2022年のデータ視覚化の例トップ10

人間の脳は、生の事実よりも視覚情報をはるかにうまく処理します。 特に、考慮する必要のある複数の要因を含む膨大な量のデータに関しては。 チャートやグラフなどの視覚化により、傾向、データ、およびパターンを迅速かつ簡単に分析できます。 Pythonとデータサイエンスの初心者であれば、upGradのデータサイエンスプログラムは、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。

データは非常に強力です。特に、データが何を示しているかを特定できる場合はなおさらです。 数値やテキストデータの分析や表現が難しいため、視覚化は数十年、さらには数世紀前まで重要な役割を果たしてきました。

データの視覚化によって、視覚的なコンテキストでデータを整理および表示する方法を確認しましょう。

データはどのように視覚化されますか？

データの視覚化は、データの収集と分析に従来の方法を使用して、歴史を通じて常に普及してきました。 データは古くから視覚化されており、グラフの一部としてプロットまたは定式化する前に、すべての情報を手動で分析していました。 現在、必要なデータを入力として提供すると、自動的に作業を行うビジネスインテリジェンスツールと視覚化ツールがあります。 たとえば、TableauやMicrosoftのPower Bi、さらにはExcelも視覚化に最適です。 データ分析とデータサイエンスの初心者の場合、 upGradのデータサイエンスプログラムは、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。 ビジュアライゼーションを提示する方法は多数あります。 ここにいくつかの重要なものがあります：

• ツリーマップ
• 折れ線グラフ
• 散布図
• 棒グラフ
• 円グラフ
• 時系列
• 箱ひげ図
• インフォグラフィック
• 面グラフ
• テーブル
• グラフ
• ジェネリックマップ
• インジケーター
• マトリックス

データ視覚化のベスト10の例

データの視覚化は、インタラクティブにすることも静的にすることもできます。 どちらも広く使用されていますが、インタラクティブな視覚化は比較的現代的でより詳細です。 視覚化の構築に使用されるさまざまなツールやさまざまな視覚化手法について詳しく知りたい場合は、upGradのデータサイエンスの理学修士などの高度なプログラムを強くお勧めします。 それでは、歴史上最高のデータ視覚化の例をいくつか見てみましょう。

1.コレラマップ

コレラマップは、ジョンスノーによって作成された悪名高い初期のドットマップの視覚化です。 視覚化には、特定の街区でのコレラによる死亡者数を表す棒グラフが含まれます。 これらの棒の長さと濃度は両方とも、この病気による死亡の傾向と分布を示しています。 このことから、特定の世帯とそれに関連する死亡を分析することにより、重要な発見がなされました。 死亡者数が最も多かった世帯は同じ井戸から水を飲んでいました。これは当時の画期的な出来事であり、当局は下水システムによって汚染された井戸を特定することで、高濃度のコレラの発生を特定することができました。 視覚化はまた、より良い下水システムにつながり、井戸や他の飲料水源を確保することがより重要になりました。

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2.米国行政管理予算局

これは、米国行政管理予算局によるインタラクティブな視覚化です。 視覚化は、オバマがオフィスにいる間にホワイトハウスによって作成されたツリーマップとして提示されます。 これは、視覚的に分類できる政府のプログラムと関心のある分野を分離する予算の最良のデータ視覚化の例の1つです。 この2016年の予算ツリーマップは基本的なものですが、各セクターの予算を迅速に明確にします。 マップは各セクターを分離し、納税者が自分のお金がどこに行き、他のセクターと比較して各セクターに何パーセントが費やされているかを理解できるようにします。

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3.東部の軍隊における死亡原因の図

1850年代、兵士の死亡率は上昇を続け、多くの人々の命を奪いました。 しかし、これは単に戦争によるものではなく、病気や衛生や医療資源の不足などの根本的な原因によるものでもありました。 フローレンス・ナイチンゲールは、ロイヤル・オーダーから委託された調査に基づいた統計家であるウィリアム・ファーの助けを借りて、この視覚化を構築しました。 フローレンス・ナイチンゲールは、ビクトリア朝の歴史の中で最も重要な人物の1人です。 彼女の医学的専門知識と多数の病院訪問は、この非常に革新的な視覚化の作成に役立ちました。 データは、死の大部分が直接の戦闘または戦闘中の死ではなく、戦闘後の傷、非衛生的な医療行為、および病気によるものであることを明らかにしています。 これはまた、この期間中のほとんどの死の根本的な原因を防ぐことの重要性を引き出すのに役立ちました。

