データ可視化 完全入門　～すぐに使えてずっと役立つグラフデザインの理論とテクニック [単行本]

データ可視化 完全入門　～すぐに使えてずっと役立つグラフデザインの理論とテクニック の 商品概要

• 目次

  ■■理論編
  ■第1章　「押さえたい」データ可視化の大前提
  ●1-1　データ可視化の重要性と役割
  ●1-2　グラフを適切にデザインするための観点
  
  ■第2章　「伝わる」グラフの種類と要素
  ●2-1　一般的なグラフとその使い方
  ●2-2　グラフの構成要素とデザイン
  
  ■第3章　「わかりやすい」を生むデザインルール
  ●3-1　視覚化チャネルとグラフデザインの法則
  ●3-2　「色」の効果的な使い方
  
  ■■実践編
  ■第4章　ケースで学ぶグラフデザイン［基礎］
  
  ●4-1　量の可視化
  CASE1　単一カテゴリの量の比較　自社サービスの会員数を比較する
  StepUp01　棒グラフのデザイン
  ExcelTips01　棒グラフのレイアウトを調整する
  CASE2　複数カテゴリの量の比較　4つの市場で企業ごとの売上額を比較する
  
  ●4-2　時系列の可視化
  CASE3　時系列の可視化　自社サービスの会員数の推移を分析する
  ExcelTips02　折れ線グラフのレイアウトを調整する
  CASE4　複数の時系列の可視化　2つのサービスの会員数推移を比較する
  StepUp02　折れ線グラフのデザイン
  ExcelTips03　軸目盛りラベルを調整する
  
  ●4-3　割合の可視化
  CASE5　単一カテゴリの割合の把握　各企業の市場シェアを分析する
  ExcelTips04　棒グラフに100％を示す枠線を追加する
  StepUp03　円グラフのデザイン
  CASE6　複数カテゴリの割合の把握　サービスごとに会員タイプの割合を分析する
  
  ●4-4　関係の可視化
  CASE7　2変数の関係の分析　研修参加時間による人事評価への効果を分析する
  ExcelTips05　グラフに平均点と平均線を追加する
  StepUp04　散布図のデザイン
  CASE8　カテゴリを含む関係データの可視化　サービス2種類の広告費と売上高の関係を比較する
  StepUp05　層別散布図と回帰線の考慮点
  ExcelTips06　層別散布図を作成する
  
  ●4-5　ばらつきの可視化
  CASE9　単一の分布の把握　イベント参加者の年齢のばらつきを把握する
  ExcelTips07　ヒストグラムを作成する
  StepUp06　ヒストグラムのデザイン
  CASE10　2つの分布の比較　2部門の人事評価のばらつきを比較する
  ExcelTips08　重ね合わせヒストグラムを作成する
  
  ●4-6　地理データの可視化
  CASE11　地理情報の可視化　都道府県ごとに店舗数を分析する
  ExcelTips09　コロプレスマップを作成する
  
  ●4-7　順位の可視化
  CASE12　ランキングの推移の分析　業界ランキングの推移を把握する
  ExcelTips10　スロープチャートとバンプチャートを作成する
  
  ●4-8　表の可視化
  CASE13　表を用いたデータの表現①　自社の主要製品の売上報告書を作成する
  ExcelTips11　条件付き書式を設定する
  CASE14　表を用いたデータの表現②　製品ごとの月別売上データを報告する
  ExcelTips12　スパークラインを表示する
  
  ■第5章　ケースで学ぶグラフデザイン［発展］
  ●5-1　量の可視化
  CASE15　正負の量と差分の把握　月ごとの収支と利益を分析する
  ExcelTips13　複合グラフを作成する
  ExcelTips14　ブレットチャートを作成する
  CASE16　差が小さい量データの比較　自社と競合他社の企業価値を比較する
  ExcelTips15　ドットプロットを作成する
  
  ●5-2　時系列の可視化
  CASE17　複数の時系列の可視化　自社と競合サービスの会員数を分析する
  ExcelTips16　スモールマルチプル折れ線グラフを作成する
  CASE18　スパースな時系列データの可視化　ブログ訪問者数を分析する
  StepUp07　多様な時系列データに対応したデザイン
  
  ●5-3　割合の可視化
  CASE19　時系列データを含む割合の可視化　企業別の市場シェアの推移を分析する
  StepUp08　「構成比」と「トレンド」に注目するときのグラフデザイン
  CASE20　階層的な割合データの可視化　部署やチームの売上貢献度を分析する
  StepUp09　多様な階層構造のデザイン
  CASE21　アンケート結果の可視化　自社製品の評価を分析する
  
  ●5-4　関係の可視化
  CASE22　3変数の関係の分析　「人事評価」「研修参加時間」「満足度」の相関を分析する
  StepUp10　多変数の関係のデザイン
  CASE23　時系列を含む関係性の分析　作業人員数と生産量の関係の推移を把握する
  
  ●5-5　ばらつきの可視化
  CASE24　複数カテゴリの分布の把握　商品カテゴリごとの売上のばらつきを分析する
  StepUp11　多様なばらつきのデザイン
  
  ■Appendix　データ可視化の発展的なトピック

• 内容紹介

  データ分析の重要性が高まる中、データから情報を読み取る手段として「データ可視化」に注目が集まっています。しかし、
  
  「多種多様なグラフのうち、どれが適しているんだろう」
  「どのようにラベルや軸をデザインすればいいんだろう」
  
  と悩む方も多いでしょう。そこで、本書はデータ可視化の「理論」とビジネス課題にもとづいた「実践」をもとに、データ可視化の手法を解説しています。
  この1冊で、データ可視化の基礎知識から、データの種類や目的に応じたグラフのデザイン、さらには実務で役立つ可視化テクニックまで幅広く学ぶことができます。また、できるだけ多くの方がすぐに実践できるように「Excel」での作図例とその操作手順も解説しています。「データ可視化」の基本をしっかりと学びたい方にぴったりの、実用的な入門書です。

• 著者について

  高比良 健太郎 (タカヒラ ケンタロウ)
  データサイエンティスト。香港科技大学ビッグデータ研究所所属。経済学学士／情報学修士（京都大学）。コンサルティングファームおよび技術系スタートアップを経て独立。製造、交通、ヘルスケアなど幅広い分野で、データ解析や可視化、関連技術の研究開発に携わる。AIやデータ可視化に関する国際会議での論文発表多数。専門家だけでなく一般の人々にもデータの理解と活用を広げることに力を入れている。Schooでの講座「練習問題で学ぶグラフデザイン」は、6,000以上のお気に入りを獲得（2025年6月現在）。

データ可視化 完全入門　～すぐに使えてずっと役立つグラフデザインの理論とテクニック の商品スペック