データ分析者のための Python データビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法(データブンセキシャノタメノパイソンデータビジュアライゼーションニュウモン コードトレンドウシテワカルカシカシュホウ)

分析したデータを
わかりやすく
ビジュアライゼーションしよう!

【データビジュアライゼーションとは】
数値データ・位置のデータ・文章のデータ等を、
一目で分かりやすく見える形にする方法です。

【背景】
ビッグデータや AI という言葉が流行して以降、
様々な組織でデータを活用しようという動きがみられます。
データの活用のためには、私たち人間がデータの内容をよく理解する必要があり、
そのためにビジュアライゼーションはとても有効な手段です。
Python にはデータビジュアライゼーションに特化したライブラリがそろっており、
利用するデータ分析者も増えています。

一方で、
「どのような場合にどのライブラリで表現するとよいのか」
といった基本的な部分でつまづく方や、
「データの種類や特徴によってどのように表現するとより直観的に表現できるのか」
と悩んでいる方も多いのが実情です。

【書籍概要】
本書は、 Python のライブラリを利用して、
分析したデータをビジュアライゼーションする手法を解説した書籍です。
ビジュアライゼーションする時に必要な考え方と、
基本的なビジュアライゼーション手法を解説。
地図上に表現する方法やワードクラウド、インフォグラフィック的な要素を
取り入れた手法も紹介します。

【対象読者】
・データ活用に興味のある方
・データ分析者
・データサイエンティスト

【本書で紹介する主な可視化手法】
縦棒・横棒グラフ
円グラフ
ヒストグラム
ボックスプロット
散布図
バブルチャート
ヒートマップ
ドーナツグラフ
レーダーチャート
地図情報
ワードクラウド
インフォグラフィック等

【著者プロフィール】
小久保 奈都弥 (こくぼ・なつみ)
筑波大学第三学群社会工学類卒、
法政大学大学院イノベーションマネジメント研究科修了。
データ分析のコンサルティング会社で金融機関向けに
予測モデル構築業務やデータ分析業務に従事。
現在はコンサルティング会社に勤務するほか、
個人的にインフォメーションデザインや
データビジュアライゼーションの活動を行っている。
中小企業診断士
法政大学大学院特任講師

データ分析の成果を意思決定に届けるには、数値をテーブルに並べるだけでは足りません。適切な可視化があって初めて、パターンや異常が読み手の目に飛び込んできます。本書は Python の可視化ライブラリ (matplotlib 、 seaborn 、 pandas のプロット機能) を使い、分析結果をグラフとして的確に表現する技術を身につけるための入門書です。

特徴的なのは、コードの書き方だけでなく「このデータにはどのグラフが適切か」という選択の考え方を丁寧に扱っている点です。棒グラフ、散布図、ヒートマップ、箱ひげ図といった表現手法をデータの性質と照らし合わせて選ぶ判断力が養われます。 Jupyter Notebook 上でコードと出力を並べながら進められるため、写経しながら体得する学習スタイルと相性がよい構成です。

対象読者は Python の基本構文を理解しており、 pandas でデータを読み込む程度の経験がある人です。 Python 自体がまったく初めての段階では難しく感じるかもしれません。逆に、すでに D3.js や Plotly で凝った可視化を自在に組んでいる人には内容が初歩的に映ります。「分析はできるが見せ方で損をしている」と自覚がある人にとって、最短で可視化力を底上げしてくれる実践書です。