統計的に話すエピソードを見逃した場合は、科学者とエンジニアのためのデータ視覚化、オンデマンド版が利用できるようになりました。 分析ワークフロー全体におけるデータ視覚化の重要性について、非常に刺激的な視点をいくつか聞きました。
Calico Labs のディスカバリー テクノロジー責任者である Amoolya Singh 氏は、「データのパターンの見方を学ぶ: データの視覚化が分析ワークフローをどのように促進するか」という素晴らしいプレナリー トークを行いました。織物、コンピューティング、ビジュアライゼーションがこれほど相互に関連しているとは誰が知っていたでしょうか。 魅力的な！
アムーリヤ氏は、ルンドベック社上級研究員キャスリーン・シュナイダー氏とのパネルディスカッションにも参加した。 SAS の主席分析トレーニング コンサルタントである Scott Wise 氏は次のように述べています。 聴衆からのすべての質問に答える時間がなかったため、パネリストはここで質問の一部に答えることに快く同意してくれました。
多くのビジュアルでは、データが色別に分けられて表示されます。 色覚異常の人にどのような宿泊施設をお勧めしますか?
スコット: Xan Gregg 氏、ビジュアライゼーション開発ディレクターJMP、色盲の人向けに JMP でのグラフ作成に関する優れた推奨事項がいくつかあります。
ノード グラフと tSNE プロットはどちらもデータが豊富ですが、情報が不足していることがよくあります。 私にはそれらを解釈するためのグラフィックリテラシーが育っていないように感じます。 私は常に、どのビットが有益であるかを明確に理解できるように、事前に注意を払った品質を備えたグラフや表示を望んでいます。 助言がありますか？
スコット:ノード グラフ (ネットワーク図など) と tSNE プロット (PCA 結果など) は両方とも、本当に理解するには、グラフ内にコンテキストとストーリーを含める必要があります (口頭で説明するか、グラフ上またはグラフの周囲にテキストとして表示するかのいずれか)。グラフのパターンを「どのように」見るか。 これらの便利なグラフと組み合わせてストーリーを伝えることを恐れないでください。
Web 2.0 はデータ サイエンスと分析にどのような影響を及ぼしますか?
注記： Web 2.0 は World Wide Web の発展の第 2 段階であり、特に静的な Web ページから動的なコンテンツまたはユーザー生成コンテンツへの変化とソーシャル メディアの成長によって特徴付けられます。 。
スコット: Web 2.0 はすでに登場しています (ソーシャル メディアの台頭に見られるように)。 この動的なデータ ソースを収集して傾向を分析および視覚化していない場合 (会社、製品、特許、競合他社などに関するソーシャル メディアでのテキスト マイニングの使用など)、すでに時代遅れになっています。 詳しい紹介については、こちらをご覧ください。 Web 2.0 世界で繁栄する」SASのブログ。
3D グラフの話が出ましたが、固定形式で共有するのは難しいことがわかりました。 3D グラフの結果をどのように共有することをお勧めしますか?
スコット:最初のルールは、ビューアに価値を与えない場合は 3D グラフを避けることです。これが、JMP で 3D 棒グラフが表示されない理由です。これらは混乱を招くことが多く、何の価値も与えないからです。
2 番目のルールは、3D グラフが貴重な場合は、固定された静的な形式のままにするのではなく、必ず対話的に使用するようにすることです (フィルター、対話型 HTML5 形式、さらにはビデオなど)。 そうすることで、ユーザーはそれらを適切に操作し、解釈できるようになります。 たとえば、JMP 3D 散布図 (3 因子実験設定の確認に関するパネルディスカッションで取り上げたもの) は、3D 立方体を移動してオブジェクト内の点の視点の向きを変更できない場合、JMP の外部ではかなり効果が低くなります。画像。 したがって、JMP を使用しない人は、一定期間にわたって視点の方向を変更するローカル データ フィルターを設定し、これをインタラクティブな HTML5 として保存することで、3D 散布図を探索するインタラクティブ性をシミュレートしてみてください。 別のオプションは、ユーザーが再生できる 3D グラフを探索する短いビデオ録画を自分で作成することです。
アニメーション化されたバブル プロットがさまざまな企業や業界で使用されているのをどのように見たことがありますか? アニメーションの発生時に注釈を付けることはできますか?
