その他の視点
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/29 23:35 UTC 版)
データ可視化の分野には様々なアプローチがある。一般的な焦点の1つが情報提示である。フレンドリー(2008)は、データ可視化の二つの根幹を統計図表と主題図だと考えている。"Data Visualization: Modern Approaches"(2007)という論文ではデータ可視化の主題7つの概要が以下のように示されている。 記事と情報源 関連性の表示 データの表示 ニュースの表示 ウェブサイトの表示 マインドマップ ツールとサービス これらの主題は全てグラフィックデザインおよび情報表現と密接に関連している。 他方、コンピュータ科学の観点からフリッツ・H・ポストは2002年にこの分野を次の下位分野に分類した。 情報可視化 インタラクション技術および構造設計 モデリング技術 多重解像度解析法 可視化のアルゴリズムおよび技術 立体的表示 ハーバード・ビジネス・レビューにて、スコット・ベリナートはデータ可視化にアプローチする枠組みを構築した。可視化を考えるにあたって、活用者は1)あなたが持っているもの、2)あなたがしていること、という2つの議題を検討する必要がある。第1段階は可視化したいと思うデータを特定すること。それは過去10年間にわたる利益のようなデータドリブンあるいはどのように特定組織が構築されたかみたいな概念的考察である。この問いに答えが出ると、次に情報を伝達しようとしているのか（宣言的可視化）あるいは何かを表現しようとしているのか（探索的可視化） に焦点を絞ることができる。スコット・ベリナートはこれら議題を組み合わせて、それぞれ独自の目標を持つ視覚伝達を4種類挙げている。 以下が視覚伝達の4種類である。 思考の図示（概念的＆宣言的）概念を教えたり説明するのに使われる。例えば組織図や決定木など。 思考の生成（概念的＆探索的）問題を発見したり解決するのに使われる。例えばブレインストーミング会議後のホワイトボード。 視覚的発見（データドリブン＆探索的）データの傾向を見分けたり理解するのに使われる。この種の視覚は、データ群がどこか不明であったり業務が自由形式な場合の大規模かつ複雑なデータでより一般的である。 日常的なデータ可視化（データドリブン＆宣言的）最も一般的かつ単純な種類の可視化で、文脈の断定および設定に使われる。例えば、時間経過に伴う GDPの折れ線グラフ。
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