データビジュアライゼーションの教科書 [単行本]

データビジュアライゼーションの教科書 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  分析の結果を、正しく伝える！データを効果的に表現するコミュニケーションの技術！考え方（理論編）とテクニック（実践編）を伝授！Ｂｅｆｏｒｅ＆Ａｆｔｅｒ（悪い例と改良例）形式で、実例７２通りを掲載！

• 目次

  第1章 データ活用時代の到来
  　1-1 序
  　1-2 本書の構成と読み方
  　1-3 高まるデータの価値
  　1-4 誰もがデータを扱う時代
  　1-5 比較力
  
  第2章 データビジュアライゼーションとは
  　2-1 データビジュアライゼーションの目的
  　2-2 データビジュアライゼーションの効果（グラフから読み取れること）
  　2-3 データビジュアライゼーションの類型
  
  第3章 データビジュアライゼーションに関する定義・研究
  　3-1 データの種類
  　3-2 視覚属性とゲシュタルトの法則
  
  第4章 データビジュアライゼーションのセオリー
  　4-1 データビジュアライゼーションの用途分類
  　4-2 チャートタイプ選択のセオリー
  　4-3 チャートタイプ一覧
  
  実践編
  第5章 Hop! 『インフォメーションデザイン』の基本のキ
  　5-1 色の基本① 色は強調したい要素に使う
  　5-2 色の基本② 色の数は少なめに
  　5-3 色の基本③ 彩度は控えめがオススメ
  　5-4 色の基本④ 色相違いの２色使いは要注意
  　5-5 色の基本⑤ 色使いの矛盾を避ける
  　5-6 色の基本⑥ 色の持つイメージを意識する
  　5-7 色の基本⑦ 一つの色に一つの役割
  　5-8 色の基本⑧ 誰にでも優しい配色を
  　5-9 色の基本⑨ 無意味な背景色を使わない
  　5-10 装飾の基本① 無駄な枠線はつけない - 棒グラフ
  　5-11 装飾の基本② 無駄な枠線はつけない - 数表
  　5-12 装飾の基本③ 無駄な装飾はしない - 棒グラフ
  　5-13 装飾の基本④ 無駄な装飾はしない - 折れ線グラフ
  　5-14 装飾の基本⑤ 太過ぎず細過ぎず - 棒グラフ
  　5-15 装飾の基本⑥ 太過ぎず細過ぎず - 折れ線グラフ
  　5-16 装飾の基本⑦ 目盛り線は控えめに
  　5-17 装飾の基本⑧ ラベルを付け過ぎない
  　5-18 装飾の基本⑨ 無駄な装飾排除のステップ
  　5-19 装飾の基本⑩ 3Dチャートは使わない - その１
  　5-20 装飾の基本⑪ 3Dチャートは使わない - その２
  　5-21 棒グラフの基本① 量の比較は棒グラフ
  　5-22 棒グラフの基本② 軸は必ずゼロスタート
  　5-23 棒グラフの基本③ 比較本数は増やし過ぎない
  　5-24 棒グラフの基本④ 並び順に意味を持たせる
  　5-25 折れ線グラフの基本① トレンド把握は折れ線グラフ
  　5-26 折れ線グラフの基本② 軸はカットしてもOK
  　5-27 折れ線グラフの基本③ 上下に余白を持つ
  　5-28 数表の基本① 並び順を常に意識する
  　5-29 数表の基本② 数値は桁を合わせて右揃え
  　5-30 数表の基本③ 数値の比較は横より縦で
  　5-31 チャート選択の基本① 横向きテキストは読みづらい
  　5-32 チャート選択の基本② 連続性がなければ折れ線NG
  　5-33 チャート選択の基本③ 数表でトレンドは見えない
  　5-34 チャート選択の基本④ 円グラフは精緻な比較に不適
  　5-35 チャート選択の基本⑤ 円の大きさで量の比較は困難
  　5-36 チャート選択の基本⑥ 構成比もトレンドは折れ線で
  　5-37 チャート選択の基本⑦ 適切なチャート選択のステップ
  
