“今、あなたはそれを見る” データ可視化のエキスパートスティーブン少数の新しい本は、定量分析のための簡単な視覚的手法の使い方を説明しています。この教科書サイズのオファリングでは、Stephenは分析で見過ごされがちな分析の1つ、情報のグラフィック表現を検討します。
Stephenは、パートIで情報をどのように知覚するかを定義することによって、優れた視覚分析の基礎を築きます。彼は、「…視覚や認知の働きに自然に対応するので効果的なデータを視覚的に表示する方法があります。また、規則を破って結果的にうまくいかない方法があります。私たちや他の人々がそれを理解できるような方法で情報を表示したいのであれば、私たちは規則を理解し、それに従う必要があります。」
彼は続けて、我々は「…視覚的画像のいくつかの基本的な属性を注意深く、すなわち意識的な認識の必要性の前と後に認識している」と説明している。
以下は、値を任意に割り当てずに、それ自体で定量的に認識されているこれらの注意深い属性のリストです。
長さ - 長い=大きい
2-D位置 - 上下または左右にオフセット=大きい
幅 - 幅=大きい
サイズ - 大きい=大きい
強度 - 濃い=大きい
ぼかし - クリア=大きい
これらの注意深い属性は、私たち全員が情報を消費し、消化し、それらの意味を理解するのを助けます。しかし、スティーブン氏は、「注意を散らす記号は、注意散漫の種類が増えるにつれて目立たなくなる」と指摘している。一羽の鳩がハトでいっぱいの空にいるのを見つけるのは簡単ですが、空がより多くの種類の鳥を含んでいる場合、鷹はもっと見づらくなるでしょう。」
優れたビジュアライゼーションは、上記の注意深い属性を利用するだけでなく、ビジュアルメモリの制限を考慮しながら適切に使用することもできます。
スティーブンは、「ワーキングメモリと長期メモリの両方を持っている」と説明しています。ワーキングメモリは情報を一時的に保存します。作業記憶とは、情報を考えるときに情報が存在する場所です。十分に考えてみると、長期的な記憶になってしまうでしょう。」
そして視覚記憶（これは作業記憶の一部である）は非常に限られている。ビジュアルメモリは情報を「チャンク」で処理します。情報のチャンクはいくらですか。まあ、それはそれがどのように伝えられるかにかかっています。情報チャンクがテキストまたは数字で構成されている場合、情報チャンクは比較的小さくなければなりません。ただし、グラフィカルに表示された場合は大きくなる可能性があります。
本の中核であるパートIIでは、いくつかの異なる分析を通して読者を導き、それぞれで使用される情報を最もよく伝えるための優れた視覚的手法の例を示します。
パートIIIは有望な新しいトレンドをカバーしています。ここでは、Stephenが「Illuminating Predictive Models」について説明しています。これが、JMPが際立って注目されているところです。
彼の著書は主に既存の情報の分析に焦点を当てている、または記述統計 、ここで彼はの利点を強調しています予測統計 。「過去を明確かつ正確に説明するのに十分に理解できれば、将来の特定の条件、出来事、または決定の結果として起こり得ることを予測するために使用できるモデルを構築することができます」とStephenは書いています。
彼は、「予測分析の目的は将来についての確実性を生み出すことではなく、より良い決定を下すことができる程度まで不確実性を減らすことである」と説明している。
それから彼は彼が「透明な予測モデル」と呼ぶものについて説明します。そしてそれはスティーブンが使うところです JMP 透明性のある予測モデルが、リスクを減らしながらより良い決定を下すのにどのように役立つかを説明するため。「このレベルの分析プロセスへの関与（透明な予測モデルの使用）は、私たちの頭脳を利用して、私たちが経験したことのない洞察に窓を開くことができます」と述べています。
Stephenの本で説明されている視覚化の多くはJMPで利用できます。しかし、さらに重要なことに、JMPのビジュアライゼーションにはワールドクラスの分析も組み込まれています。これが、スティーブンが予測モデリングのようなより高度な分析に目を向けたときに、JMPが際立って注目される理由です。
「今すぐわかる」は、意思決定プロセスの指針となるデータを調べて理解する必要がある人にとっては必読の記事です。Stephenのアドバイスに従うことで、読者は自分のデータをよりよく調査し、傾向やパターンをより迅速に発見し、自信を持って意思決定を行うことができます。
スティーブンマクダニエル書きました：
チャック、素晴らしい本についての素晴らしい記事。
私は、JMPは見過ごされてきたSASとRの中間点にあると思います。
SAS 9.2は分析の視覚化に関して大幅な改善を行っていますが、JMPは製品の性質上、はるかに高いレベルの対話性を備えています。Rは、優れた視覚化と分析を組み合わせたものとして学術統計学者や理論統計学者からしばしば支持されていますが、私は個人的にはJMPは応用統計学者にとってRよりずっと生産的な環境だと思います。特にこれは、複数のプロジェクトが短期間で結び付くことが多い企業環境で当てはまると思います。最後に、JMPはインタラクティブな視覚化において大胆な進歩を遂げました。
私の考えでは、JMPは高度な分析と視覚化を組み合わせた最高の対話型ツールです。私は特にデータマイニングアルゴリズムとインタラクティブな統計モデリング機能に感謝します。SASの拡張性は向上していますが、JMPは高度な統計的視覚化のために非常に単純で高速、柔軟かつ強力です。
ベスト、
スティーブンマクダニエル
Freakalytics™LLCの共同創設者およびプリンシパル
調査、理解、コミュニケーション、行動のための迅速な分析
www.Freakalytics.com
マーティンオーウェン書きました：
まだ読んでいませんが、Stephen Fewの以前の本「Information Dashboard Design」を読み終えたばかりです。
これは傑出した読み物です - 実用的で思慮深いものです。私はすぐにStephenのアドバイスを展開し、これらの手法を使用して既存のダッシュボードを再設計し、付加価値と明快さの両方を提供しました。そして、ダッシュボードのデザインにおける13の一般的な間違いに気づいたら、いたるところでこれらの例の驚くべき例を目にすることになります。
統計的ツールに慣れるだけでは不十分です。
誰が出力を知る必要がありますか？
彼らは何を知る必要がありますか？
彼らはどのくらい知る必要がありますか？
なぜ彼らは知る必要があるのですか？
最も重要なものを選び出し、それから複雑なデータを効果的に把握することにすぐに影響を与えたいのであれば、この本を強くお勧めします。
マーティンオーウェン
