本日読了。
可視化、および、効果的な可視化に必要な指標・特徴量の設計についてのお話。
- 探索志向型データ可視化と説明志向型データ可視化。前者はデータの特徴を知るため、後者はデータがロジックに当てはまっているかを知るため。前者は多くのパターンを表示させる、後者は特定のパターンに絞り込む。
- ロジックにあてはまっているかを見るには、そもそも何の値を描画するか？であり、なんらかの指標・特徴量に着目することが必要。
- 可視化で読み取るのは、大小・遠近・多寡、変数間の関係性の存在、現象ダイナミクス（動き）の特徴、理論ロジックとの紐付け。
- 数量を把握する可視化の例、棒グラフ、折れ線グラフ、ワードクラウド、ツリーマップ、ストリッププロット、スウォームプロット、ヒストグラム、バイオリンプロット、箱ひげ図。
- メカニズムをとらえる可視化の例。これまでのものに加えて、積み上げチャート、散布図、バブルチャート。
- 多変数をとらえる、レーダーチャート、パラレルプロット、ヒートマップ。
- ネットワークをとらえる、ネットワークグラフ。
- 指標化は略。
