2021年10月19日

「世界国勢図絵 2021/22」

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公益財団法人 矢野恒太 記念会 編集/出版

 毎年発行され、2021 年の出版行で第 32 版になります。わたしの目を惹いた特徴がふたつありました。ひとつは、サブタイトルとして「世界がわかるデータブック」と謳っているだけあって、世界のデータが網羅されていることです。もうひとつは、出所が明確になっていて、例外事項もある程度脚注で説明されている点です。

 それぞれの具体例を紹介すると、前者の網羅性の場合、巻頭にある世界の『独立国の国名と首都』一覧では、国名が日本語と英語が併記されていて、それぞれの正式名称を調べる手間を考えただけでも全世界が網羅されている価値があると感じました。

 後者の出所については、わたしが現在もっとも興味をもっている金融関連データを取りあげてみます。『主な国の公定歩合、政策金利』が 2016 年、2017 年、2018 年、2019 年、2020 年の各年末と 2021 年 3 月末で表になっています。脚注には、次の記載があります。
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IMF Data "International Financial Statistics" (2021 年 6 月 1 日閲覧) により作成。同資料で Financial Interest Rates、Discount あるいは Financial Interest Rates、Monetary Policy-Related Interest Rate と記されているもの。# 印が Monetary Policy-Related Interest Rate。ほか、日本銀行「金融経済統計月報」(同年 6 月 1 日閲覧) により作成。日本は基準割引率および基準貸付利率 (従来「公定歩合」と記載)。中国には香港、マカオを含まず。ユーロエリアはリファイナンシング・オペレート。アメリカ合衆国は FF (フェデラルファンド) 誘導目標金利。
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 これだけの情報が詰まっていると、どこでデータを取得できるか、該当データのフィールド名は何かが瞬時にわかるだけでなく、事前に知識がなくても、市場金利を誘導するための金利の名前が国によって違うことに気づくことができます。また、自国については日銀の情報も参考になること、そのなかのどこに着目すべきかも知ることができます。

 急にリサーチを依頼されたとき、対象を知らずとも、まずどこから当たればいいか、さっと見当をつけることができる便利な本だと思います。
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2021年10月03日

「図解作成の基本」

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吉澤 準特 著
すばる舎 出版

 図解作成の基本を伝授する本だけに、図解作成に必要な考え方が、ひとつの図にまとめられていて、それを見るとすべてが伝わるようになっています。

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 最初に、キューブに注目します。ここでは、図解で押さえるべきポイント、(1) フォーム、(2) カラー、(3) ポジションそれぞれにおいて、基本のプロセス@からBを先に検討し、最後に必要に応じてCを加えることが勧められています。たとえば、(2) カラーの場合、白黒ベースの無彩色を基本とします。もし強調したい部分がある場合は、1 色だけベースカラーを選び、さらに複数を強調したい場合は、そのベースカラーに濃淡をつけて対応するというものです。もし、ベースカラーだけでは充分にアピールできない場合に初めて、ベースカラーと反対色にあたるアクセントカラーを用いる手順が登場します。

 必要最小限でスッキリさせるという、基本的な流れが (1) フォーム、(2) カラー、(3) ポジションで統一されていて、わかりやすいと思いました。

 次に、キューブの外側にある図形の使い方に注目します。図形ごとに何をあらわすかルールを定めることが勧められています。図形ごとに次のような意味づけが提案されています。(a) から (e) の範囲では、標準的な図形を使っていますし、意味づけの参考になると思います。

【a:情報や概念】
・四角形……具体性のある考え方、事実
・三角形……増加/減少、集中/拡大、上下関係、目標点
・丸四角形……抽象的な概念、主観的な意見、推測
・円・扇形……抽象度が最も高い概念、未確定な情報、割合

【b:つながる向きと強弱】
・線・矢印全般……順序、矢印方向への働きかけ、詳細、まとめ
・円弧・アーチ……線・矢印と同じ (円周に沿って配置)

【c:集合関係】
・かっこ全般……カサ内側の要素のまとめ、外側の包含関係

【d:時間の流れや変化】
・矢羽・ブロック吹き出し全般……時間の単位・流れ、結果

【e:理由や説明】
・吹き出し全般……理由や追加情報、憶測、心理的情報

 そのほか、図全体としてのパターンの使い分けについても、わかりやすく図になっていて、図解の要点が伝わってきます。

20211003「図解作成の基本」2.png

 いずれの図も、伝える力を見せつけるような力作だと思います。
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2021年07月23日

「FACTFULNESS ファクトフルネス」

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ハンス・ロスリング (Hans Rosling)/オーラ・ロスリング (Ola Rosling)/アンナ・ロスリング・ロンランド (Anna Rosling Rönnlund) 著
上杉 周作/関 美和 訳
日経BP 出版

 タイトルの FACTFULNESS は、ハンス・ロスリング氏による造語で、事実にもとづいていることを指しています。著者たちによると、人は、さまざまな本能に妨げられ、誤った思い込みによって、自分が接していない世界に対し事実にもとづかない認識を持っているのだそうです。

 この本の最初には、自分がそうした誤解をしている側の人間かどうかを確かめるためのクイズが用意されています。自分の職業を考えると恥ずかしいのですが、わたしも誤って認識している側に含まれていました。

 この本では、そういった誤った認識を誘発する本能、@分断本能、Aネガティブ本能、B直線本能、C恐怖本能、D過大視本能、Eパターン化本能、F宿命本能、G単純化本能、H犯人捜し本能、I焦り本能、を紹介し、それら本能の存在にあらかじめ気づき、事実にもとづかない思い込みによる判断をくださないようそれぞれに対する具体的な注意点が説明されています。

