内容説明
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典型的なデータの可視化を行なう際には一般的な方法を利用すれば良いですが、新しいタイプのデータに対してどういった指標や特徴量に着目して分析を進めるかは、分析者の腕が大きく問われるところです。
本書ではこうした部分までカバーし、対象のメカニズムを「視える」ようにするには「変換」をどう施すべきかに焦点を当てます。これが本書のタイトルにもなっている「可視化学」です。
本書は、データ解釈に紐づいた新しい可視化の解説書です。
分析の幅を広げ、データの解釈に厚みを出す新境地をぜひ体感してください！
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
ぶう
14
ソシムのデータサイエンスシリーズの第五弾。データ可視化は「データを理解するための一連の変換」と本書では定義されている。データの可視化は分析の全てのフェーズで必要な作業であり、分析者の腕が大きく問われるところである。いくら良い分析結果が出ていたとしても、可視化がうまくいくか否かで分析の価値が大きく変わってしまう怖い部分とも言える。自分自身、今まで知らなかった可視化の方法を知ることができ、引き出しが増えたように思う。網羅的に書かれているので、可視化の方法に迷った時は再度確認するなど辞書のように使いたい。2024/01/31
Ex libris 毒餃子
9
データ分析をすることがこれからは増えそうなので、どういった方法を使うと意思決定のサポートになるか考える必要が出てきました。そのためにこれを読みましたが辞書的に使っていきたいと思います。2024/07/20
りゆへー
5
データ可視化についていろんな事例が学べる。やり方というよりも、こんなことができるんだという使いどころがわかって、自分もやりたくなる本。著者のGithubでは本に載っている図のソースコードがダウンロードできるので、いい見本になるかも。2024/06/10
静岡茶
4
データの分析ではなく、可視化に特化した本で珍しい。フレームワークのような形のグラフに当てはめるのではなく、特徴やそのデータのクセに応じて、適切にグラフを選択することこそが肝要とのこと。確かに。ヒートマップの使い方が勉強になった。2024/01/31
smatsu
3
良書。単なるグラフ作成に留まらないデータの本質を理解し洞察に繋げるためのデータ可視化のプロセスを指標・特徴量の設計という視点から解説。目的に応じた適切な指標化の手法、多様な可視化の方法、そして可視化されたデータの解釈について、豊富な図版とPythonコード例も付けて解説。理解するのにかなり統計的な洞察を必要とするような歯応えのあるデータ可視化を対象として想定している感じ。確かにわかりやすい単純なデータだったらわざわざ本で解説するまでもないのだろうがも少しシンプルな可視化例もあって良いようにも思った2025/04/11
