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グラフの得意な表現方法をさらさらと読める程度のレベルでまとめてある。
データジャーナリズムの章は面白い内容だった。
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別にこれと言って得るものはなかった。
各グラフを作った人の話は要らないので、もう少しハッとさせられる情報が欲しかった
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各グラフが由来、統計の歴史のようなことが簡単に書かれている。統計のテキストではないので注意。グラフが解釈できるようになるには別の教科書が必要だろう。
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代表的なグラフの紹介とその使いどころについて分かりやすく解説されています。ただ、普段仕事でグラフを使いこなしている方にとってはやや初歩的な内容で物足りないかも知れません。
むしろ、棒グラフや折れ線グラフ、円グラフといった、現代では良く知られているグラフを考案した人やその時代背景等について紹介されている部分が、他の書籍とは異なるユニークな点だと思います。
グラフの読み方だけではなく、その特有の「落とし穴」に注意することで、新聞やテレビといったメディアが発する言葉に惑わされることなく、正しく事象を捉えることができるようになります。
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恒例の2018年GWの大掃除で部屋の隅から、読みかけの本を発掘しました。GW前に読み始めた本でしたが、途中で読みたい本を先に読んでしまったために、いつの間にか隅に追いやられていました。先ほど読み終えました。
ビジネスパーソンにとって、資料作成時に強力な味方となるのが、グラフです。表よりも言いたいことをすぐに伝えられるので便利です。この本で紹介されているグラフを有効に利用していきたいと思いました。
特に、最後の章に紹介してあった、積み上げグラフ・積み上げないグラフ、面グラフは有効のようですね。
以下は気になったポイントです。
・グラフを作るメリット、1)伝えたい内容を言葉にしなくても相手に伝えやすい、2)図だから覚えやすい、数字を絵に変えて覚えやすい形で表現する、デメリットとしては、誰でもなんとなくそれっぽいグラフが作れる(はじめにp7)
・グラフにするとは、自分の言いたい切り口でデータをグラフィカルに表現する方法を指す、年収が低くても必要な耐久消費財を示すには、データ項目は最も普及率が低い順番から左から右へ並べる(p15)
・グラフの表現方法として、1)データ項目の比較、個別:棒グラフ、全体実数:レーダーチャート、積み上げ棒グラフ、全体割合:円グラフ、2)時間の経過による推移、個別:折れ線グラフ、全体実数:面グラフ、3)データの偏り:ヒートマップ、4)データ項目同士の関係:散布図(p18)
・円グラフは、12時を指すはじまりの地点を基準にして円グラフを読み解くのに慣れているので、円グラフは多い順にならべるべき(p73)
・円グラフで表現できる項目の数はせいぜい7個で、残りは「その他」にする、その他の割合は10-15%程度(p77、79)
・レーダーチャートは必ず複数の点(5つ以上が望ましい)を打ち込む、複数あるデータ項目の「比較」、全体と部分を同時に比較することができる(p101、103)
・ヒートマップの色使いは、基本的には「青と赤」「緑と赤」の2色と、真ん中を意味する白系の1色の合計3色を使う(p128)
・因果関係は、片方の値が増えたり減ったりした場合に、もう片方の値が同じように減ったり増えたりする関係を指す、因果関係は理由が明確な1本のストーリー、相関関係は2本のストーリーの関係性を表している(p155)
・散布図は、どう見せるか?、よりも「何を見せるか?」というストーリーが大事(p158)
・円グラフは「総量がわからないので違う円グラフの内訳と比較できない」というデメリットがある、そのデメリットは、積み上げ棒グラフを使う(2本の棒グラフを並べる)ことで回避できる(p166、167)
・積み上げ棒グラフは、下から数えて2つ目の高さの始点が1つ目の高さの終点になるので、2つ目の項目のデータ項目が比較しずらい、こうした場合は、積み上げたデータ項目を分けて描く(積み上げず棒グラフ)と良い(p172)
・面グラフは、必ず複数の時点、面の中に複数のデータ項目を描きます、面の内訳が1つだけ描かれる面グラフは単なる折れ線グラフ(p183)
2018年5月6日作成
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グラフの作り方により表現が変わってしまう。本当の真実はいくらあがいても人の目に判断できる状態にはならないだろう。
棒グラフ
折れ線グラフ
円グラフ
レーダーチャート
ヒートマップ
