9 つのデータ視覚化の例とそれがビジネスにどのように役立つか
データの視覚化は、データをすぐに理解できる言語に翻訳することです。そして、それを迅速に把握できることで、データを中心にチームの連携を図りながら、意思決定がはるかに効率化されます。
ツベトミラ・ペトロワ
10 分で読めます
世の中では誰もがデータの視覚化について話しています。
なぜ？生の数値では、一目見ただけではデータを理解する満足感が得られないからです。
また、人間の脳は画像をテキストより 60,000 倍速く処理するため、データの視覚化がビジネスにもたらすあらゆる機会を活用したいと考えています。
データ視覚化の説明
データの視覚化は、チャート、マップ、グラフ、その他の種類のビジュアルを通じてデータを表示するプロセスです。これらを使用すると、データが明確に表現され、すべての情報と事実が把握しやすい方法で表示されます。
企業は多くの場合、データの視覚化を利用して、ロジックに基づいて分析し、次のステップを計画します。マーケティング担当者とプロジェクト マネージャーは、これらのビジュアルを利用して、全体的なパフォーマンスと戦略に役立つパターンを発見します。
データはストーリーを語り、それを理解するのに役立つビジュアライゼーションが存在します。
視覚化を通じて、他の方法では思いつかなかった多くのアイデアも得られます。これは、意思決定プロセスに整合性、品質管理、効率性をもたらす戦術です。
データ視覚化のタイプ
データ視覚化の最も一般的なタイプの 1 つはインフォグラフィックスで、通常は大量の情報を迅速かつ効率的に伝えるために使用されます。それにもかかわらず、企業はダッシュボード、つまりさまざまな方法で表示できるカスタマイズ可能な視覚化への依存度を高めています。そこで、使用する可能性のあるデータ視覚化の種類とその具体的な目的をいくつか見てみましょう。
チャートとグラフ
チャートやグラフを通じて、データ傾向の全体的なストーリーをより迅速に伝えることができます。これらは、イベント間の迅速な比較と関係を提供し、分布を示し、長期的にデータ分析を実行するためのより良い方法を提供します。
箱ひげ図
このタイプの視覚化を使用すると、異常値がプロセスを上または下にドラッグしているかどうかをすぐに確認できます。また、平均や標準偏差を比較したり、「これら 2 つのプロセスは統計的に同じですか?」などの質問に答えるときにも役立ちます。
ゲージ
。これは、特定のプロジェクト、キャンペーン、数値のパフォーマンスと期待されるパフォーマンスをすばやく確認するのに役立ちます。
ヒストグラム
ヒストグラムはデータの分布を示し、確率的な結果を導き出すのに役立ちます。プロセスが正しい平均値付近を推移しているかどうか、または外れ値がデータや結果の結果を歪めているかどうかをすぐに証明できます。
円グラフ
全体の各部分がその重みを発揮しているかどうかを確認する必要がある場合、またはプロセスや結果においてどの要素が最も重要であるかを確認したい場合は、さまざまな円グラフのバリエーションを使用できます。
ツリーマップ チャート
ツリーマップ チャートでは、さまざまなサイズと色のネストされたノード (四角形) を通して階層データが表示されるため、データ パターンの特定やデータ量の比較が容易になります。
ダッシュボードには、チームがメトリクスをより深く掘り下げ、最も重要なものを見失わないようにする組み込みの分析ツールの利点があります。
データ視覚化のベスト 9 例
データのビジュアライゼーションは創造的であると同時に役立つ可能性があり、これら 2 つの点を強調する幅広い例を指摘できます。以下に、ビジュアライゼーションの最も一般的かつ現代的な使用法を例とともにリストします。
マーケティングパフォーマンスデータの可視化
マーケティング スペシャリストはデジタルマーケティング キャンペーンを通じて大量のデータを生成し、それらの指標はマーケティング パフォーマンス データの視覚化の基礎となります。これらを通じて、プロジェクト/キャンペーンの ROI と有効性、パフォーマンスのレベル、SEO、PPC、電子メール、ソーシャル メディアのパフォーマンス、目標の達成度を確認できます。マーケティング (および非常に人気のあるABM マーケティング) では、ダッシュボードは主に、インタラクションとコンバージョン、訪問、ランディング ページのパフォーマンス、Web サイトのトラフィックなどをチェックするために使用されます。ここでは、チャート、グラフ、円グラフ、表が最も頻繁に使用されます。
