魅力的なビジュアライゼーションを実現するダッシュボードのベストプラクティス！

データビジュアライゼーションとは何ですか?

データの視覚化とは、棒グラフの棒、折れ線グラフの線、円グラフのスライスなどのシンボルによってデータが表されるグラフまたはデータのグラフィック表現を指します。チャートとデータの視覚化は、同じ意味で使用できます。

データ視覚エフェクトは、単一の視覚エフェクトとして単独で使用することも、複数のグラフと組み合わせてダッシュボードを作成することもできます。

データ視覚化のベスト プラクティスに従うことが重要な理由

消費者や企業が爆発的に増加する複雑な情報に対処する中で、私たちは彼らが情報をより早く理解できるように支援する必要があります。

ご覧のとおり、データの視覚化はデータをより利用しやすくし、ユーザーの意思決定を支援し、ストーリーを伝えるのに役立ちます。

• グラフは豊富なデータ (多くの場合 KPI) を取得し、それを利用可能なものにします
• 複数のグラフでダッシュボードを構成し、ユーザーの意思決定を支援する1 つ以上の視覚化を表示します。
• チャートは説明的または探索的な方法でストーリーを伝えることができます

私たち人間は視覚的に考えるようにプログラムされています

• 65% の人は視覚^的に学習します。
• 画像はテキストより 60,000 倍高速に処理されます^。ii
• 画像を認識するには13ミリ秒かかります

以下のグラフのように、人物ごとの身長を調べるという単純なものであっても、このデータを縦棒グラフで並べ替えることで、すぐに洞察が得られることが明らかです。

したがって、ビジュアライゼーションを作成するときは、このドキュメントの残りの部分で強調されているベスト プラクティスに従っていることを確認することが最善です。

まずはユーザーを理解する

コミュニケーションの黄金律は、聴衆を知ることです。技術ユーザーに対するコミュニケーションは、ビジネス ユーザーに対するものとは異なります。また、クライアントに売り込みを行ったり、会社の幹部にプレゼンテーションを行ったりする場合にも異なります。

すべてのビジュアライゼーションはデータ ストーリーを伝えます。ストーリーをデザインする人の仕事は次のとおりです。

• データが伝えるストーリーを明確にする
• 視聴者とその目標を知る

したがって、ビジュアライゼーションを作成するときは、ビジュアライゼーションが複雑なデータを簡素化し、データのストーリーを伝え、意思決定を促進するようにするときに、次の質問に留意してください。

複雑なデータを単純化する:

• ビジュアライゼーションを使用するのは誰ですか?
• 視聴者を知っていますか？
• このビジュアライゼーションはどのような質問に答えるべきでしょうか?

データのストーリーを伝える:

• 単一のビジュアライゼーションが必要ですか、それとも複数のビジュアライゼーションが必要ですか?
• チャートタイトルはデータに十分なコンテキストを与えていますか? それともストーリーを伝えるためにサポート テキストが必要ですか?

意思決定を促進する

• データ ストーリーの重要なポイントを強調するにはどのようなテクニックを使用できますか?
• これは探索的なビジュアライゼーションですか、それとも説明的なビジュアライゼーションですか?

適切なチャート種類を選択する

データを使って効果的なストーリーを伝える際に最も難しいことの 1 つは、適切なグラフの種類を選択することです。量は無限にあり、それぞれにメッセージやデータのストーリーを最大限に伝えるのに役立つ固有の属性があります。データは複数のグラフで使用できますが、消費者にとってデータが明確かつ簡潔になるものを選択するかどうかは、作成者の責任です。

このプロセスを支援するには、データの各ビジュアライゼーションを選択するときに次の重要な質問について考え、以下のガイドを参考にしてください。

• チャートで伝えたい重要なポイントは何ですか?
• 変数を比較しますか?
• データの分布を理解する必要がありますか?
• 分析する必要がある可能性のある傾向はありますか?

主張したいポイントを選択し、最適なチャートの種類を選択してください。

色とテキストの適切な使用

色とテキストは、重要なことを強調するのに役立つ場合もあれば、データ ストーリーを脱線させる場合もあります。美しさや「グラフアート」ではなく、データに基づいて効果的にコミュニケーションを図るために色を使用します。

このチャートを見ると、次のようになります。

• 色が似すぎて、異なるフィールドをすぐに区別できない
• フォントの使い方が下手です。 Serif フォントは紙で読むのには最適ですが、画面上では最適ではありません
• 3Dだとパーツの大きさが全体に伝わりにくい
• 円グラフのラベルを読むことはほとんど不可能です。

