March 2025
Beginner to intermediate
340 pages
5h 3m
Japanese
Content preview from データでコミュニケーションする
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
第8章. あなたの職場への実装戦略
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
さて、 、自分の点を明確かつ効果的に伝える説得力のあるデータ・ビジュアライゼーションをまとめることができるようになったあなたは、本書がここで終わるだろうと期待するかもしれない。しかし、これからは、あなたの仕事の成果を職場でどのように使うかについて見ていくことにしよう。これは「人」の側面である。自分の仕事を最大限に生かし、その重要性を主張するにはどうすればいいのか。自分の選択をどのように正当化すべきか？この章と次の章では、ニーズやアプローチの異なるチーム、部署、組織、業界と仕事をする際に予想される課題について説明する。異なる意見や可能性を認識しておけば、求められるものを提供するための準備がより整うだろう。
データ・ビジュアライゼーションに完璧はない。あなたの仕事は常に、関係者のデザイン、分析または主題の専門知識に基づいて、変更、微調整、または調整することができる。従って、多くの難しい「やるべきこと」と「やってはいけないこと」を期待する必要はない。
私たちが取り上げる課題には以下のようなものがある：
- テーブル対きれいな写真
- データのストーリーを示すために可視化テクニックを使用することに対する態度
- スタティックとインタラクティブ
- 聴衆が重要なメッセージを見逃し始める前に、分析製品をどれだけインタラクティブにできるか。
- 中央集権型チームと分散型チーム
- 中央集権化されたデータチームと資産は、より分散化されたモデルとは異なる課題をどのようにもたらすか。
- ライブデータと抽出データセット
- 現在のライブデータまたは抽出された静的データセットを扱う
- 標準的な報告と革新的な報告
- 決まったテンプレートを使ってデータ通信を作るにせよ、ゼロからメソッドを作るにせよ
- レポーティングとアナリティクス
- 構造化されたレポートとカスタマイズされた分析ビジュアライゼーションのバランスを取る
この章では、これらの選択がデータの使用、アクセス、共有の仕方にどのような影響を与えるかを示す。これらを意識することで、より効果的なパスを選ぶことができる。
すべての課題のバランスを発見する方法と、状況を改善するための戦術を説明するために、仮定の会社を使おう：株式会社プレップエアーと株式会社アゴヒゲサッズである。本書全体を通して、これらの組織のデータと可視化が例として使われているのを見たことがあるだろうが、組織そのものについてもっと知ろう。
ここでは、データ通信に影響を与える各要因をいくつかのレンズを通して見ていくことにする。各組織に0点から10点までの点数をつけ、極端な両端の間のスペクトル上の位置を表した。これらの組織は、本章で取り上げるスペクトルのほとんどの対極にある。各要素の定義については、章を通じて詳しく説明する。
大企業の航空会社から始めよう：プレップ・エアだ。
図8-1は、本章で発見された各企業におけるデータ通信の現在の利用状況を要約するために、各要因に対する組織全体の優勢な態度を示したビジュアルである。 ...
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I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.