データ可視化の基本
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可視化とデータの種類
要素が多すぎて見づらい折れ線グラフのことを～という。
スパゲッティグラフ
可視化は～や～によって選択すべき可視化手法が変わってくる
データ数（行数）、変数の数（列数）
1変数データの可視化
IDや個人名、データ番号などの識別子に対して変化する量が１つのみ与えられたデータのことを～という
１変数データ
年収データなどの量的データは～か～で可視化するのが一般的である。
棒グラフ、ドットプロット（短軸散布図）
大規模な量的データの可視化のオーソドックスな方法は～を用いること
ヒストグラム
ヒストグラムでは量的データに対して適当な区切りごとにデータ数をカウントした～をまず作成する。
度数分布表
箱ひげ図の上端と下端は～と～を表す
最大値、最小値
箱ひげ図のひげの部分は上位〇%と下位〇%をしめす。
25％
箱ひげ図における箱の上辺は～と呼ぶ
第３四分位数
箱ひげ図における箱の下辺は～と呼ぶ
第１四分位数
箱ひげ図における箱の真ん中の線
中央値
全体に占める構成割合を表示するときには～や～を用いる
100％棒グラフ、円グラフ
データがとりうる値の種類(水準)が多い場合～のグラフが適している
棒グラフ
２変数データの可視化
２変数がともに量的データの場合は～が使われる
散布図
散布図においてデータ量が少ない場合、データの固有名(通称：～)を表示する
データラベル
散布図のX軸の特徴
インプット、原因系、コントロール可能変数
散布図のY軸の特徴
アウトプット、結果系、コントロール不能変数
２変数、多変数データのうち１つの変数が時(年、月、日)であるときそのデータを～と呼ぶ
時系列データ
時系列データのまとめ方としては～が一般的
折れ線グラフ
値ごとに地図上の位置座標が与えられているデータ
地理空間データ
ドットプロットで点が集中してしまう場合は～をあえて加えることで正しい密度を可視化できる
ノイズ
分布の情報をやや圧縮したような表現方法として箱ひげ図や～と呼ばれる表現がある
バイオリンプロット
可視化のアンチパターン
原点が０ではないこと（棒グラフではアンチパターン）
非ゼロ値原点
可視化は２次元と３次元のどちらが良いか
２次元（3Dグラフは手前が大きく見えてしまうためアンチパターン）
| 第1章 | CBASへようこそ |
| 第2章 | ビジネス課題とKPIツリー |
| 第3章 | データ分析の活用とプロジェクト |
| 第4章 | データの準備 |
| 第5章 | リサーチとレポーティング |
| 第6章 | 予測モデルを使ったデータ分析 |
| 第7章 | データ可視化の基本 |
| 第8章(未) | 統計学の基本 |
| 第9章(未) | 統計手法の基本 |
| 第10章(未) | 機械学習の基本 |
| 第11章(未) | Excelでできるデータ分析 |
| 第12章(未) | SQLの基本 |
| 第13章(未) | Pythonの基本 |
| 第14章(未) | Rの基本 |
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