みなさんこんにちわ！研究所です。今日はデータ可視化についてわかりやすくみていきたいと思います。
そもそもデータ可視化（Data Visualization）とは、「数値やテキストなどの情報をグラフや図形、地図などの視覚的な形に変換し、人間が直感的に理解しやすくする技術」です。可視化によって、データの傾向・パターン・異常値を素早く発見でき、意思決定のスピードと質が向上します。
こちらの記事も参考にください。
データの可視化方法には、様々な種類がありますが
- pythonといったプログラミング言語のグラフライブラリを使用してグラフや表などを出力する方式
- TableauやLookerなどのBI(Business Intelligence)ツールを使用してグラフや表を出力する方法
などがあります。このページでは具体的にpythonを使用する場合に使用できるグラフ描写ライブラリやBIツールの種類や概要を見ていきたいと思います。
Table of Contents
Pythonでの可視化ライブラリ
Pythonはデータ分析分野で広く利用されており、可視化のための豊富なライブラリが用意されています。
Matplotlib
最も基本的な可視化ライブラリで、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒストグラムなどを自由にカスタマイズ可能。
強み：柔軟性が高く、出版レベルの図表も作成可能。
Seaborn
Matplotlibをベースに、美しいデザインと統計的可視化を簡単に実現できるライブラリ。
強み：少ないコードで高品質な可視化、統計指標の描画が容易。
Plotly
インタラクティブなグラフをWebブラウザ上で表示可能。
強み：ダッシュボード作成や3Dグラフ、地図可視化に強い。
<出典 : https://plotly.com/python/ >
Bokeh
インタラクティブなWeb可視化に特化。
強み：大量データを動的に描画でき、Webアプリとの統合が容易。
<出典 : https://bokeh.org/ >
代表的なBIツールとその強み
BI（Business Intelligence）ツールは、非エンジニアでもGUIでデータを探索・可視化できるツールです。ビジネスアナリストなどの職種が、データからインサイトを見つけ出すために使用されるツールです。
Tableau
ドラッグ＆ドロップ操作で複雑な可視化を作成可能。
強み：直感的な操作性、豊富なビジュアル表現、企業利用の実績が豊富。
Power BI（Microsoft）
ExcelやAzureとの連携に強み。
強み：Microsoft製品との統合、低価格で導入しやすい。
Looker（Google Cloud）
クラウドネイティブなBIツールで、データモデリング機能に優れる。
強み：大規模データのリアルタイム分析、SQLベースの柔軟な設計。
Qlik Sense(FUJITSU)
独自の連想モデルによるデータ探索機能。
強み：複雑なデータ探索が容易、インメモリ処理による高速レスポンス。
QuickSight(AWS)
クラウドの雄と呼ばれるAWSのBIツールのサービスですね。データレイクとして使用されるS3やredshift等のデータウェアハウスをデータソースとしてデータ可視化をすることが可能です。
まとめ
データ可視化は、分析者だけでなく意思決定者にも重要なスキルです。Pythonのライブラリを活用すれば柔軟で高度な可視化が可能になり、BIツールを使えば専門知識がなくても迅速にデータから価値を引き出せます。目的や利用環境に応じて、これらを組み合わせることが最適です。