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
0
64
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
Kazuya Araki
November 25, 2019
Tweet
Share
More Decks by Kazuya Araki
See All by Kazuya Araki
Tableau事例紹介 / Tableau Case Study of Eureka
kazuya_araki_tokyo
1
920
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1.8k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
280
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
67
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
130
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
kazuya_araki_tokyo
0
61
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
54
Tableau + Pythonとデータのあり方
kazuya_araki_tokyo
2
120
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
85
Other Decks in Science
See All in Science
データベース04: SQL (1/3) 単純質問 & 集約演算
trycycle
PRO
0
850
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
180
academist Prize 4期生 研究トーク延長戦!「美は世界を救う」っていうけど、どうやって?
jimpe_hitsuwari
0
140
3次元点群を利用した植物の葉の自動セグメンテーションについて
kentaitakura
2
1.2k
Valuable Lessons Learned on Kaggle’s ARC AGI LLM Challenge (PyDataGlobal 2024)
ianozsvald
0
390
MoveItを使った産業用ロボット向け動作作成方法の紹介 / Introduction to creating motion for industrial robots using MoveIt
ry0_ka
0
490
Introd_Img_Process_2_Frequ
hachama
0
560
Iniciativas independentes de divulgação científica: o caso do Movimento #CiteMulheresNegras
taisso
0
1.5k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
130
ほたるのひかり/RayTracingCamp10
kugimasa
1
710
局所保存性・相似変換対称性を満たす機械学習モデルによる数値流体力学
yellowshippo
1
270
トラブルがあったコンペに学ぶデータ分析
tereka114
2
1.6k
Featured
See All Featured
Fireside Chat
paigeccino
37
3.5k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.8k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.6k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.4k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.1k
Code Review Best Practice
trishagee
68
18k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
124
52k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
329
21k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
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