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ダッシュボード関連の本だがそれに関わらずデータ分析まわりの人であれば必読の本ではないか
難しいことでないのに他人の差別化する費用対効果が抜群である
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経験則的に理解してることがほとんどだけど、改めて体系的に並べてくれているのはありがたいし、辞書的に使えるのでは。
著者はオーディエンスっていう表現してたけど、おっしゃる通り誰が見るかっていう視点は大事ですよね。なんのために作ってるのかは常々意識しないといけませんね。
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漠然とデータをグラフ化していることは多いが、その時に相手がどう思うかを伝わらないグラフと伝わるグラフを用いて紹介されているため大変参考になった。
仕掛け(デザイン、見せ方)は非常に参考になるし、仕掛けについてさらに勉強したくもなった。
また、BIツールを使用したことがなかったがBIツールの有用性も非常に感じた。
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とてもよかった。ビジュアライズとは？を分かりやすく言語化されており、すぐに実践できるものが多いと思った。自分の会社もこんなダッシュボードを用いた指標ウォッチや議論が当たり前になればいいなと思った。
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著者がTableauユーザーだからというのがあるのだと思うが、Tableauのカラーパレットや、フォントサイズなどを使ったグラフが多く自分には見やすいとは感じられなかった。
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データを可視化したダッシュボードを作る機会があるため、読破。
読む前と読んだ後では、どう可視化するか、なんとなくで作成していたものが、理論に従ってどう作るべきか考えることができるようになった。
手元に置いておきたい本。
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グラフをどう見せると分かりやすいのか、に絞って解説している本。
エクセル操作のノウハウは一切載っていないので、ピボットや軸の調整に毎回試行錯誤している状態の自分が読むのは早かった。著者はオーディエンスと読んでいるが、誰がなんの目的で読むのかを考えて資料を見せるのは資料作りの際には肝に銘じておきたい。
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・内容としては薄め
・tableauを使う人にはおすすめ
・ある程度tableauを触ったことがあり、つまずいた経験を持った後に読むのが良い
・データビジュアライゼーションの入門書として読むのはおすすめしない
・効果的な見せ方と避けた方が良い見せ方、両方の事例があるのが良い
・手元に置いておきたまに読み返すことで、新たな気づきと反省を得られる
・細かい技法はさておき、棒グラフと折れ線さえ使っていればなんとかなる
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一読した。後半のダッシュボード事例集は私の業務ではあまり関係ないので読み飛ばしたが、序盤3章分は可視化のtipsが詰まっていて面白かった。おすすめ。
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Tableau初心者、データを可視化する人におすすめです。
グラフを作成するにあたり、どんなことを意識して作ればいいのかがわかります。見たことないグラフも出てきておもしろいです。
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視覚化の技術が網羅されている。
男性では5％もいる色覚異常者にも識別できる色遣いに配慮する。赤と緑の視細胞がX染色体上にあり、男性の異常率は高いので、赤と緑を同時に使うことは避ける方がいい。ダイバージェントカラーなど同時に使う色は、赤と青がよい。
ベースカラーには寒色系やくすみ調、強調カラーにはパステル系を、アラートには赤・緑・オレンジなどの濃い色がおすすめ。ベースカラーを7～8割、メインカラーを1～2割、強調カラーは5％が目安。
可読性の赤いフォントを用いる。
Century Gothic
Arial
Trebuchet MS
Verdana
Time New Roman
Lucida sans
Consolas
Segoe UI
メイリオ
ヒラギノ角ゴシック
量：棒グラフ、パックドバブル、レーダーチャート
割合：積み上げ棒グラフ、円グラフ、ツリーマップ
時間推移：線グラフ、棒グラフ、スロープチャート、エリアチャート、ヒートマップ
分布：ヒストグラム、箱ひげ図、バタフライチャート
ランキング：棒グラフ、バンプチャート
関係性：散布図、棒グラフと線グラフ
差：分岐棒グラフ、分岐線グラフ
地理空間：コロプレス、比例シンボル、ドットマップ
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## わかったこと
- データがごちゃごちゃしている状態をクラター（Clutter）という。不要なものを捨て、認知負荷を下げることを心掛ける。
- 色について。人間が一度に認識できるのは8色まで。筆者は4色以下に抑えるよう心掛けている。変化を表現したい場合は彩度を調整して用いる（グラデーションのようなやつ）。
- テキストについて：重要なことは大きく表示する。空白も十分にとる。フォントは2種類以下、フォントサイズも4種類以下にする。グラフ化が難しい場合は、潔くテキストで簡潔に示す。
- オーディエンスを意識すること。オーディエンスは誰？真のペインポイントは？
- 素早くプロトタイプを作ること。データがあっても何ができるかのイメージがついていないと、議論が空中戦になりやすい。アジャイル的に素早く作り、フィードバックと改善を繰り返す。
## 感想
参考になった。データ分析業務において自分が感じていることが多く述べられていたが、それがわかりやすく明文化されていて、自分の考えを整理するのに役立った。何を足すかではなく、何を捨てるかが大事であるというのはとても共感できる。仕事をしていると汚いグラフや何が言いたいのかわからない資料に遭遇することも多く、この考え方を理解しているかどうかでアウトプットの質が変わってくると思う。
