【オンライン】#03 Python勉強会 分析データの可視化入門@初学者歓迎 にて使用したスライドです。

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#03 データサイエンス勉強会
∼分析データの可視化 入門∼
2021.09.03

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#03 データサイエンス勉強会
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◆本日のアジェンダ
(1) 講師自己紹介
(2) データ可視化の重要性について
(3) データ別可視化手法の解説
- 棒グラフ
- 円グラフ
- 線グラフ
- 散布図
- ヒストグラム
- エリアチャート
(4) 実際にサンプルデータを可視化してみる

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Q. 世界人口第4位はどの国でしょうか？
◆データ可視化の重要性について

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Q. 世界人口第4位はどの国でしょうか？
◆データ可視化の重要性について
日本 インド パキスタン ブラジル 中国 インドネシア ナイジェリア バングラデシュ ロシア アメリカ メキシコ

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データの可視化とは…
データの価値を引き出すこと
・現象
・関係性
・変化
数値データを「可視化」して
人間が直感的に理解しやすいものへ変換すること
◆データ可視化の重要性について

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データ可視化の目的
1. 比較したい
2. 分布が知りたい
3. 全体の構成が知りたい
4. 関係性を確認したい
◆データ可視化の観点別手法
データの特徴
1. 時系列が含まれるか
2. カテゴリ数
3. 変数の数
4. データの最小粒度
x
データ可視化手法の決定

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◆データ可視化の観点別手法
データ可視化の目的
比較 分布 構成 相関関係
時系列データが含まれるか
YES NO
カテゴリ数
少数(1∼2) 多数(3つ以上)
棒グラフ 線グラフ 棒グラフ

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◆データ可視化の観点別手法
データ可視化の目的
比較 分布 構成 相関関係
変数の数
1つ 2つ
変数の粒度 変数の粒度
小さい 大きい 小さい 大きい
ヒストグラム ヒストグラム
+ (正規分布曲線)
散布図 散布図

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◆データ可視化の観点別手法
データ可視化の目的
比較 分布 構成 相関関係
割合 値
時系列データが含まれるか 時系列データが含まれるか
YES NO YES NO
確認観点
累積エリアチャート 円グラフ
(累積棒グラフ)
エリアチャート 棒グラフ

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◆データ可視化の観点別手法
データ可視化の目的
比較 分布 構成 相関関係
変数の数
2つ 3つ
散布図 散布図
(3D, バブルチャート)

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データセット：国際連合の世界の推計人口データ
◆実際にサンプルデータを可視化してみる。
項⽬名 説明
LocID 地域を表す数値コード。国や地域の場合は、ISO3166-1の数値規格
に準拠。
Location 地域、サブリージョン、国、またはエリアの名前。
VarID Variantを示す、数値コード
Variant プロジェクションバリアント名（Medium が最も使用される）；詳細
は、Definition of projection variants を参照。
Time 単一年（例：1950年）またはデータの期間（例：1950-1955年）を
示すラベル
MidPeriod データの中間期を示す数値で、小数点以下は月を表す（例：1950年7
月は1950.5）
PopMale 男性の人口 (千)
PopFemale 女性の人口 (千)
PopTotal 総人口 (千)
PopDensity 人口密度

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