Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
Search
Kazuya Araki
November 25, 2019
Science
100
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
Kazuya Araki
November 25, 2019
More Decks by Kazuya Araki
See All by Kazuya Araki
Tableau事例紹介 / Tableau Case Study of Eureka
kazuya_araki_tokyo
1
1.2k
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
2.3k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
330
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
120
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
170
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
kazuya_araki_tokyo
0
88
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
80
Tableau + Pythonとデータのあり方
kazuya_araki_tokyo
2
160
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
110
Other Decks in Science
See All in Science
SpatialRDDパッケージによる空間回帰不連続デザイン
saltcooky12
0
270
イロレーティングを活用した関東大学サッカーの定量的実力評価 / A quantitative performance evaluation of Kanto University Football Association using Elo rating
konakalab
0
300
データベース12: 正規化(2/2) - データ従属性に基づく正規化
trycycle
PRO
0
1.3k
俺たちは本当に分かり合えるのか? ~ PdMとスクラムチームの “ずれ” を科学する
bonotake
2
2.5k
AI(人工知能)の過去・現在・未来 ~AIは人類を越えるのか~
tagtag
PRO
0
120
あなたに水耕栽培を愛していないとは言わせない
mutsumix
1
360
共生概念の整理と AIアライメントの構想
hiroakihamada
0
230
「念のためのログ保存」を組織全体でやめるためのポリシーと仕組み作り
i2tsuki
4
240
Utiliser Bitcoin sans Internet
rlifchitz
0
290
KISHIMOTO Atsuo
genomethica
0
170
20260220 OpenIDファウンデーション・ジャパン ご紹介 / 20260220 OpenID Foundation Japan Intro
oidfj
0
370
プロジェクト「Azayaka」のSARの数式とジオメトリ
syuchimu
0
380
Featured
See All Featured
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.5k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.9k
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
190
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
67
56k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.7k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.9k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
440
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
300
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.2k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Transcript
Art and Science of Visual Analytics Episode 0: Prologue
None
TL;DR Visual Analytics Preattentive Attributes
ところで、なぜ、データは Visualization(可視化)しないと いけないのでしょうか?
解の一つ
ゲームをしましょう :)
A. 3こ •はいくつありますか?
A. 18こ •はいくつありますか?
8は左から何番目ですか? 1, 1, 2, 3, 5, 8, 11, 13, 21,
34 A. 左から6番目
A. 12こ 8はいくつありますか? 3.14159265358979323846 3.26433832795028841971 3.69399375105820974944 3.59230781640628620899 3.86280348253421170679
いかがでしたか?
Art and Science of Visual Analytics Episode 0: Prologue
Art and Science of Visual Analytics
What is “Art” ?
What is “Art” ? Not “芸術、美術” , but “技術、技巧” .
Not “感覚的” , but “創造的” . Not “理解し難いもの” , but “理解しやすいもの” .
Art and Science of Visual Analytics
What is “Science” ? 体系化された知識の総称 科学的手法に基く知識、学問 自然科学 科学 - Wikipedia
Art and Science of Visual Analytics
None
どういうことか?
認識する -> 記憶する
記憶の三段階 タイプ 保持期間 容量制限 Sensory memory(即時記憶) 200~500ミリ秒 特徴のあるものだけ。 Short-term memory(短期記憶)
10~15秒 一度に7項目まで。 Long-term memory(長期記憶) 生涯 個人差がある。
いかに無駄を排除し 適切な情報を取捨選択できるか
None
記憶する -> 理解する
cf. 現実にあるグラフ
None
None
ということで、Creatorライセンスを お持ちのみなさま、がんばって きれいなグラフを作りましょう!
Visual Analyticsは、 ネ申エクセルや、クロス集計を 非難しているわけではありません。
ただ、
気をつけないといけない。
Creatorのみなさん、 あなたが作っているものは、 こうなっていませんか?
あるいは、
Viewerのみなさん、 あなたが見ているものは、 こうなっていませんか?
None
None
None
None
男女別人口及び人口性比-全国,都道府県(大正9年~平成27年)
None
伝えたいことは何か?
Best Practices of Visual Analytics
記憶と人間の感覚を有効に利用する 見なくてもよいものを見せない 読まなくてよいものを読ませない 覚えなくてよいものを覚えさせない 考えなくても、理解できる(ように仕向ける)
Don’t think, Feel?
No. Think, and Feel!
Creatorのみなさん、 Viewerが一目で理解できる Vizを作りましょう
Viewerのみなさん、 理解し難いVizを発見したら Creatorにアクションしましょう
Preattentive Attributes
Preattentive = 前注意的な Attributes = 属性
None
Preattentive Attributesの種類 Color - 色 Form - 形 Position -
位置 Movement - 動き 今回は対象外
Form Color Position
8はいくつありますか? 3.14159265358979323846 3.26433832795028841971 3.69399375105820974944 3.59230781640628620899 3.86280348253421170679 3.82148086513282306647
8はいくつありますか? 3.14159265358979323846 3.26433832795028841971 3.69399375105820974944 3.59230781640628620899 3.86280348253421170679 3.82148086513282306647
8はいくつありますか? 3.14159265358979323846 3.26433832795028841971 3.69399375105820974944 3.59230781640628620899 3.86280348253421170679 3.82148086513282306647
8はいくつありますか? 3.14159265358979323846 3.26433832795028841971 3.69399375105820974944 3.59230781640628620899 3.86280348253421170679 3.82148086513282306647
None
Preattentive Attributesを使うということ 色でわかる 形でわかる 位置でわかる 「考えなくても、理解できる」を助ける
TL;DR Visual Analytics 考えなくても、理解できるように工夫する Preattentive Attributes Visual Analyticsを助ける考え方(= Art and
Science)
None
None
余談ですが
Form Color Position
これってもしかして🙄
None
None
None
None
None