データ操作の可視化（データ可視化について）

データの視覚化について話す

データの視覚化は、データの背後にある隠れた情報をより明確に観察するのに役立ちます。この記事では、著者は、データ視覚化を歴史的発展の側面と製品マネージャーの現在のワークフローの観点から解釈します。見てみましょう。

データの視覚化とは、データを認識可能なグラフィック、シンボル、色、テクスチャなどに変換することを指します。これは、インターネット時代における新しい概念ではありません。その発展は、計測、絵画、文明、技術の発展と一致しています。 （主にインターネット分野のアプリケーションを紹介しています）

「17 世紀以前」- 発祥: 最も古い地図はトルコで登場し、中国で最も古い地図は夏王朝で、視覚化作業は手作業で行われました。

「17 世紀」 - 測定と理論: 航空、測量、地図作成、ブラウジング、土地探査で広く使用されている測定機器と基本的な物理量 (時間、距離、空間) の理論の改良。同時に、解析幾何学、測定誤差、確率論、人口統計学、政治地図の発達により、地図作成の理論と実践が急速に発展しました。 17 世紀末には、実際の測定データに基づいた視覚化手法も登場しました。この頃から、人類は新しい視覚的思考様式を導入し始めました。

「18 世紀」 - グラフィック シンボル: 地図製作者は、地図上に幾何学的な情報を示すだけでは満足できなくなり、新しいグラフィック形式 (等高線、輪郭線) や、物理的情報 (地理、経済、医学) の概念地図を発明しました。統計理論と実験データ分析の発展に伴い、抽象グラフや関数グラフが広く発明されてきました。 18 世紀は統計グラフィックスにとって繁栄した時代でした。創設者のウィリアム・プレイフェアは、地域と全体の関係を示す折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、円グラフなど、今日最も一般的に使用されている統計チャートを発明しました。

「19 世紀」 - データ グラフィックス: プロセス設計の改善により、統計グラフィックスとテーマ別マッピングが爆発的に増加し、棒グラフ、円グラフ、ヒストグラム、折れ線グラフ、タイムライン、等高線など、統計データの視覚化ツール一式を習得するようになりました。 利用できる社会、地理、医療、経済の統計が増えるにつれて、国の統計とその視覚的表現を地図上に表示することで、概念マッピングに関する新しい考え方が生まれ、その役割が政府の計画と運営に反映されるようになりました。

「1900-1949」 - 近代啓蒙時代: 人々は初めて、グラフィック表示方法が航空学、物理学、天文学、生物学などの科学および工学の分野で新たな洞察と発見の機会を提供できることを認識しました。多次元データの視覚化と心理学の介入がこの時期の重要な特徴となりました。

「1950-1974」-データ視覚化（多次元情報の視覚的符号化）の復活：現代の電子コンピュータの誕生。コンピュータの出現により、データ分析は革命的に変化しました。 1960 年代後半までに、メインフレーム コンピュータは欧米の大学や研究機関に広く普及し、データ視覚化グラフィックスを描画するためのコンピュータ プログラムの使用が、手描きのグラフィックスに徐々に取って代わりました。

「1975-1987」 - 多次元データの視覚化: さまざまなコンピュータ システム、コンピュータ グラフィックス、グラフィック表示デバイス、ヒューマン コンピュータ インタラクション テクノロジの開発により、視覚化に対する人々の関心が高まりました。データ集約型の計算機が登場し、データ分析とプレゼンテーションの需要が高まり、多次元グラフィックスが誕生しました。 (1986年に最初の Excel がリリースされました)。

「1987-2004」 - インタラクティブな視覚化: ボタンをクリックしたり、スライダーを動かしたり、入力と出力の実際の関係を示すのに十分な速さの応答時間など、人間が対話する方法を備えています。