 わたし自身、どの本能にも引きずられているように思いますが、特に、ネガティブ本能 (世界はどんどん悪くなっているという思い込み) が強いのかもしれません。たとえば、世界的に見て収入格差はどんどん広がっているのではないかと感じています。

 著者は、そういったとき、数字など事実をもとに確かめるよう勧めています。収入でいえば、いまだに 1 日 1 ドル以下で生活する方々がいるいっぽう、莫大な収入を得る方が次々と登場しているのは事実で、人々の収入をヒストグラム化すると、横軸は広がっています。ただ、全体的な分布は右側にシフトしていっていることが見てとれるはずだと著者はいいます。

 さらに著者は、10 の本能がどう利用されているのかも指摘しています。わたしたちには、外部の雑音から自分たちを守るための防御壁のようなものが備わっていて、そこには 10 個の穴があり、それぞれが前述の本能と対応し『分断本能の穴』『ネガティブ本能の穴』『直線本能の穴』となっています。マスメディアは、そのことを十分理解していて、その穴を通り抜けられない情報を流そうとはしません。つまり、わたしたちは、マスメディアが本能の穴を利用していることを認識し、防御壁を通った情報に踊らされないようにする必要があるというのです。

 わたしにとっては意外に見える数字を多方面にわたり知ることができた、とにかく衝撃的な一冊でした。
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2021年07月20日

「データ分析のためのデータ可視化入門」

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キーラン・ヒーリー (Kieran Healy) 著
瓜生 真也/江口 哲史/三村 喬生 訳
講談社 出版

 データ可視化関連書籍に対する鋭い指摘が載っていました。知覚認知的観点から優れたグラフはどういったものか、改善を必要とする具体例をもとに議論する本もあれば、グラフを作成するコードのレシピを紹介する本もありますが、その両方を兼ね備えた本は、なかなか見当たらないという指摘です。

 良いチャートの条件を語るのに、チャート作成ツールを選ぶ必要がないいっぽう、どのようにチャートを作成するかは、ツールに限った話になるため、良いチャートの議論とチャートの作成手順を分けるのは合理的に見えます。ただ、読者は『わかりやすいチャートを作るプロセス全体』を実現したくて本を頼っているので、前者では、どのように作ればいいのかという問題は解決されず、後者では、どのようなチャートを目指すべきかという問題は解決されません。

 そのため、この本のゴールは『かしこく・わかりやすく・再現可能な方法によるデータ可視化について、その考え方と方法論の両方を紹介すること』となっています。使っているのは、フリーの R とその統合開発環境 (Integrated Development Environment: IDE) RStudio です。

 おもに、tidyverse パッケージ、ggplot() 関数を使ってチャートを作りながら、頭の働かせ方 (principles) と手の動かし方 (practice) の両方を学べるようになっています。使いこなせれば便利だと思ったのは、 ggplot() 関数を使った地図の描画 (第 7 章) です。

 また、この本を機に R の浸透具合を伺い知ることができました。R の各種パッケージをダウンロードできる CRAN (Comprehensive R Archive Network) ミラーサイトは日本にも何か所もあり、日本語ドキュメントも想像以上に充実しています。いつか、地図チャートをとっかかりに R に取り組みたいと思います。
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2021年07月07日

「データビジュアライゼーションの教科書」

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藤 俊久仁/渡部 良一 著
秀和システム 出版

 内容が大きく二分されます。ひとつは理論で、もうひとつは個別具体的なチャートをもとに改善策を示す実践的内容です。前者でおもしろかったのは、ビジュアライゼーションの目的による分類です。後者では、いくつか新しい気づきを得ることができました。

 ビジュアライゼーションの目的による分類は、次のような図であらわされていました。

20210707「データビジュアライゼーションの教科書」1.png

『仮説検証型』の例としては、売上の半分以上はリピーターによって占められているのではないかという仮説を立てたうえで、データを視覚化し、仮説が事実かどうかをデータで裏付けるというプロセスになっています。

『仮説探索型』の例としては、売上を伸ばすためにデータから何かわかることはないだろうかという漠然とした目的や疑問をもとにデータを視覚化し、消費者向けの製品カテゴリを改善させれば売上が伸びるのではないかといった仮説を導き出すプロセスです。

『事実報告型』の例は、売上・利益・客数を週次でモニタリングしたいといった定点観測指標を視覚化し、売上は増えているのに利益が減っているのはなぜだろうかといった傾向の把握や着目点の特定に至るプロセスです。

『事実説明型』の例は、データをもとに伝えたい一連の事実や発見を視覚化し、作り手が伝えたいことを読み手が理解できるようにします。

『事実報告型』の『事実』にしても、『事実説明型』の『事実』にしても、視覚化した時点で何らかの意図が入り込むので、『事実』ということばがありのままの姿を指しているとは言えない気もしますが、著者の意図はわかります。

『主張説得型』は、自分の主張を訴えかけるためにデータをもとに事実や発見を視覚化し、作り手が伝えたいことを読み手が理解するという流れになっています。

『主張表現型』は、データを用いた新しい表現や美しさを追求して、データを視覚化し、読み手の共感・感動が得られるというプロセスを意図しています。

 もちろん、これが絶対的な分類ではないと思いますが、こういった類型化は興味深い試みだと思います。
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