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
67
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
970
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1.8k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
300
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
79
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
67
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
58
Tableau + Pythonとデータのあり方
kazuya_araki_tokyo
2
130
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
86
Other Decks in Science
See All in Science
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
160
ド文系だった私が、 KaggleのNCAAコンペでソロ金取れるまで
wakamatsu_takumu
2
1.3k
アナログ計算機『計算尺』を愛でる Midosuji Tech #4/Analog Computing Device Slide Rule now and then
quiver
1
260
知能とはなにかーヒトとAIのあいだー
tagtag
0
120
機械学習 - DBSCAN
trycycle
PRO
0
1k
オンプレミス環境にKubernetesを構築する
koukimiura
0
350
Accelerated Computing for Climate forecast
inureyes
PRO
0
120
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第25回: Differences in misinformation sharing can lead to politically asymmetric sanctions (Nature, 2024)
hkefka385
0
130
論文紹介 音源分離:SCNET SPARSE COMPRESSION NETWORK FOR MUSIC SOURCE SEPARATION
kenmatsu4
0
310
機械学習 - K-means & 階層的クラスタリング
trycycle
PRO
0
1k
データから見る勝敗の法則 / The principle of victory discovered by science (open lecture in NSSU)
konakalab
1
150
[Paper Introduction] From Bytes to Ideas:Language Modeling with Autoregressive U-Nets
haruumiomoto
0
130
Featured
See All Featured
Designing for Performance
lara
610
69k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
224
9.9k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
83
9.2k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
810
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
Scaling GitHub
holman
463
140k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
57
5.8k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
13k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
339
57k
Facilitating Awesome Meetings
lara
55
6.5k
Faster Mobile Websites
deanohume
309
31k
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