データビジュアライゼーションの基礎
――明確で、魅力的で、説得力のあるデータの見せ方・伝え方

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  • 2022年03月 発行
  • 360ページ
  • ISBN978-4-87311-953-3
  • 原書: Fundamentals of Data Visualization
  • フォーマット 本 PDF

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情報を正しく伝え、美しくかつ明確な図やグラフを作成するための基本を解説します。「ビジュアライゼーションで大切なことは、本質を正しく伝えること」との信念に基づき、見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図を避け、情報を正確にかつ効果的に伝えるために最適な要素、かたち、色の選択をするための指針をまとめています。著者は統合生物学の分野で著名な研究者であるだけでなく、cowplot、ggridgesをはじめ、数多くのRのデータ可視化関連パッケージの開発者であり、著者の豊富な経験から蓄積された知見の集大成と言える本書からは、優れたグラフを作成するための原則、哲学、美学を学ぶことができます。本書収録のグラフを作成したRコードはGitHubから利用可能。

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訳者まえがき
まえがき

1章 はじめに
    1.1 見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図

第Ⅰ部 データからビジュアライゼーションへ

2章 データを可視化する:データからエスセティクスへのマッピング
    2.1 エスセティクスとデータの種類
    2.2 スケールによってデータの値をエスセティクスにマッピング

3章 座標系と座標軸
    3.1 直交座標系
    3.2 非線形座標軸
    3.3 曲がった軸を持つ座標系

4章 カラースケール
    4.1 区別するためのツールとしての色
    4.2 データの値を表現するための色
    4.3 目立たせるためのツールとしての色

5章 ビジュアライゼーション概説
    5.1 量
    5.2 分布
    5.3 内訳
    5.4 2変数の関係
    5.5 地理空間データ
    5.6 不確かさ

6章 量を可視化する
    6.1 棒グラフ
    6.2 棒グラフのグループ化と積み重ね棒グラフ
    6.3 ドットプロットとヒートマップ

7章 分布を可視化する:ヒストグラムと密度プロット
    7.1 単一の分布を可視化する
    7.2 複数の分布を一度に可視化する

8章 分布を可視化する:経験的累積分布関数とQ-Qプロット
    8.1 経験的累積分布関数
    8.2 歪みの大きい持つ分布
    8.3 分位数-分位数(Q-Q)プロット

9章 たくさんの分布を一度に可視化する
    9.1 縦軸方向の分布を可視化する
    9.2 横軸方向の分布を可視化する

10章 内訳を可視化する
    10.1 円グラフの場合
    10.2 横並び棒グラフの場合
    10.3 積み上げ棒グラフや積み上げ密度グラフの場合
    10.4 全体に対する各要素の内訳を別々に可視化する

11章 入れ子になった内訳を可視化する
    11.1 入れ子になった内訳の誤った可視化
    11.2 モザイク図とツリーマップ
    11.3 円グラフの入れ子
    11.4 パラレルセットプロット

12章 複数の量的変数間の関連性を可視化する
    12.1 散布図
    12.2 コレログラム
    12.3 次元削減
    12.4 対応のあるデータ

13章 時系列などの独立変数の関数を可視化する
    13.1 1本の時系列
    13.2 複数の時系列と用量反応曲線
    13.3 応答変数が複数存在する時系列

14章 トレンドを可視化する
    14.1 平滑化
    14.2 定義された関数形式を用いたトレンドの表示
    14.3 デトレンドと時系列データの分解

15章 地理空間データを可視化する
    15.1 投影法
    15.2 レイヤー
    15.3 コロプレス図
    15.4 カルトグラム

16章 不確かさを可視化する
    16.1 確率を度数としてフレーミングする
    16.2 点推定の不確かさの可視化
    16.3 曲線をあてはめる際の不確かさの可視化
    16.4 仮説結果プロット

第Ⅱ部 図のデザインの原則

17章 プロポーショナルインクの原則
    17.1 線形軸方向の可視化
    17.2 対数軸を用いた可視化
    17.3 面積を直接用いた可視化

18章 重なり合った点の扱い方
    18.1 半透明化とジッタリング
    18.2 2次元ヒストグラム
    18.3 等値線図

19章 色を使う際によくはまる落とし穴
    19.1 あまりにも多くの情報や無意味な情報の表現に使ってしまう
    19.2 非単調なカラースケールをデータの値の表現に使ってしまう
    19.3 色覚異常を考慮しないデザイン

20章 表現の冗長化
    20.1 表現の冗長化を用いた凡例の設計
    20.2 凡例を用いない図の設計

21章 マルチパネル図
    21.1 スモールマルチプルプロット
    21.2 複合図

22章 タイトル、キャプション、表
    22.1 図のタイトルとキャプション
    22.2 軸や凡例のタイトル
    22.3 表

23章 データとコンテキストのバランスをとる
    23.1 適切な量のコンテキストを提供する
    23.2 背景のグリッド
    23.3 対応のあるデータ
    23.4 まとめ

24章 軸のラベルをもっと大きくする

25章 線画を避けよう

26章 3Dに走らない
    26.1 余計な3Dを使わない
    26.2 3Dの位置スケールを使わない
    26.3 3Dビジュアライゼーションの適切な使用

第Ⅲ部 その他のトピック

27章 一般的な画像ファイル形式を理解する
    27.1 ビットマップ画像とベクトル画像
    27.2 ビットマップ画像の可逆・非可逆圧縮
    27.3 画像形式間での変換

28章 適切な可視化ソフトウェアを選ぶ
    28.1 再現性と反復性
    28.2 データ探索とデータ表現
    28.3 コンテンツとデザインの分離

29章 ストーリーを伝え、強調する
    29.1 ストーリーとは何か?
    29.2 司令官に伝わる図を作る
    29.3 図を徐々に複雑にする
    29.4 図を覚えてもらいやすくする
    29.5 一貫性を持たせ、しかし、反復はしない

付録A 参考文献の手引き
    A.1 データと可視化についての考え方
    A.2 プログラミングの書籍
    A.3 統計学の教科書
    A.4 歴史的な教科書
    A.5 関連する幅広いトピックについての書籍

付録B テクニカルノート

参考文献
索引

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