スコット:私は、ほぼすべての業界 (ハイテク、ヘルスケア、政府など) やさまざまな組織分野でアニメーションのバブル プロットやマップが使用されているのを見てきました。 製造/サプライ チェーンでは、時間の経過に伴う製品の改善や傾向を示すために、アニメーション化されたバブル プロットがうまく使用されています (パネル ディスカッションでの私の例のように)。 研究では、アニメーション化されたバブル プロットは、研究開発サイクル全体を通じて製品やコンポーネントの成長や変化に生命を吹き込むためによく使用されます。 販売面では、アニメーション バブル マップは、地理的地域全体での経時的な販売実績を示すのに優れています。 バブル プロットに注釈を直接作成できますが、時間の経過とともに注釈は移動されません。 代わりに、バブル ラベルを使用して、時間の経過とともに必要な注釈情報を表示します。
私は AP 統計を教えているので、ここで民間部門に属していないのは私だけかもしれません。 この分野への関心を高めようとしているので、私は常に、現実世界の現在のデータのコレクションを詳しく調べ、視覚化を作成し、プロセスを段階的にデモンストレーションできるビデオ、TED 講演、ゲスト スピーカーを探しています。私の生徒たちは、特定のキャリアが私たちが学んでいることにどのように当てはまるかを知ることができます。 おすすめの動画はありますか？
スコット:グラフィックを教える場合、常にうまくいくと思われる公式は、ストーリーを伝え、統計を生き生きとさせる魅力的なグラフィックを早い段階から生徒に提供することです。 これを示す以上に良い例は思いつきませんハンス・ロスリングの 2007 年の TED トーク「今まで見たことのない最高の統計」。ハンスがチャートを操作するのを見ても興奮しない場合は、脈がない可能性があります。
また、視覚化をテーマにした JMP ブログJMP コミュニティは、多くの興味深いトピックに関する統計を強化する視覚化に関する興味深いストーリーを入手できるもう 1 つの素晴らしい場所です。 私、ライアン・デウィット、バイロン・ウィンガードによる寄稿をぜひチェックしてください。 また、中のグラフィックスは、 JMPパブリックこのサイトには、ストーリーを伝える興味深い、インタラクティブなグラフィックが多数あります。
グラフィックスを定義してください。
スコット:の定義が好きですウィキペディア: 「グラフィックスとは、スケッチ、写真、図、地図、計画、チャート、グラフ、その他の非テキスト形式の情報を理解し、提示する能力として定義されます。」この定義は、グラフィックには理解とプレゼンテーションの両方が含まれることを強調しています。 また、それがさまざまな創造的な形式を通じて発生する可能性があることも示しています。
JMP は、ユーザーが統計的な有意性だけでなく、実際的な有意性を評価するのにどのように役立つのでしょうか?
スコット:実質的な有意性とは、差異の大きさまたは効果の大きさを示すことを意味します。 したがって、実際的な有意性と統計的な有意性を組み合わせる最善の方法は、常に統計 (統計的な有意性を扱う) の隣に (実践的な有意性を示す) グラフを含めることだと思います。 グラフから始めて、次に統計を表示します。これは、私たちの心が情報の違いを処理する方法に最も適していると思われるためです。
キャスリーン:私はバイオ医薬品業界で、スケールアップして製造施設に移管できるように下流 (精製/分離) プロセスを設計する仕事をしています。 多くの場合、私が設計を支援するプロセスは複雑で、多くの相互作用があります。 通常、JMP を使用するときは、プロセス効率の向上 (歩留まりの向上またはプロセス時間の短縮) やリスクの軽減 (不純物やプロセス障害のリスクの削減) などの実際的な問題を解決しようとします。 多くの場合、収率やプロセス効率の向上には、不純物の増加やプロセス失敗のリスクの増加という代償が伴います。
私たちが設計するプロセスステップには複数のサブステップがあります。 場合によっては、初期のプロセス条件がプロセス不純物の増加や、後のプロセスステップまで観察されないその他のマイナスの結果につながる可能性があります。 交互作用は複雑であるため、主因子、二乗因子（効果が線形であるか曲線であるか）、および二因子交互作用の統計的有意性の評価を含む、実験計画法および多変量解析に JMP を使用することは強力な方法です。どの主要因と 2 要因の交互作用が追跡および修正すべき最も重要な要因であるか、またどの要因がプロセスにとって重要ではないかを評価します。 JMP を使用してこのデータを視覚化することも非常に強力です。 データは、プロセスを改善したり、プロセスや製品に関連する不純物を削減したり、プロセスの障害を軽減したりするために使用されます。 このデータは、不純物レベルを最小限に抑え、プロセス障害のリスクを最小限に抑えながら最高のプロセス効率を生み出すプロセスを最適化するためのガイドも提供します。
一例として、私は不純物 U を削減しようとするチームの一員としてプロセス ステップに取り組んでいました。 応答 U のレベルにとって、因子 A と因子 B のどちらがより重要であるかについて、チーム内で多くの議論が行われました。 私たちは皆、間違っていたことに気づきました。 決定的な要因はファクター C であることが判明しました。 幸いなことに、私たちは因子 C を追跡しており、プロセス内の因子を追跡するためのデータを利用できました。 この経験や他の経験から、重要ではないと思われる要素も含め、できるだけ多くの要素を追跡することをお勧めします。 驚かれるかもしれません。
私たちが受け取った多くの質問のいくつかについて、時間を割いて専門家の見解を提供していただいたことに感謝いたします。 彼らの豊富な経験は、これらの回答とこのオンデマンド版で明らかです。エピソード統計的に話すこと。
