データ可視化 (データかしか 英:Data visualization)とは、データのグラフィック表現を扱う学際分野であり、データ視覚化や外来語でデータビジュアライゼーションとも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合(例えば時系列など)に効率的な伝達手段である。 学術的な観点からは、この表現は元データ(通常は数値)とグラフィック要素(例えばグラフにある線や点)の間にあるマッピングだと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば棒グラフは、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため、マッピングがデータ可視化の核心部分である。 データ可視化は統計学分野に根ざすもので、一般的には部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる。 人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている。

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  • データ可視化 (データかしか 英:Data visualization)とは、データのグラフィック表現を扱う学際分野であり、データ視覚化や外来語でデータビジュアライゼーションとも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合(例えば時系列など)に効率的な伝達手段である。 学術的な観点からは、この表現は元データ(通常は数値)とグラフィック要素(例えばグラフにある線や点)の間にあるマッピングだと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば棒グラフは、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため、マッピングがデータ可視化の核心部分である。 データ可視化は統計学分野に根ざすもので、一般的には部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる。 人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている。 (ja)
  • データ可視化 (データかしか 英:Data visualization)とは、データのグラフィック表現を扱う学際分野であり、データ視覚化や外来語でデータビジュアライゼーションとも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合(例えば時系列など)に効率的な伝達手段である。 学術的な観点からは、この表現は元データ(通常は数値)とグラフィック要素(例えばグラフにある線や点)の間にあるマッピングだと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば棒グラフは、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため、マッピングがデータ可視化の核心部分である。 データ可視化は統計学分野に根ざすもので、一般的には部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる。 人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている。 (ja)
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  • 絵の最も偉大な価値とは、見るのは無理だと諦めていたものを否応なしに我々に示してくれることだ。 (ja)
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  • データ可視化 (データかしか 英:Data visualization)とは、データのグラフィック表現を扱う学際分野であり、データ視覚化や外来語でデータビジュアライゼーションとも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合(例えば時系列など)に効率的な伝達手段である。 学術的な観点からは、この表現は元データ(通常は数値)とグラフィック要素(例えばグラフにある線や点)の間にあるマッピングだと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば棒グラフは、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため、マッピングがデータ可視化の核心部分である。 データ可視化は統計学分野に根ざすもので、一般的には部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる。 人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている。 (ja)
  • データ可視化 (データかしか 英:Data visualization)とは、データのグラフィック表現を扱う学際分野であり、データ視覚化や外来語でデータビジュアライゼーションとも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合(例えば時系列など)に効率的な伝達手段である。 学術的な観点からは、この表現は元データ(通常は数値)とグラフィック要素(例えばグラフにある線や点)の間にあるマッピングだと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば棒グラフは、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため、マッピングがデータ可視化の核心部分である。 データ可視化は統計学分野に根ざすもので、一般的には部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる。 人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている。 (ja)
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  • データ可視化 (ja)
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