グラフの混乱やストーリーからの脱線を避けるために、グラフで使用できる 3 種類の配色 (分岐、連続、カテゴリ) があります。

グラフに適切な色を選択するときは、以下のガイドラインに従ってください。

中心の値が両端で共有される場合は、発散する配色を使用します。

数値または順序付けされた値で連続した色を使用する

順序なしで個別の変数を持つカテゴリカルな色を使用する

チャートジャンクは避ける

視覚化の焦点をデータ ストーリーに集中させ、グラフをクリーンで読みやすい状態に保ちます。次のような不必要な情報やグラフィックでユーザーを混乱させないでください。

• 3D、破壊的なシェーディング
• 太いグリッド線/ボックス枠
• 風変わりなフォントの選択
• 気が散る背景画像

グラフィック上のインクの大部分はデータ情報を表す必要があります。データ インクはグラフィックの消去不可能な核心であり、表現される数字の変化に応じて配置される非冗長インクです。

何よりもデータを示してください。

エドワード・タフティ、定量的データの視覚的表示、1983 年

以下のグラフを見ると、グラフ自体の目的を逸脱するようなことがたくさん起こっています。

視覚化から不要なものを取り除くと、このチャートのストーリーがより明確になります。

データを明確に扱う

視覚化機能を使用して、データ ストーリーを明確にします。データを昇順に並べ替えて、成長のストーリーを伝えます。成長率や収益の減少を示すには、降順で並べ替えを使用します。

タイトル、トレンドライン、十字線などのチャート機能を使用すると、ストーリーをより迅速に伝えることができます。データの視覚化を明確にするには、次の 6 つのベスト プラクティスに従ってください。

チャートタイトルと説明

消費者にチャートの理由と説明を与える、分かりやすく簡潔なタイトルを使用してください。データとビジュアライゼーションはストーリーの核心を伝える必要があるため、グラフのタイトルはシンプルかつ要点を押さえたものにしてください。まず、タイトルはその下のグラフに直接関連し、それをサポートするものでなければなりません。たとえば、以下のグラフでは、凡例とビジュアルで部門と年齢のストーリーを伝えますが、消費者にはこのグラフから収集している内容について十分に簡潔な情報を提供します。

アルファベット順の並べ替え

X 軸でカテゴリを使用する場合は、データをアルファベット順に並べ替えます。ユーザーが探しているものをすぐに見つけられるようにする必要があります。

データを昇順に並べ替える

成長のストーリーを伝える必要がある場合は、データを昇順に並べ替えます。

データを降順に並べ替える

最大値から最小値までを比較する必要がある場合は、データを降順に並べ替えます。

トレンドライン

トレンド ラインは時系列チャートにおける強力なテクニックであり、一般的なメディアでこれを目にする機会が増えています。ニューヨーク州知事のアンドリュー・クオモは、外れ値の日を排除するために、コロナウイルスの増加率または減少率の7日間の平均傾向線をよく使用しました。日々の変化によって理解をさらに困難にする場合、時系列の傾向線は、時間の経過に伴うデータの一般的な方向を明らかにします。

十字線

​十字線を使用すると、グラフを分析するときに視聴者にさらに詳細な情報を提供することができます。すべてのグラフに十字線が必要なわけではありませんが、以下のグラフを見ると、ユーザーが正確なデータ ポイントに対する明確な洞察を得るのに十字線がどのように役立つかがわかります。

重要なことを強調する

ユーザーがデータ ストーリーの最も重要なことに集中できるように視覚化をデザインします。データ内の重要なポイント、傾向、境界を強調表示することは、エンド ユーザーに必要な洞察を迅速に提供するための鍵となります。

重要なデータを強調表示する場合は、次の主要な機能を使用します。

シリーズのハイライト

​シリーズの強調表示を使用して、見てほしいものにユーザーの注意を集中させます。

条件付き書式

​条件付き書式設定を使用して、重要なデータ ポイントに注意を向けます。データの変動に相関する境界を設定します。

チャート注釈

​チャートの注釈を使用すると、チャート上でのストーリーテリングやコラボレーションをサポートできます。注釈は、消費者にデータポイントよりも深い洞察を提供します。

外れ値の検出

外れ値検出を使用すると、データ セット内の異常または逸脱をすばやく強調表示できます。

時系列

時系列予測を使用すると、過去と現在のデータに基づいて将来のデータ ポイントを予測でき、消費者に予測分析提供できます。

Linear Regression：線形回帰

線形回帰を使用すると、従属変数と独立変数間の傾向をプロットできます。データの一般的な傾向に一致する (予測する) ために「最も適合する」線を表示したい場合にこれを使用します。

効果的なインタラクションを使用する

最新のデータ分析プログラムを使用すると、インタラクションを簡単に作成できるため、ユーザーはデータを細かく分析して、答えたい質問についてより深い洞察を得ることができます。