財務データの視覚化
金融業界で生成されるデータの量は、その種の評価を扱うことに慣れていない人にとっては膨大なものになる可能性があります。財務データの視覚化は、テクノロジーに詳しくなくてもデータを理解できるチームの他のメンバーに、データを通じて有益な洞察を提供するのに役立ちます。通常、財務の視覚化では、給与、予算、キャッシュ フロー、流動性、経費、その他の財務指標を追跡します。 CFO は、Excel ファイルだけに依存することなく、より多くの人を財務分析に参加させることができ、財務目標を簡単に設定し、KPI を分析し、データを直感的に操作できます。
販売データの可視化
販売ではすべてを追跡する必要があり、達成されるパフォーマンスと目標はデータに大きく依存するため、ビジネスは成長し続け、正しい意思決定が行われます。販売データの視覚化には通常、次のものが含まれます。
- 顧客の成長と維持
- 顧客生涯価値
- 顧客獲得コスト
- ユニットあたりの平均面積
- 販売サイクルの平均長さ
- ノルマ達成
視覚化を通じて売上 KPI を洞察することは、各四半期に必要なアクションを実行するために不可欠です。
人事データの可視化
データの視覚化により、人事部はこれまでにないストーリーを伝えることができます。これは要点をストレートに伝える構造化された物語であるため、従業員の定着率や離職率をグラフで示すことは非常に有益です。そうすることで、CEO や上級マネージャーなどの特定の対象者を説得して、特定のステップを実行したり、現在の状況を迅速かつ効率的に知らせたりすることがはるかに簡単になります。
会計におけるデータの視覚化
会計部門はデータの視覚化を使用して、さまざまな指標を迅速に比較し、パターンを特定し、イベントの記録を残すことができます。また、今後の傾向を特定し、履歴データを通じて新しいパターンを予測することもできます。監査人は、最小限のリスクで結果を達成するための行動方針を迅速に評価して選択し、クライアントをより深く理解し、スプレッドシートを介してコミュニケーションするだけでなく、わかりやすい方法でデータと連携できるようになります。
製品ロードマップ データの視覚化
製品ロードマップの場合、マイルストーンや実行されるキャンペーンなど、プロジェクトのさまざまなポイントを測定する必要があります。ここでのデータ視覚化は、現在の段階と目標に向かってどのように進んでいるかを視覚的に把握することで、迅速に評価するための資産を提供します。
プロジェクト管理データの視覚化
複雑なデータはビジュアライゼーションで活かされ、プロジェクト マネージャーはそこから得られる洞察を活用して成功します。チームのパフォーマンス、予算、目標の進捗状況などの変数は、明確な目的を与え、長期的に役立つ詳細を明らかにする視覚的な言語に変換できます。
SEOパフォーマンスデータの視覚化
優れたビジュアライゼーションは、SEO やマーケティング キャンペーンのレポートに関して優れたストーリーを伝えることができます。社内の SEO スペシャリストまたは外部代理店と協力している場合、チーム リーダーは、Web サイトがオーガニック検索でどのように機能するかを知る必要があります。しかし、ほとんどの SEO データは Google Analytics、Google Search Console、ランク トラッカーなどの複数のソースから取得されているため、これは簡単な作業ではありません。
以下のSEO ダッシュボードの例では、オーガニック チャネル (リード/売上) の最も重要な KPI を前月とタイムラインで比較して示しています。直帰率や平均などのエンゲージメント指標を組み合わせた販売データ。セッションの長さによって、ユーザーがサイト上のコンテンツをどのように利用しているかについての優れた概要が得られ、問題や改善の余地がある領域を特定できます。ビジネスの種類、特に季節性の影響を受けるビジネスによっては、前月比の比較が最良の選択ではない場合があります。このような場合には、前年比 (YoY) の方が良い選択かもしれません。特定のイベントを強調表示する注釈により、ダッシュボードがわかりやすくなります (休日、Google アルゴリズムの更新、技術的な修正)。
開発者向けのデータ視覚化
