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 2
Search
Kazuya Araki
November 25, 2019
Science
0
38
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
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
500
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1.3k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
250
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
45
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
kazuya_araki_tokyo
0
41
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
100
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
35
Tableau + Pythonとデータのあり方
kazuya_araki_tokyo
2
100
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
71
Other Decks in Science
See All in Science
深層学習を利用して 大豆の外部欠陥を判別した研究事例の紹介
kentaitakura
0
260
事業会社における 機械学習・推薦システム技術の活用事例と必要な能力 / ml-recsys-in-layerx-wantedly-2024
yuya4
3
280
拡散モデルの原理紹介
brainpadpr
3
5.4k
機械学習による確率推定とカリブレーション/probabilistic-calibration-on-classification-model
ktgrstsh
2
330
第61回コンピュータビジョン勉強会「BioCLIP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」
x_ttyszk
1
1.6k
Mechanistic Interpretability の紹介
sohtakahashi
0
480
Snowflakeによる統合バイオインフォマティクス
ktatsuya
PRO
0
560
機械学習を支える連続最適化
nearme_tech
PRO
1
210
多次元展開法を用いた 多値バイクラスタリング モデルの提案
kosugitti
0
210
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
130
【健康&筋肉と生産性向上の関連性】 【Google Cloudを企業で運用する際の知識】 をお届け
yasumuusan
0
420
Celebrate UTIG: Staff and Student Awards 2024
utig
0
530
Featured
See All Featured
Faster Mobile Websites
deanohume
305
30k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.2k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
132
33k
A Philosophy of Restraint
colly
203
16k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Unsuck your backbone
ammeep
669
57k
It's Worth the Effort
3n
183
28k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
26
5.1k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
160
15k
Designing for Performance
lara
604
68k
Transcript
Art and Science of Visual Analytics Episode 2: Forms and
Positions
None
Episode 0 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)
今回は、形と位置
Preattentive Attributesの種類 Color - 色 Form - 形 Position -
位置 Movement - 動き
Form Color Position
TL;DR (Visual) Illusion Shapes and Position
ゲームをしましょう :)
どちらが大きい?
どちらが大きい?
傾きが大きいのは?
傾きが大きいのは?
人間の視覚を騙すのはとても簡単
None
None
None
以上を頭の片隅に
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。
Best Practices of Shapes and Position
組み合わせの法則
向き + 位置 = 折れ線グラフ
長さ + 幅 + 位置 = 棒グラフ
形状 + 位置 + グループ = 散布図
複雑そうなグラフも紐解くと組み合わせ
長さ + 幅 + 位置 + サイズ = ウォーターフォールチャート
サイズ + 位置 + グループ = バブルチャート
サイズ + グループ = パックバブルチャート
空間を最大限活用する
サイズ + 位置 + 囲い = ツリーマップ
位置(緯度、経度) + 囲い = 地図
色も組み合わせてみると、さらに強力に
長さ + 幅 + 位置 + 囲い + 色相 =
積み上げ棒グラフ
向き + 位置 + 囲い + 色相 = 面グラフ
サイズ + 向き(角度) + 囲い + 色相 = 円グラフ
位置 + 囲い + 彩度 = ヒートマップ
すべてのグラフは Preattentive Attributesから できている
TL;DR (Visual) Illusion 人間の視覚情報は容易に騙される(錯覚、錯視) 視覚を悪用しないように注意する Shapes and Position すべてのグラフを構成している要素はPreattentive Attributesである
色と組み合わせると強力な表現力となる
None