  第6章 Step! 違いを生むテクニック
  　6-1 見やすさアップのコツ① 凡例の位置に気を遣う
  　6-2 見やすさアップのコツ② 目盛は自然な間隔に
  　6-3 見やすさアップのコツ③ 時間軸は横軸が基本
  　6-4 見やすさアップのコツ④ 補助線を活用する
  　6-5 見やすさアップのコツ⑤ 傾向線を活用する
  　6-6 誤認回避の技術① グラフとラベルの不一致回避
  　6-7 誤認回避の技術② 二軸表示は分かりにくい
  　6-8 誤認回避の技術③ 同じ軸を二軸にしない
  　6-9 誤認回避の技術④ マイナスは下向きが自然
  　6-10 誤認回避の技術⑤ データ欠損は分かりやすく
  　6-11 多様なチャートと使い方① 積上げ棒の強調要素は最下部
  　6-12 多様なチャートと使い方② シェアは目的を明確に
  　6-13 多様なチャートと使い方③ 二指標の関係性は散布図で
  　6-14 多様なチャートと使い方④ 散布図は横軸原因・縦軸結果
  　6-15 多様なチャートと使い方⑤ 点の重なりは透過性で解消
  　6-16 多様なチャートと使い方⑥ 多次元散布図は分かりにくい
  　6-17 多様なチャートと使い方⑦ ブレットチャートを有効活用
  　6-18 多様なチャートと使い方⑧ 円よりもドーナツがオススメ
  　6-19 多様なチャートと使い方⑨ 面グラフでトレンドと量の両立
  　6-20 多様なチャートと使い方⑩ 面グラフを並べて比較する
  　6-21 多様なチャートと使い方⑪ ハイライトテーブルで直感的に
  　6-22 魅せる実践テクニック① 調査データ視覚化 - その１
  　6-23 魅せる実践テクニック② 調査データ視覚化 - その２
  　6-24 魅せる実践テクニック③ 調査データ視覚化のステップ
  　6-25 魅せる実践テクニック④ 基準点を合わせて比較 - その１
  　6-26 魅せる実践テクニック⑤ 基準点を合わせて比較 - その２
  
  第7章 Jump! BIツールで差をつける
  　7-1 BI活用法① マップを有効活用
  　7-2 BI活用法② スクロールは極力出さない
  　7-3 BI活用法③ フィルタを乱用しない
  　Column データビジュアライゼーション力の高め方
  　7-4 BI活用法④ ドリルダウン機能を活かす
  　7-5 BI活用法⑤ スパゲッティチャート解消法
  　7-6 BI活用法⑥ 組み合わせで課題解決 - スパゲッティチャート編
  　7-7 BI活用法⑦ 組み合わせで課題解決 - トレンドと量の両立編
  　7-8 BI活用法⑧ 組み合わせで課題解決 - 比率と量の両立編
  　7-9 BI活用法⑨ ダッシュボードもKISSの法則

• 出版社からのコメント

  データ分析の結果を正しく表現し、伝えられていますか？　本書は、データを効果的に表現するコミュニケーションの技術を伝授します。

• 内容紹介

  データ分析の結果を正しく表現し、適切に伝えられていますか？
  
  本書は、データを効果的に表現するコミュニケーションの技術を、
  
  ・考え方（理論編）とテクニック（実践編）に分け、
  ・実践編では、悪い例と改良例の比較形式で示した72通りの実例を用いて、
  
  わかりやすく伝授します。第7章では、人気のBIツールTableau（タブロー）を用いて、実践的に解説しています。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  藤 俊久仁(フジ トシクニ)
  株式会社ｔｒｕｅｓｔａｒマネージングディレクター。ｔｒｕｅｓｔａｒ　ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ株式会社代表取締役社長。２００２年東京工業大学理学部卒。マーケティングコンサルタント、スポーツアパレルのマーチャンダイザーを経て、２０１１年から株式会社ｔｒｕｅｓｔａｒに加わり、データ分析や戦略コンサルティング業務に従事。２０１３年からＢＩ実装や導入支援などのソリューション事業を本格展開。現在はコンサルティング事業全般を統括。２０１５年にはＢＩ実装支援を専門的に手掛ける子会社ｔｒｕｅｓｔａｒ　ａｃｔｉｖａｔｉｏｎを設立し代表を兼務
  
  渡部 良一(ワタナベ リョウイチ)
  株式会社ＮＴＴデータコンサルティング＆マーケティング事業部ソリューションコンサルティング統括部課長。２００４年早稲田大学社会科学部卒。同年にＮＴＴデータに入社し、１０年以上にわたり一貫して企業におけるデータ活用の取組を支援。２０１１年‐２０１２年には北米拠点に赴任し現地企業へのＢＩ導入に従事。現在は、日本におけるＴａｂｌｅａｕの第一人者として、グローバル企業のＢＩ／ＤＷＨシステムおよびデータ活用の構想策定・導入・定着化コンサルティングを担当

• 著者について

  藤　俊久仁 (フジ　トシクニ)
  株式会社truestar マネージングディレクター
  truestar activation 株式会社 代表取締役社長
  2002 年東京工業大学理学部卒。
  マーケティングコンサルタント、スポーツアパレルのマーチャンダイザーを経て、2011年から株式会社truestarに加わり、データ分析や戦略コンサルティング業務に従事。2013 年からBI 実装や導入支援などのソリューション事業を本格展開。現在はコンサルティング事業全般を統括。
  2015 年にはBI 実装支援を専門的に手掛ける子会社truestar activationを設立し代表を兼務。
  
  渡部　良一 (ワタナベ　リョウイチ)
  株式会社NTTデータ　コンサルティング＆マーケティング事業部　デジタルコンサルティング統括部　課長
  
  2004年 早稲田大学社会科学部卒。
  同年にNTTデータに入社し、10年以上にわたり一貫して企業におけるデータ活用の取り組みを支援。
  2011年-2012年には北米拠点に赴任し現地企業へのBI導入に従事。
  現在は、Tableauの第一人者注として、グローバル企業のBI/DWHシステムおよびデータ活用の構想策定・導入・定着化コンサルティングを担当。

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