散布図
積み上げグラフ
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用いるデータと伝えたい内容(メッセージ)によって使うべきグラフは異なってくる。人口推移であれば線グラフ、年代別構成比であれば円グラフといった具合。
積み上げグラフ、面グラフの使い方について新たな発見があったので、早速使ってみるつもり。
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URLはこちら http://gihyo.jp/book/dennou/2017/182 『電脳会議 Vol.182 』 : → URLはこちら http://gihyo.jp/book/pickup/2017/0081 『一瞬で伝わるグラフとは? 』 :
グラフは便利!。 データを一目で表現できる。
お仕事をしていなくても、日常の数値を身近に感じされるツールです。
ご年配の方がパソコンを始めた時には、体調管理にエクセルを使うことを勧めます。
体温・血圧・歩数などをコメントと合わせて記録。
初心者が一生懸命入力した数値が、一瞬でグラフになるときの驚き、でも続けているかなぁ。
お金の管理にもグラフは一役買うはず。
こんな時は棒グラフ、この場合は折れ線グラフ と 常識のようにアドバイスしてきましたが、それを再確認させてくれるのが 本書です。
わかりやすい事例で、どのグラフを使えばいいのかが示される。
さらに、伝えたいことによって データの選択・並び順を変えることも重要。
データの意味をしっかり把握していないと、有りもしない相関関係を示すことになる。
ビッグデータの時代になり、世の中、そういう数値のマジックに騙されないようにしなければならない。
それが、本書の特別付録 データジャーナリズム入門に、熱く書かれている。
読む人のレベルなりに、面白い本発見があるだと思います。
2017/10/12 予約 10/21 借りる。11/3 読み始める。11/10 読み終わる。
グラフをつくる前に読む本 一瞬で伝わる表現はどのように生まれたのか
内容と目次・著者は
内容 :
これまでなんとなくグラフを作成してきた人に向けて、棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップ、散布図などの主要なグラフの見せ方を、歴史から丁寧に説明。
データを分析して認識違いを解くデータジャーナリズムも紹介する。
目次 :
第1章 グラフとデータ
私たちにもっとも身近な「統計データ」の意外な歴史
(民間でも使われはじめる統計データ)
そもそも「データ」とは何だろう?
知っておきたいデータの型、横断面データと時系列データ
(そのデータ、最適な表現方法は棒グラフ? 折れ線グラフ?)
第2章 棒グラフ
ビジネスの現場で最も使われている棒グラフ
(棒グラフを使えば「どのデータ項目が大きいか?」がわかる/データ項目の並び方を変えるだけでグラフの印象は変わる/沖縄県の人口密度は意外と高い?「データ項目」の並べ方で気付きを得るには/時系列データにも対応している棒グラフ)
「グラフ」の生みの親は誰なのか?
(統計データのグラフ化に挑んだ男:ウィリアム・プレイフェア/ウィリアム・プレイフェアの波乱万丈な生涯/世紀の大発明だった棒グラフ/棒グラフは年表にインスパイアされたおかげ?/グラフはデータを一瞬で伝えるために誕生した)
第3章 折れ線グラフ
時系列データなら折れ線グラフ
(折れ線グラフを使えば「どの時点の傾きに着目するべきか?」がわかる/誰もが一度は間違える「割合」の勘違い/地球温暖化は進んでいる? 折れ線グラフで見てみると)
誰が「折れ線グラフ」を考え出したのか?
(プレイフェア、奇をてらった本を刊行する/「時間の経過」という概念を表現した折れ線グラフ)
第4章 円グラフ
実は使用が推奨されていない円グラフ
(円グラフを使えば「全体の内訳をどれくらい占めているか?」がわかる/円グラフは12時を基準に見せ方を考える/就業者数は3次産業だらけ! 独占量の表現に最適な円グラフ/データ項目が多いなら「その他」にまとめる)
そもそも「円グラフ」は作ってはいけない!
(総量がわからないので違う円グラフの内訳と比較できない/時系列データを用いた時間経過による
内訳の数意を表現できない)
誰がグラフ表現的に誤った「円グラフ」を考え出したのか?
(割合の視覚化に挑んだウィリアム・プレイフェア/最初は円グラフの大きさで総量を表していた/グラフ表現的に誤った「円グラフ」はどのようにして世界中に広まったのか?/白衣の天使・ナイチンゲールが作った円グラフ)
第5章 レーダーチャート
複数のグラフの良い所取りしたレーダーチャート
(レーダーチャートを使えば「特定のデータ項目に偏っていないか?」がわかる/レーダーチャートで表現する全国都道府県「力」/全国都道府県「力」1位は東京都、2位は意外にも…?/栃木VS 群馬VS 茨城! 複数の線を描いて相対的な評価を行う)
誰が「レーダーチャート」を考え出したのか?
