データの可視化
データの可視化はデータサイエンスにおいてとても重要な要素です。ExploratoryのシンプルなUIエクスペリエンスはもともとデータの可視化を使った探索的データ分析のための最適な環境としてデザインされています。データの特徴を掴み、隠されたトレンドやパターンを効率的に発見していくための豊富な機能が
ピボットテーブル
様々な集計関数、カラーパレット、そしてカスタム計算処理を使ってすばやく直感的にピボットテーブルを作ることが
テーブル
柔軟で豊富なフォーマット機能を使ってデータを効果的にテーブル形式で表示させることが
ばらつきの理解
様々なタイプのチャートを使ってデータの分布を可視化することでデータの中にあるばらつきをより深く理解できるように
ヒストグラム
密度曲線
箱ヒゲ図
バイオリン図
エラーバー
信頼区間などを使って不確実性を様々な形で可視化することが
ワードクラウド
どの単語がより多く使われているのかを直感的に可視化することが
ヒートマップ
カテゴリーの組み合わせの中にあるパターンを発見することが
散布行列
変数間の関係を理解するためにすべての変数の組み合わせごとに散布図を自動で作成することが簡単に
地図
地理データをすばやく可視化することができます。いくつかのパターンのある国名などの地理情報は自動に割り当てることが
地図の拡張
自分の持っているGeoJSONファイルをインストールしたり、エクステンションストアにある地図をインストールして拡張することが
探索的データ分析のための機能
チャート内にある多くの機能は探索的データ分析を効率的に行うために用意されています。こうした機能を使うことでデータを様々な角度から可視化し、隠されたパターンをすばやく導き出していくことが
数値のカテゴリー化
チャートの中で、数値データをいくつかのグループに自動的にわけることが
表計算 - 合計の割合
バーチャートは表計算の機能を使って比率を表すチャートに変換
表計算 - 累積
累積の計算もチャートの中で直接簡単に行うことが
表計算 - 移動平均
表計算の移動平均を使うことで時系列データのトレンドをよりわかりやすく可視化することが
外れ値の可視化
数値データに含まれる外れ値の可視化もチャートの中で簡単に行うことが
値の制限
X軸の割り当てた列の値が表示するには多すぎるということがよくあります。そんな時は「値の制限」を使って、例えばトップ20位の国のみを表示、または1万円以上の購買がある顧客だけを表示することが
様々な数値関数
絶対値、指数、対数などの関数を使って数値データをチャートの中で直接変換し、すばやく可視化することが
進路を可視化
地図上の点を結び、例えば台風の軌道などを可視化することが
コメント
探索的に分析している時は、「コメント」機能を使ってその時々の気づきをコメントとして残していくことが
ハイライト
一部のデータを色を使って簡単にハイライト
トレンドライン
トレンドラインを使ってデータの中にあるトレンドやパターンをわかりやすく可視化することが
リファレンスライン
リファレンスラインを使ってチャートにコメントをつけたり、ベースラインを表示したり
