実践的なデータ可視化

第8章. データを表にする

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：[e-mail]

チャートやマッピングに重点を置いたデータ・ビジュアライゼーションの本に、 表の作成に関する章があることに驚くかもしれない。我々は通常、データテーブルをビジュアライゼーションの一種として考えることはない。しかし、データや伝えたいストーリーによっては、特にウェブ上のインタラクティブな表であれば、表が情報を提示する最も適切な方法であることもある。読者が、自分の住んでいる地域や所属している組織など、自分に関係の深い特定のデータ行を調べたいときに、大きなグラフやマッピングでは特定が難しいような場合に、マッピングは意味を持つ。また、読者が個々の値を互いに正確に比較したいが、データセットの他の部分とは必ずしも比較したくない場合にも、表は最適である。最後に、強調したい視覚的なパターンが大まかにないときは、チャートよりテーブルの方がよく機能し、特定の空間的パターンがないときは、マップよりテーブルの方がよく機能する。チャートやマップの作成を始める前に、代わりに表を作成する方が理にかなっているかどうかを考えてみよう。最高の視覚化とは、単に優れた表であることもある。

この章では、表デザインの原則と、第6章と第7章で紹介したツールDatawrapperを使って 、スパークラインを使ったインタラクティブな表を作成する方法を学ぶ。もちろん、短い表を素早く作成する必要がある場合は、"その他の表作成ツール "で説明するように、スプレッドシートを使用して作成できる静的バージョンを使用するのが一般的である。この章では、インタラクティブな表に焦点を当てる。なぜなら、インタラクティブな表には、静的な表よりも多くの利点があるからである。第一に、インタラクティブな表では、読者が興味のある特定の詳細をforキーワードで検索することができ、これは行数の多い長い表を提示するときには不可欠である。第二に、読者はインタラクティブ・テーブルをどの列でも昇順または降順にソートすることができ、長いリストの最上位または最下位にある列をすばやくスキャンすることができる。最後に、スパークライン（各行のデータ傾向を視覚的に要約した小さなチャート）を挿入し、インタラクティブ・テーブルの中に自動的に配置する方法も学ぶ。スパークラインは、読者がデータテーブルの列をざっと読みながら視覚的に傾向をスキャンしやすくすることで、表とグラフの長所を融合させる。第9章では、インタラクティブな表をWebサイトに統合する方法を学ぶ。

テーブル設計の原則

チャートデザインの原則」や「マッピングデザインの原則」と同様に、優れたテーブルデザインの原則から始めよう。政策に関連するデータの可視化を特殊化する経済学者であるJonathan Schwabish氏は、複数のオーディエンスに明確に伝わる表を作成するためのアドバイスを提供している。¹図8-1にその例を示す：

• 列のヘッダをデータの上に目立たせる。

• 行や列を区切るには、薄い網掛けを使う。

• 読み取りやすいように、テキストは左寄せ、数字は右寄せにする。

• ラベルを最初の行にのみ配置することで、繰り返しを避ける。

• データをグループ化してソートし、意味のあるパターンを強調する。

図8-1. 選択された設計原則を示す表のサンプル。

さらに、シュワビッシュや他の人々は、データの重要な項目や異常値を強調するために色を使うことを推奨している。 ...