最近奥さんから、私の何かの占い（？）結果を聞き、思うところがあったので、
思ったことを書いてみたいと思います。
色々な方が書いていらっしゃいますが、
私も思うところがあるので書きたいと思います。
Data Visualization はとても大切
モチベーション
データ分析では、問題を定義する、解く、行動を起こす、という大まかなフローで進むと思います。
それぞれの要素一つひとつが大切ですが、データ分析という立場での成果を考えるとかけ算となり、どれも重要な要素だと思います。
特に、最後の「行動を起こす」というところが難しいと思います。
データ分析者は、分析結果や改善施策などを、
ビジネス側のメンバーやエンジニアや、時には経営メンバーや顧客に伝えます（協同することもありますね）。
結果を公開、適切な範囲に共有する、正しく伝える、伝わってほしい、など色々ありますが、
データ分析者が期待することは「相手に動いてほしい」ということではないでしょうか。
広告の目的は、それを見た人が「行動を起こす」「実行する」といったことにあると
聞いたことがあります。
分析というお仕事でも分析結果をみせることにより（コミュニケーション）、意思決定をしてもらう人、最適化や自動化するエンジニアたちに、行動を起こしてもらうということが大切です。
どんなに難しい方法やいい問題提起をしても、最終的に最後で「よくわからん」「ふーん」といった風にとられられて、背景や目的を理解してもらえず改善策が流れてしまうともったいないですし、分析者としての価値が出せなかったということになります。
私は数年間の分析のお仕事を通して、いくつかもどかしいコミュニケーションを経験して、
「図」による共有や報告が、いかに重要であるかを身をもって経験しました。
R
Rで一番有名といわれているデータ、
FisherもしくはAndersonのアヤメの計測データを使って、
図によるストーリーを考えてみました。
> head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa