本授業は、練習問題を解きながらグラフを正しく選び・見せるための方法について学ぶ授業です。
データサイエンスの視点から、普段選んでいるグラフは適切なのか？やもっと良い見せ方はあるのかについて学び、資料作成に役立てていきましょう。
【こんな人におすすめ】
◯ データの可視化を通じて、正確かつわかりやすいメッセージを伝えたい現場リーダー
◯ データサイエンスを志すアナリスト
【授業のゴール】
◯ 伝えたいメッセージに沿って、データを適切に可視化することができる。
目的に応じてグラフをデザインできる。その結果、目的の意図を的確に相手に伝えることができる。
【どんな授業なのか？】
第１話は理論編 / 第２ー４話は問題編と２部構成で授業を進めていきます。
問題編で使用するデータセットはこちらからダウンロードすることができます。
注意１：クリックするとダウンロードが始まります。
注意２：一部、Excelでは行えない可視化手法もございます。あらかじめご了承ください。
第１話：理論編 データの可視化とは？
第２話：問題編① 量データと割合データの可視化
└ 練習問題１：ユーザー数の比較
└ 練習問題２：公示地価の比較
└ 練習問題３：複数の学校の人数比較
第３話：問題編② 関係データの可視化
└ 練習問題４：複数の学校の人数割合と経時変化の割合の比較
└ 練習問題５：部署ごとの従業員割合の比較
└ 練習問題６：人事評価と月収の関係
第４話：問題編③ 関係データと分布データの可視化
└ 練習問題７：資材価格と複数の構成素材の関係
└ 練習問題８：居住人数の年齢別割合のバラつきの関係
└ 練習問題９：70年分の月別平均気温の関係
■ ご登壇いただく講師
高比良 健太郎 (たかひら けんたろう) さん
データサイエンティスト
英国製造業、外資系コンサルティングファームおよび技術系スタートアップを経て独立。製造機械、交通、ヘルスケアなど多様な分野において、データ解析/モデリング業務、AIプロジェクト推進、および関連技術の研究開発に従事してきた。AI関連のトップカンファレンス（AAAI）やジャーナルでの論文出版経験を持つ。技術者に限らず、一般の人がデータを理解し、各々の生活に役立てられるようにすることをライフワークとしている。情報学修士（京都大学）
