元となる疑問を見つけていくことが重要となる。また「（５）サマライズ」では、主に分析結果の共有という観点から、「何を伝えたいか」ということを目的に、シンプルかつ必要最低限の要素と、最適な表現を選択していくことが重要である。一方、「（６）アクション・実装・デモンストレーション」の段階においては、データそのものにいかに興味を持ってもらえるかが重要となり、パフォーマンスやアート領域で用いられることもある。
データを「ビジュアライズする」こと、「見る」ことは非常に重要である。米国のデータサイエンティストのネイト・シルバーは著書（注６）の中で、「気象予測は、コンピューターによる解析だけではなく、解析結果をビジュアライズし、人間が『見る』ことによる解釈を加えており、その方が、降水予測も気温予測も精度をあげることができる」とし、データを「ビジュアライズする」こと、「見る」ことの重要性を説いている。今後、データが増加し、データ分析が重要になるにしたがって、ますます多くのデータビジュアライズが必要になると思われる。
神戸市観光客のデータビジュアライズ事例
神戸市観光客を普段の検索・ウェブ閲覧データからクラスタ分けし、それぞれのクラスタごとに神戸のどのスポットに興味が有り、そのスポットに何を求めているかを分析。さらにGPSデータから、クラスタごとの移動履歴を分析。上記データを用いて、各クラスタごとの旅行客が、どのような目的で、どのように神戸を巡回しているかを示している。
［参考文献］
（注１） Manuel Lima（2011）『Visual Complexity Mapping Patterns of Information』奥いずみ（訳） 久保田晃弘（監修）
（注２） https://en.wikipedia.org/wiki/Florence_Nightingale
（注３） http://www.tableau.com/ja-jp
（注４） https://processing.org/
（注５） http://d3js.org/
（注６） Nate Silver（2013）『The Signal and the Noise: The Art and Science of Prediction』西内啓（その他） 川添節子（訳）
※「ウェブ広告朝日」より転載
（A15-1396／朝日新聞社に無断で転載することを禁じます）
Ruby/Python/R/HiveQLなど様々なプログラミング言語による、統計、機械学習を用いたビッグデータ解析全般を担当。特に運用型広告を中心としたメディアプランニング、DMPを用いたウェブマーケティング施策立案、および、データビジュアライズ業務に従事。
※執筆者の部署名は、執筆時のものであり現在の情報と異なる場合があります。