最も効果的な対話には次のようなものがあります。

動的フィルタリング

ダッシュボードまたはビジュアライゼーションにフィルターを追加すると、データをその場でピボットして、より深い洞察を得ることができます。ダッシュボード レベルまたはビジュアライゼーション レベルで、カテゴリ フィールドまたは日付範囲ごとにデータを細分化するためのさまざまなオプションを視聴者に提供します。

ドリルダウン

カテゴリまたは日付フィールド内の階層を有効にすると、エンド ユーザーはより詳細な分析を行うことができます。たとえば、次のビジュアライゼーションでは、さまざまなマーケティング チャネルから特定の製品にドリルダウンして、どのような認知を促進しているかについて別のレベルの洞察を得ることができます。

ツリーマップ

ツリーマップは、ドリルダウンのための優れた視覚化です。大量の階層データをコンパクトなスペースに一目で表示し、データを全体の一部として表示します。ある国の予算と他のすべての国の予算の関係を確認でき、ドリルダウンにより、より深い分析を迅速に実行できます。

ダッシュボード連携

データ ポイントやビジュアライゼーションを他のダッシュボードにリンクできる場合は、ドリルダウンを新しいレベルに引き上げます。以下の例では、進行中のマーケティング キャンペーンの結果を表示する概要マーケティング ダッシュボードを設定できます。ダッシュボード リンクを使用すると、そのダッシュボードと、実行中の各キャンペーンに関するより詳細なダッシュボードとの間にリンクを設定できます。

画像とテキスト フィールドを使用してランディング ページを作成したり、ダッシュボード内から直接リンクしたりすることもできます。

3D を賢く利用する

3D は実際のデータを難読化し、仮説と分析の余地を生み出します。

地表分析、変動性分析、または地形調査を行う場合には、3D ビジュアライゼーションが活躍します。このグラフが機能するのは、X、Y、Z を含む複数の軸で火山の上から下までの温度変化を示し、3D 空間でより有用なストーリーを伝えるためです。

標準的なビジネス用途では 3D を避けることがベスト プラクティスです。たとえば、下の 2 つのグラフでは、左側を読んで理解し、洞察を得ることがほとんど不可能です。同じデータを示す右側のグラフは、より明確です。ざっと見ただけで、ハワイアン クラブは 1993 年から 1995 年にかけて収益において他の 2 つのリゾートを常に上回っていたことがわかります。

細部にまで気を配る

詳細がデータ ストーリーを強化する場合もありますが、過度の詳細がメッセージを混乱させる場合もあります。数値の書式を維持したり、上位の結果をデータから読み取れるように除外したりできます

データを書式設定すると、数値をより視覚的に魅力的にし、エンド ユーザーにとって読みやすくするための迅速かつ簡単な方法になります。ゲージまたは棒グラフや縦棒グラフなどのグラフの場合、データの書式設定を調整して、データ ポイントを目立たせることができます。たとえば、小数点以下の桁数を制限したり、カンマ区切りの位置を調整したりできます。また、通貨、パーセンテージ、または大きな数値の書式を使用することも検討してください。

以下の 2 つの異なる KPI を比較してください。どちらがすぐに理解しやすいでしょうか?

適切なスケールを使用する

嘘には 3 種類あります。嘘、ひどい嘘、そして統計です。

マーク・トウェイン

誤解を招く視覚化はいたるところで見られます。私たちはニュース、役員室、ソーシャルメディアで、欺瞞的なチャートをあまりにも頻繁に目にします。意図的でない場合もありますが、意図的な場合もあります。

誤解を招く視覚化を回避する最善の方法は、Y 軸のスケールを変更しないことです。これは、データが本来持っているものとは異なるストーリーを伝える傾向があります。

以下は、チャートがどのように誤ったストーリーを伝えているかの一例にすぎません。両方のグラフは同じデータを示しています。ただし、右のグラフでは軸が 5% から始まり、米国の GDP が急落しているように見えます。一方、左のグラフを見ると、実際にはわずかな緩やかな減少が見られるだけです。

結論

このホワイトペーパーの 10 のベスト プラクティスは、目を引く非常に効果的なビジュアライゼーションを作成するための貴重なヒントを提供します。企業は、傾向をより正確に特定したり、新たな機会を見出したりするために、データの活用をさらに進めています。データの視覚化とダッシュボードを使用すると、強力なストーリーを伝えたり、チームから洞察やフィードバックを収集するための探索に使用したりできます。

これらのテクニックのいくつかを実際に体験したい場合は、SDK をダウンロードして、Reveal埋め込み分析の詳細を学ぶことができます。

ウェビナー「 ダッシュボードの作成における推奨事項と禁止事項 」もご覧ください。

^アイマインドツール、1998年
ⁱⁱ 3M コーポレーション、2001 年