データ可視化の基本が全部わかる本―収集・変換からビジュアライゼーション・データ分析支援まで

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データ可視化の基本が全部わかる本―収集・変換からビジュアライゼーション・データ分析支援まで

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  • サイズ A5判/ページ数 352p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784798183688
  • NDC分類 007.6
  • Cコード C3055

出版社内容情報

データの海から本質をつかみ、洞察を得る

データ可視化は膨大なデータから意思決定に役立つ洞察を導き出すための必要不可欠なスキルです。

同時に、専門外の方へ知識を伝えたり説得するためのコミュニケーション術としても活用できます。

本書は、情報デザイン、コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、記号学、インタラクションデザイン、ストーリーテリングなどさまざまな分野に分散しているデータ可視化の知見を統合し、ビジネスの最前線で役立つ内容に整理しています。

データ可視化の実践と普及に10年以上携わってきた著者が、本当に必要な基礎的な知識から実務でのワークフローや可視化の実践法、最適なチャートの選び方までをやさしく解説します。

ツール不要でプログラミング言語に依存しない記述なので、本質的な理解につながる内容です。

とくに次のような方にはおすすめの一冊です。
・データ分析の実務者
・UI・UXデザイナーやエンジニア
・プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー
・マーケティングや事業戦略の担当者
・企業の広報・コミュニケーションの担当者

【読者特典】手軽に使えるデータ可視化・データ処理ツール47選付き!

【目次概要】
〈基礎編〉
第1章 なぜデータを可視化するのか
第2章 データ可視化とは何か
第3章 どんな分野で用いられているか
第4章 チャートの文法とは何か
第5章 可視化表現の三層モデルとは何か
第6章 色はどのように選ぶか
第7章 コミュニケーションとしての可視化
〈実務編〉
第8章 ワークフローを理解する
第9章 ゴールを設定する
第10章 タスクを抽象化する
第11章 データの実務知識をおさえる
第12章 データを収集し処理する
第13章 チャートの選び方を知る
第14章 数値(How Many)を可視化する
第15章 言葉(What)を可視化する
第16章 時間(When)を可視化する
第17章 場所(Where)を可視化する
第18章 関係(To Whom)を可視化する
第19章 インタラクティブに操作する
第20章 レイアウトする
第21章 制作ガイドラインとしての価値観と原理原則

内容説明

はじめてのデータ可視化、何から学べばいいのか?データから洞察を得る最良のチャートはどれか?どのような表現にすれば効果的に伝わるか?これらの疑問が解消する基礎知識から実務ノウハウまでを丁寧に解説!データ分析、データサイエンス、プロダクトマネジメント、プロジェクトマネジメント、ITエンジニアリング、UI/UXデザイン、マーケティング、事業戦略、広報・コミュニケーション、報道など、ビジネスの最前線でデータにかかわる方、必携の一冊です。

目次

基礎編(なぜデータを可視化するのか;データ可視化とは何か;どんな分野で用いられているか;チャートの文法とは何か;可視化表現の三層モデルとは何か;色はどのように選ぶか;コミュニケーションとしての可視化)
実務編(ワークフローを理解する;ゴールを設定する;タスクを抽象化する;データの実務知識をおさえる;データを収集し処理する;チャートの選び方を知る;数値(How Many)を可視化する
言葉(What)を可視化する
時間(When)を可視化する
場所(Where)を可視化する
関係(To Whom)を可視化する
インタラクティブに操作する
レイアウトする
制作ガイドラインとしての価値観と原理原則)

著者等紹介

矢崎裕一[ヤザキユウイチ]
株式会社ビジネス・アーキテクツにてユーザー・インターフェイス・デザイナーおよびアート・ディレクターを7年間経験後、独立。企業や教育機関での講義活動、ウェブサイトVisualizing.JPにおける情報発信、コミュニティData Visualization Japanにおけるコミュニティ活動など、データ可視化の実践と普及に関するさまざまな活動をおこなっている。千葉工業大学デザイン科学修士修了。データ・ビジュアライゼーション・ジャパン発起人/Yahoo!ニュース・エキスパート(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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smatsu

1
江崎貴裕『データ可視化学入門』の類書だが江崎本が主に統計学的視点からデータ可視化を説明しているのに対し、本書はもう少し広く多様な視点で基礎から説き起こす感じ。どちらも良い本だが視点の多様さという意味ではこちらの本が面白いかも知れない。学際性というのも面白い考え方だと思う。統計学だけでなく地理空間、ネットワーク科学、人文学、自然言語学など様々な観点から可視化を考える。1つのチャートがレイヤー分けされた構造であるととらえる「チャートの文法」とか。理論的な話から実践的な話まで幅拾く扱っているのもいいと思う2025/04/28

たろろ

1
データ可視化の基本が全部わかる本とタイトルにあったので読んでみましたが、ちょっと期待はずれでした。本のレイアウトは整っていて好きですが、内容が分かりにくいのとトータルで何を伝えたいのかが理解できませんでした。2024/09/17

ほし。

0
デジタルで読む感じの構成だと感じた。 「伝えたいことを実現するためにどうしたら良いか」ということが色々な手法やデータの性質から伝えられている。 「何を読み取れるか」や「何を読み取りたいか」に関しては色々な方法を試しつつということなのかな。2025/04/13

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