備忘録として残しておきます。
ポエムに近いかもしれない。
〇ビジュアライゼーションの導入
・数字の裏に何があるかを視覚的に見せる
・Taskを達成するためにビジュアル化する
・チャートは理解するためのツール
→文字だけで伝える、理解するには時間がかかる。
上司にもよく言われることだが限られた時間でパッと理解してもらうためには
絵（≒グラフ）でちゃんと説得力を持たせないといけない
※ただしクロス集計も特定の値を観たいときに便利なので
適切なグラフの組み合わせを行うと良い。
〇人の記憶
・センサメモリ…本能的、潜在的
・短期記憶…１度に７つ程度
・長期記憶…個々人の能力による
→センサメモリを有効なものにして（直感的にわかるビジュアル）
短期記憶を有意義な領域へもっていく
上の話に通じる。要は一瞬で理解・判断してもらうためには
ごちゃついて絵ではダメ。必要な情報を必要なだけ出す。
〇ビジュアライゼーションを作る際にまず
質問から始める
→目的から入らず形から入ろうとすると時間を浪費するだけとなる。
最初からどのようなイメージを求めているか理解を合わせておくと良い。
ヒトが認知しやすいPreattentive Attributesはどれか？
位置 ＞ 色 ＞ サイズ ＞ 形状
・形状
向き、幅、長さ、囲い、サイズ、形状
・色 ※省スペース
色相、彩度
・位置
空間グループ、位置
→シーンに応じて必要な属性を取捨選択することでより効果的な絵となる。
属性ごとに強弱はあるが、表現したい内容と使い方１つで強力な武器になる
スペースとの相談もあるので色による表現というものに頼ることが多いが
色も多ければよいというものではない ※後述
〇データタイプと相性
・分類的な名義：形状・色相 ※つまり相関性や連続性がないデータ
（例：トヨタ、ダイハツ、日産）
・量的：位置・長さ・サイズ・色の彩度
・順序的な名義：位置・サイズ・色の彩度・色相・形状
・経時的な傾向：折れ線グラフ、面、棒グラフ
・比較とランク付け：棒グラフ
・相関性：散布図・複数の折れ線グラフ
・分布：箱ひげ図、ヒストグラム
→あくまで一例。表現したいものに応じて使い分けること。
個人的に円グラフを毛嫌いする理由はそこまでないと思うので
構成比を出す場面では利用するのもよいと思う。
〇人がイメージしやすい組み合わせ
・場所：地図
・時間：線グラフ
・比較値：棒グラフ
※データ数が多い場合は横向きの方がわかりやすい
・相対的割合：ツリーマップ
・関連性：縦横軸グラフ
→おおむね同意。ただ比率を見る場合においては
円グラフも強力なツールだと思っているので利用してよいと思う。
〇なぜ円グラフはおすすめされないのか？
・人の視覚系はパイの見積もりに不向き
・すぐ隣りのパイ同士でしか比較できない
→つまり比較したいデータ数が多い場合には不向きだと言っている。
DataSaberプログラムで分析している内容は
最低でも5、多い時には数千のデータの比較なので確かにその場合には不向き。
個人的にはデータが3,4程度の比較であればまだ許容範囲かなという印象。
〇色
・不用意にたくさんの色を使用しない
→１つのビューデは7~10種類程度に制限する(P.20)
→色ごとの分別や不用意な関連付けが生まれてしまう
・既に位置で視覚化がなされているなら彩度で特徴づけする
・背景色との組み合わせにも注意する
→色使いに関してはデザインセンス、デザインの知識を多少入れておくべきだが
上記のポイントだけでも抑えておくだけで視認性はだいぶ改善される。
※幹部層に説明を入れた際に適当な色遣いをしたスライドに対して
そのデータ同志は何か関連があるのかというツッコミを受けたこともありだいぶ冷や汗をかいた。
意図せぬ意味づけが発生しないよう予め回避しておくべき。
〇地図
空間的な質問があるときに利用する
→位置情報持ってるからただ利用するというのはムダ
地理的意味（距離の近さ、エリア範囲の大小、緯度経度など）が
データの因果関係に結びつきそうなら積極的に採用してもよいと思う
〇コンテキスト
全員共通なコンテキストを利用すること
→社会一般の共通認識や特定の集団での共通認識（社内の文化、常識など）を理解すること
特定の色や形状が持つ意味を考えて利用すること
※正直何が一般的かというのは難しいと思う…ので
個人的には凡例もちゃんと表示してその色、形状が何を表しているのかは
ちゃんと示しておく方が良いと思っている
〇比較値
データを強化してあげるためには比較対象を用意する
棒グラフは非常に効果的
→先のPreattentive Attributesの強弱にもつながるが
棒グラフは位置という強力な属性を持っている。
点のプロットでも似たようなことができるが
点だと点のサイズが逆に邪魔をして位置をわかりにくくさせることがある。
〇ダッシュボード
・探索型（データの中立性に基づく）
・説明型（意見が明確、ストーリーテリング）
-ビューの数は3，4程度に制限すべき
-強調すべき点を整理して、伝わりやすくする
-データから情報を抽出
→自分の経験上の話で、探索型ダッシュボードを作成していて思うのだが
提示するデータ量が大きくなりがちなことが多い。
分析対象となるあらゆるデータをある程度網羅しつつ
Viewerが探索できるようにする、となると殊更。
おそらくここでServerの要否というのが出てくるのかなと思っている。
〇ツールヒントを効果的に活用するには
・必要な情報に絞り、わかりやすい文言とフォントに変更する
→ツールヒントも便利機能だがスペースが限られていることと
あまりにたくさん詰め込むと肝心なVizにかぶさってしまう。
最低限に絞りつつ、個人的にはViz上にちゃんと表現する方法を選びたい。
【デザインについて】
考えなくてもわかる自然なデザインを目指す
→最初の話に戻るがTaskのための理解・判断に時間を取らせてはいけない
一目で観て、一瞬で判断してもらうようなVizづくりのためにも
Viz作成の経験値、ならびに表現方法をため込んでいくのが良い。
※のちに出てくるデータは見られると美しくなるに通じる。