開発者が使用するビジュアライゼーションは、開発者と他の部門との間の理解のギャップを本当に縮めます。開発者にとってデータを視覚化するということは、プロジェクト、リアルタイムのバグ追跡、例、進捗状況、結果を提示して、実際にデータに基づいた意思決定をより迅速に行うことを意味します。
Python データ視覚化の例
Python などの言語で書かれたデータ視覚化は、他の言語では決して発見できなかった傾向、パターン、相関関係を特定するのに役立ちます。 Python スクリプトは、データを視覚化し、生データだけでは得られない洞察を得るために、多くのオプションへの扉を開きます。
Python を使用してデータ視覚化を作成すると、次のことが容易になります。
- ユーザーがミリ秒単位でデータの洞察を得て、フォーマットされていない大規模なデータセットを分析して理解できるように支援します。
- 色、傾向線、マーカー、注釈、その他多くの視覚的な手がかりを追加して、データのストーリーを即座に理解できるようにします。
- インタラクティブなデータ視覚化のサポート – Bokeh は、HTML と JavaScript を使用してグラフィックスをレンダリングするインタラクティブな視覚化ライブラリです。ただし、Bokeh は、JavaScript コードを記述する必要の有無にかかわらず、D3.js でインタラクティブなビジュアライゼーションを作成するための Python API を提供します。
企業が事実に基づいたより良い意思決定を行うためにデータに依存し続けるにつれて、データの視覚化の重要性はさらに高まるでしょう。また、チャートやグラフなどの視覚化手法は、従来のスプレッドシートや古いデータ レポートと比較してデータを理解するという点でより効率的であるため、Python などのツールを使用してデータ視覚化を作成することは、すべての部門横断的なチームにとって必要不可欠です。このトピックについてさらに詳しく知りたい場合は、Python を使用したデータ視覚化に関する記事をご覧ください。
R データの視覚化の例
R スクリプトを使用すると、開発者やデータ サイエンティストは、最小限のコーディングで複雑な生データを表すさまざまなタイプの視覚化を作成できます。データ視覚化を作成するために、R は最も広く使用されているパッケージの 1 つである ggplot2 を含むいくつかの視覚化ライブラリを提供します。
R と Python を比較する場合、R は主にデータ分析に使用される言語であるのに対し、Python はデータ分析にも使用できる汎用プログラミング言語であるという事実など、いくつかの違いを指摘できます。 , しかし、これが主な目的ではありません。
どちらもデータ視覚化に十分な機能を備えていますが、一般に R でグラフィックスをカスタマイズする方が簡単で直感的です。 R は、基本グラフィックス モジュールを使用して統計分析の結果を実証するために構築されており、グラフやプロットを簡単に作成できます。また、より高度なパイロットのために ggplot2 を使用することもできます。
詳細については、R でのデータ視覚化に関する記事を参照してください。
Slingshotを使用して最初のデータ視覚化を作成する
本格的なデータ視覚化の魔法を実現するには、さまざまなシステムにあるすべてのデータに接続し、選択したダッシュボード ビジュアルを構築するための適切なソフトウェアが必要です。
まさにこれですSlingshotができること– オールインワンのデジタル ワークスペースであり、さまざまな情報を集約できるツールです。データ分析、プロジェクトと情報の管理、チャット、目標ベースの戦略ベンチマークがすべて 1 つの直感的なアプリに組み込まれています。
Furthermore:
- さまざまなデータ ソースにすばやく接続し、数分以内にダッシュボードを作成できます。
- Slingshotは Analytics の Azure Machine Learning Studio と完全に統合されているため、データ ソースを選択し、視覚化を構築し、トレーニングされた機械学習モデルに接続できます。
- Slingshot Google BigQuery をサポートしており、Analytics によるビッグデータの処理速度が大幅に向上し、膨大なデータセットを数秒で使用できるようになります。
してみたい？ここにアクセスして、Slingshotで最初のダッシュボードを 4 つの簡単な手順で作成する方法を確認してください。
