2021年にデータを視覚化する5つの便利な方法

公開: 2021-10-11

IDC Worldwide Global Data Sphere Forecast2021〜2025によると、ビジネスおよび消費者データは2025年までに180ゼタバイトに達すると予想されます。生データが増えるにつれて、データの理解と理解が困難になる可能性があります。 データが組織や企業にとって有用であるためには、企業はデータを理解してそこから洞察を引き出し、それを生産的に使用できる必要があります。 さまざまなデータ視覚化ツールを使用してデータを視覚化すると、データをより適切に管理および理解するのに役立ちます。

さまざまなチャートやグラフの形式でデータを視覚的に表現することで、データをよりよく理解するのにどのように役立つかについて説明します。

データの視覚化はどのように役立ちますか?

データの視覚化は、データをより適切に表現するためのビジュアルを作成することとして定義されます。 データを視覚化することで、データをよりよく理解し、すばやく理解することができます。 データを視覚化する目的で、さまざまなデータ視覚化ツールが使用されます。

視覚化を効果的に使用することにより、組織は、組織の全体的な成果を高めるために改善できる現在のギャップだけでなく、新たに出現する機会をすばやく特定できます。 また、既存の製品やサービスを作成したり、新しい製品やサービスを市場提供のポートフォリオに追加したりすることで、収益源を多様化することもできます。

データの視覚化は、組織や企業だけに限定されません。 また、関連するが複雑な情報を利害関係者に伝達するためにも使用されます。 データの視覚化は公共政策の再構築でもあり、さまざまなインデックスを使用して政府レベルで重要な情報を一般市民と共有するために使用されます。

データの視覚化は重要な洞察を明らかにするのにどのように役立ちますか?

データを視覚化することで、視覚的なコンテキストでデータを表現することにより、人々が困難で長く複雑な情報をよりよく理解できるようになります。 データを収集、処理、モデリングした後、視覚化はさまざまなデータセット間の関係を形成し、それらから結論を導き出します。

人間の脳は単純なテキストよりも60,000倍速く視覚を処理するため、データの視覚化は人間の脳にも適しています。 そのため、インフォグラフィックははるかに覚えやすくなっています。

最近では、データのインテリジェントで効果的なアプリケーションが成長を促進するため、組織はますますデータ主導型になっています。 データを視覚化することで、組織はより効率的にスケーリングし、より良い結果を投稿することができます。 データ主導の組織は、通常の従来の企業よりも一貫してソリューション指向です。

1.生産性を向上させます

データの視覚化は、情報の処理と理解をはるかに迅速かつ効率的に行うのに役立ちます。 これにより、会議ごとに費やされる時間が短縮され、根本的な問題の把握に費やされる時間が短縮され、組織全体の生産性が向上します。

McKinsey&Companyによると、ある金属製造会社は、データをマッピングし、オペレーティングステーションでリアルタイムのパフォーマンスの視覚化を使用することにより、生産ラインの1つでの生産率を最大50%向上させました。

2.隠れた問題を特定する

データの視覚化により、組織はパフォーマンスを迅速に評価し、ビジネス全体または組織のパフォーマンスを向上させるために改善が必要なコア領域を特定することができます。

たとえば、ブランドチームは広告データを調べて、週末にインプレッションとクリック数が減少し、ブランドに追加の費用が発生することを特定したため、週末に広告をオフにします。 これは全体的なパフォーマンスとROIに影響を与えるため、ブランドチームはすでに問題を認識しているため、広告が配信されるタイミングと日数を微調整する必要があります。

3.パターンの識別

ビジネスのパターンを分析することは、マネージャーがさまざまなプロセスの根本的なボトルネックを特定するのに役立ちます。 パターンは、一定期間にわたってサイクルで繰り返されます。 これらのパターンは、組織が将来の傾向を分析、予測、および予測するのに役立ちます。 さまざまな株式、債券、および組織のパフォーマンスは、さまざまなパターンに従います。 したがって、パターンの識別により、今後予測されるイベントに事前に備えることができます。

データを視覚化する5つの方法

データを視覚化するために、さまざまな方法と手法が使用されます。 データを視覚化するために最も一般的に使用される5つの方法のリストを以下に示します。 それらは最も一般的な方法だけではありません。 実際、これらは効果的なデータ視覚化のために実装する最も簡単な方法でもあります。

1.縦棒グラフ

縦棒グラフは、一般に棒グラフとも呼ばれます。 縦棒グラフを使用してデータを視覚化することは、データを表現するときと同じくらい簡単です。 彼らは早くも2年生の生徒に教えられています。 縦棒グラフの一般的な使用法は次のとおりです。

  • 縦棒グラフは通常、特定のセットに存在するサブセットの数を示すために使用されます。

  • これらは通常、生データに存在するさまざまな値を並べて分析するために使用されます。

  • 縦棒グラフは、一定期間の変化を視覚的に表すためにも使用されます。

列チャートのもう1つのオプションは、指定された期間にわたってイベントの頻度を追跡するために複数の列をスタックすることです。 要するに、棒グラフまたは縦棒グラフは、さまざまなデータセット間の差異、または特定のデータセットが時間に対してどのように変化するかを測定するための優れた方法です。

データ分析での縦棒グラフの使用例は、販売データを分析して、どの製品が最も売れているのか、どの製品が最も売れていないのかを把握することです。 このデータは、将来の売上を予測し、需要と供給を満たすのに十分な製品を製造するためにも利用できます。

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2.円グラフ

通常、円グラフは、さまざまなサイズにスライスされた円のように見えます。 各スライスは、パーセンテージの特定のシェアを表します。 すべてのスライスのすべての部分を合計すると、合計は100になります。

円グラフは、最も多くのトラフィックまたはその他の望ましい指標をもたらしているマーケティングキャンペーンを表すために使用できます。 円グラフを一目見るだけで、どのキャンペーンが最も多くの結果を生み出しているかがマーケティングチームにわかります。

3.折れ線グラフ

折れ線グラフは、一般に線グラフとも呼ばれます。 さまざまな用途に人気があります。 データを視覚化し、折れ線グラフで視覚的に表現されたデータを理解して処理することで、全体的な傾向を簡潔に示します。

これらの傾向は、マネージャーが売上、株価、またはその他の変数がどの方向に進んでいるかを理解するのに役立ちます。 その後、彼らはそれに応じて行動を起こし、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。

以下の折れ線グラフは、各国の売上データを示しています。 Y軸は販売量、X軸は月です。 各国は、地図上で異なる色の線で表されます。