「2004 年現在」 - ビジュアル分析: 21 世紀に入り、コンピュータ関連のハードウェアがアップグレードされたことにより、既存の視覚化では、大規模で高次元のマルチソース動的データの分析の課題に対応できなくなりました。大規模で複雑かつ矛盾したデータから有用なデータを迅速にマイニングし、効果的な意思決定を行えるようにするためには、視覚化、グラフィックス、データマイニングの理論と手法を統合し、新しい理論モデルを研究する必要があります。この新しい分野はビジュアル分析と呼ばれています。

• Excel（データ分析代表）：強力な機能を備えた汎用ツール。
• 独立したチャート プラグイン (fusioncharts、echarts など): フロントエンドとバックエンドの開発が必要です。
• 商用視覚化ソフトウェア (tableau、powerbi): 1 人で独立して完了し、一定レベルの SQL スキルとソフトウェアの理解が必要です。
• セルフサービス可視化ソフトウェア（企業が開発）：レポートの需要が拡大しており、集中型モデルによる統一されたデータ可視化は理解しにくいため、一部のデータ可視化作成権限を委任する必要があります。

• ビジネスにはコミュニケーションが必要です。ビジネスの背景、現在行われていること、これらの指標を確認する必要がある理由、指標が解決する問題、現在データをどのように見ているか (まだ確認していない、またはデータをより良く効率的に確認する計画がすでにある)、データを確認した後に何を行うかを理解します。
• 製品計画: 一般的に、新しいレポート要件は単独で存在するものではありません。新しいレポートを配置するには、既存のレポート プラットフォームの分析テーマと機能的な位置付けと組み合わせる必要があります。
• データ キャリバーのソート: どの指標に注目するか、指標の意味は何であるか、統計ロジックは何であるか、どのディメンションをサポートするか。
• 需要評価: 主にデータ品質とデータ量が含まれます。
• 視覚的なページ設計: ビジネス分析のアイデアに基づいてレポートを設計し、コア指標とセカンダリ指標を区別し、レポート プラットフォーム製品設計の普遍性、実用性 > 美しさを考慮します。
• ソリューションビジネスコミュニケーションレビューと開発スケジュールレビュー。
• 開発フォローアップ。
• UAT を起動します。

製品設計にはレポート設計が含まれます。まずユーザーグループを見てみましょう。一般的に、レポート グループは次の 3 つのカテゴリに分類されます。

• 経営：市場の中核指標に注目してください。設計時には、粒度が細かすぎたり、スクリーニングの次元が多すぎたりする指標を避け、一目ですべてがわかるようにしてください。
• ビジネスリーダー: ビジネス全体の中核となる指標に関心を持ち、責任を負います。設計にあたっては、ビジネスが重視するコア指標を考慮する必要があります。これらを調べるだけで、ビジネス リーダーはビジネスの全体像を把握できるようになります。
• 実行層: 担当する領域と、データが実行アクションをサポートできるかどうかに配慮します。設計時には、解決すべき具体的な問題に基づいて特別なレポートを設計し、関連する指標をトピックを中心に細分化して概算する必要があります。

レポートのデザインは、ビジネス ニーズを満たしながら、よりカスタマイズするべきか、それともより一般的なものにすべきでしょうか?

• カスタマイズ: 利点は、単一のシナリオで最高のユーザー エクスペリエンスを提供することです。欠点は、拡張が容易ではなく、同様のニーズに対して新しいレポートを作成する必要があることです。
• ユニバーサル: 汎用性に優れているのが利点ですが、コストとして経験をある程度犠牲にすることになり、必要なデータを取得するには複数回切り替えてクリックする必要がある場合があります。

具体的な選択は、レポート プラットフォームの開発段階とビジネス需要によって異なります。

開発の初期段階にあり、需要が比較的少ない場合は、一般的なタイプを優先する方がよいでしょう。より成熟していて需要が非常に強い場合は、カスタマイズを検討できますが、前提として、一般的なレポートがすでにビジネスニーズを満たすことができ、カスタマイズはより便利な操作に基づいています。

この記事はもともと @起切Criss によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

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