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
11
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
静岡茶
3
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
tkokon
2
【良質なレファレンス先２】著者の『データ解釈学』と一緒に読み、活用できる。データ可視化についての良質なレファレンス。特に、大容量データ等の多次元データを可視化する方法についてまとまっていて重宝する場面がありそう。初学者に限らず「とりあえず手元に置いておいてちょいちょい見返す」のに最適、という点も『データ解釈学』と同じ。オススメ2024/01/30
こじか
1
統計学の知識の説明を復習しながら読めてわかりやすかった。分布同士の距離を考えたり、縦軸横軸を細かくしすぎないなどは早速使えそう。一流の人は仮説を立てる力がずば抜けているところは同感した。2024/02/02
ヒカル
1
Twitterで話題になってたので買いました。 データ可視化とは？データ可視化の目的とは？ 何を定量化出来るのか？ということが理解しやすい入門書になってます。数式はないので数学が苦手な人でもサクサク読めます。2023/12/15
