あらすじ
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典型的なデータの可視化を行なう際には一般的な方法を利用すれば良いですが、新しいタイプのデータに対してどういった指標や特徴量に着目して分析を進めるかは、分析者の腕が大きく問われるところです。
本書ではこうした部分までカバーし、対象のメカニズムを「視える」ようにするには「変換」をどう施すべきかに焦点を当てます。これが本書のタイトルにもなっている「可視化学」です。
本書は、データ解釈に紐づいた新しい可視化の解説書です。
分析の幅を広げ、データの解釈に厚みを出す新境地をぜひ体感してください！
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Posted by ブクログ
すごく分かりやすくて良い本
特に、グラフの良し悪しを分かりやすく図解している8章、pythonでのグラフ作成プログラミングのいろはを説明している9章は必読
Posted by ブクログ
デジタルデータの可視化手法の手数を増やすことで、データ分析の実力をさらに上げるべく購入しました。
本書は様々なデータを可視化する手法が記載されていますが、常に目的意識が明確に与えられたうえで説明されています。多様な可視化手段を分類・説明するにあたり「目的」ベースで分類されていることで、本書は教科書として理解しやすく、なおかつリファレンスとして利用しやすくなっていると思います。単にmatplotlibの使い方をまとめたようなものではありません。可視化されたデータを解釈する際に注意すべきことも随所で言及されており、データ分析の一工程としての可視化を広く勉強できることができると思います。
特に悪いコメントは思いつきませんが、支援機構の個人の好みとしては各グラフを作成するためのソースコードが紙にも記載されていると嬉しかったです。ただしその場合ソースコード本体とソースコードの説明も必要であり、本書の異常なスリムさは実現しえなかった（値段も4000~5000円くらい行くかも？）でしょうから、ない方がバランスの面でよいのかもしれません。
Posted by ブクログ
このシリーズ好きでよく読みます。
特に江崎さんの書いたものにはハズレがありません。
そんなわけで可視化学がなにかもわからずに読み始めました。
漠然とグラフで表現する方法かなくらいに考えていました。
読んでみると「データの裏側にある本質をデータ変換により可視化させること」とわかった。
一回読んだ程度では概要しか理解できませんが、株価のテクニカル分析などに通ずるものがあるなと感じる。
