練習問題で学ぶグラフデザイン

練習問題で学ぶグラフデザイン

2022年4月28日最終更新(全4回)

コース概要

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)