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4.連邦研究開発予算ダッシュボード

これは、研究開発に関して連邦政府の支出の傾向を特定できるインタラクティブな視覚化のもう1つの優れた例です。 このダッシュボードは、1976年から2022年までの会計年度を通じて、機関またはコンテキストによるR＆Dの予算配分ごとに調査するのに役立つツールのように機能します。静的な視覚化とは異なり、このダッシュボードを使用すると、ユーザーは多数の組み合わせた視点を探索できます。

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5.米国の裁量的支出の50年

米国は、任意の支出予算として2019年に130万ドルを割り当てました。 裁量的支出は、義務的支出とは異なり、議員が変更できる予算方程式のオプション部分です。 これらの資金は、予算要件に従って、教育、防衛、運輸などのセクターについて話し合い、割り当てることができます。 この視覚化は、1963年から2017年までの毎年の裁量支出に基づいてこれを作成したデータサイエンティストであるWillGearyによって作成されました。

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6.スターウォーズのキャラクターインタラクションネットワークグラフ

他のものとは少し異なりますが、それでも興味深いのですが、このデータ視覚化の例は、人気のあるフランチャイズであるスターウォーズのキャラクターの相互作用に関するデータを使用して作成されています。 これは、ネットワーク内の相互作用を表すノードとポイント間の関係をプロットすることにより、研究者のKirellBenziによって作成された傑作です。 グラフは、スターウォーズの何千人ものキャラクターの間で発生するすべての接続を追跡します。 すべての文字は、同様のノードを持つ色分けされた線で接続された単一のノードによって投影されます。 たとえば、赤い線で接続されたノードは力の暗い側を表し、青い線は明るい側を表します。

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7.国のGDPと比較したAmazonの時価総額

これは、Amazonの時価総額が約1.7兆ドル未満のGDPを持っている国をすばやく確認できる、より単純なデータ視覚化の例の1つです。 このマップでは、GDPが1.7兆ドル未満の国は黄橙色で強調表示され、GDPが灰色で表示されている国はそれより多い国が強調表示されています。

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8.10年10人のアーティストの視覚化

このチャートは、1895年から1905年までの期間にアーティストによって最も使用されたカラーパレットを表すためにArthur Buxtonによって作成されました。この革新的な視覚化の円グラフは、各アーティストによって広く使用されている各色に比例します。 この比率は、これらの10年間のパレットの他の好ましい色との関係です。

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9.有名なクリエイティブな人々の日常

これは、有名人のスケジュールや習慣を紹介する、より創造的で優れたデータ視覚化の例の1つです。 この視覚化では、メイソン・カリーの著書「Daily Rituals」のデータに基づいて、それぞれの活動が考慮されます。 グラフは時間ごとに分類されており、これらのクリエイティブなパーソナリティのそれぞれが、平均的な1日の特定の時点でどのように時間を過ごしたかを簡単に確認できます。

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10.ブルームバーグの気候変動

ブルームバーグビジネスは、自然要因と汚染物質の両方による1880年から2005年までの気温への影響に基づいて、このインタラクティブな視覚化を作成しました。 このグラフは、平均気温を上昇させる地球温暖化と、土地利用、温室効果ガス、エアロゾル、さらには自然現象などの各要因がこれにどのように寄与するかを示しています。 たとえば、温室効果ガスはここ数年、地球温暖化の主な原因の1つでしたが、エアロゾルは同じ年に気温を下げることができました。

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結論

さまざまな方法でさまざまな視点からデータを投影する視覚化の機能は、真に価値のあるものです。 時代を超えて多くの革新的な視覚化があり、視覚化は時間の経過とともにより高度または複雑になっています。 金融やビジネスなどの分野で視覚化を真に維持して使用するには、upGradのビジネス分析認定プログラムを強くお勧めします。

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