(ドイツ統計学の巨匠が確立した社会統計学/レーダーチャートは「円の中の折れ線グラフ」だった)
第6章 ヒートマップ
表を色で塗って視覚的に訴えるヒートマップ
(ヒートマップを使えば「データに偏りはあるか?」がわかる/「若者の死因第1位は自殺」=命を粗末に扱う若者と言えるか?/1人あたり医療費がどんどん上がる! データの傾向をざっくり把握する/超高齢化が待ち受ける東京都?列単位でヒートマップを作成する/地図でも表現できる
ヒートマップ)誰が「ヒートマップ」を考え出したのか?
(フランス統計学の巨匠、国のために奔走する/「ジオグラフ」からヒントを得た?/インフォグラフィックの巨匠、再び「ヒートマップ」に脚光を浴びせる/結局、誰が「ヒートマップ」
と名付けたか?)
第7章 散布図
2種類のデータの関係性を表現する散布図
(散布図を使えば「2つのデータに関係があるか?」がわかる/「相関関係」と「因果関係」の違いを理解する/「2つのデータには関係がある! 」と言う前に注意すべき2つのポイント)
誰が「散布図」を考え出したのか?
(イギリスの天文学者が発明した散布図/ムーアから80年、偶然誕生した「散布図」)
第8章 積み上げグラフ
総量の違うデータ項目の内訳同士を比較するなら積み上げ棒グラフ
(積み上げ棒グラフを使えば「どちらのデータ項目の内訳が大きいか?」がわかる/積み上げ棒グラフ、内訳を意識するか? 比較を意識するか?/60歳過ぎたら毎日が日曜日? あなたなら何をして過ごしますか
/外国人観光客2000 万はどの国から来たの? 内訳同士を比較する)
内訳の推移を表現するなら面グラフ
(面グラフを使えば「内訳の推移はどのように変化するか?」がわかる/面グラフ、内訳を意識するか? 推移を意識するか?/働く人手が足りない! 労働力人口・非労働力人口の推移を確認す��)
特別付録 データジャーナリズム入門
付録1 日本の生産性は本当に低いのか?
(そもそも「労働生産性」とは何か?/日本の労働生産性は先進諸国中最低」に対する疑問/都道府県単位、経済活動単位で見た「労働生産性」は?/まとめ)
付録2 雑誌は本当に衰退しているのか?
(広告費が下げ止まらない「雑誌」と「新聞」/「雑誌」に今、何が起きているのか?/日本人の「雑誌離れ」は本当に起きているのか?/雑誌を読まない代わりに何をしているのか/まとめ)
付録3 「大阪都構想」はなぜ否決されたのか?
(大阪都構想選挙の簡単なおさらい/大阪南北格差」は本当か?/シルバー民主主義の勝利」は本当か?/何のデモグラフィックが賛成・反対を際立たせたのか?/まとめ)
著者 : 松本 健太郎
株式会社ロックオンマーケティングメトリックス研究所所長。マーケティング領域での人工知能に関する研究を行う。
著書に「大学生のためのドラッカー」など。
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本書は、棒グラフ、円グラフなと、数種類あるグラフを作る上で、表現・主張内容に応じて採用すべきグラフの種類を示すとともに、個々のグラフがどのような歴史背景で誕生したか、をまとめたもの。
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20190718読了。
アマゾンレビューでグラフ種類ごとの歴史について解説してあるとあったので興味を持ち購入。
各グラフの選び方などには目新しい情報はなし。
各グラフの種類(棒グラフ、折れ線グラフなど)は誰が考案したのかについては知らないことが多かった。
一番の収穫は円グラフの考案者。統計関連本を読むと多くの本のコラム的な場所で「円グラフの考案者はなんとあのナイチンゲール!」といった紹介がよくあり、最近ではナイチンゲールは統計の人という印象の方が強くなってきたところだった。ただ、この本によると円グラフの考案者はナイチンゲールではなくウィリアム・プレイフェアという人で数十年も起源をさかのぼる。
今まで誤って覚えてしまっていたので、勉強になった。
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・グラフの特徴は理解できたが余談が多い(それはそれで面白かったが)
・巻末付録の実際の社会情勢を改めてグラフ化して正誤を確かめるプロセスが1番為になった(データ分析の仕方を身近なネタを基に考えられる)
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【MOST】
円グラフは極力使わない。代替として,積み上げ棒グラフか面グラフ
総量が違うので、円グラフ同士を比較しにくい。時系列にできない
【info】
GHQマッカーサーと吉田茂の話。食料がほしい。➔統計的にどれくらい必要か出せ。➔余ったのでマッカーサー激怒。➔吉田、統計が出来ていたら、あんな無謀な戦争はしていない。「恐らく寓話か、吉田がたくさんの食料をもらうために画策したか」
グラフは1786年スコットランド人ウィリアムプレイフェアが始祖。
若者の〇〇離れは怪しい。
円グラフの始祖はナイチンゲール。ナイチンゲールは看護師である前に統計家。
レーダーチャートは使える。
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