データの可視化／データサイエンス入門

yoshiki2355

人事・労務・法務

正しいグラフを書けるようにしたい

akira007

専門職

グラフの種類を適切に使用しないと間違った印象を与えかねないということがよくわかりました。

t_yamags

メーカー技術・研究・開発

これは中級ではなく基礎的なものであった。

ikenori

メーカー技術・研究・開発

日々、広告等で使われているグラフが、データをごまかすために採用されたグラフ様式であったことに気が付きました。何が正しいのか、見極められるようになりたいと思いました。

zyuroku

IT・WEB・エンジニア

可視化の手法と気をつけるべきポイント、使い分けについてよくわかった。

makotokoma

販売・サービス・事務

ありがとうございました。

iso_ken

専門職

打ち切りや脱落、グラフの選び方によって、恣意的に不利をごまかされてしまうことが分かった。
グラフを見る際には注意したい。

grateful

専門職

データの見せ方を学びました。

waiwaiwai

資材・購買・物流

勉強になりました。明確に説明されており、納得しながら勉強が出来ました。

ono_toshii

IT・WEB・エンジニア

グラフの基本的な使い方がよくわかりました。色を多用しすぎない等、あまり意識しない点も述べられており、今後参考にしようと思います。

hfkd156036

金融・不動産　関連職

意図的な結論誘導のためのデータ可視化にならないよう注意したい。

temp_at

IT・WEB・エンジニア

可視化のそれぞれの特徴がよくわかったのと、ボロノイ図は知らなかったので勉強になった。

yoshinore0402

IT・WEB・エンジニア

まだよくわからないことが多いため繰り返し学習したい？

yuki_nagato

その他

データを可視化することで、情報の伝達が良くなるので有効に活用していきたい

oknmkcti

経理・財務

うるさすぎるグラフはどこか胡散臭いということ。派手すぎず誠実なデータ分析を目指したい。

k-takahashi0719

IT・WEB・エンジニア

どのような基準で適切なグラフを選ぶべきか理解が深まった

naoki_sasano

メーカー技術・研究・開発

データを可視化する際のグラフの種類、またグラフの選び方、書き方の注意点が理解でした。

taki1990066

経営・経営企画

色んな可視化ツールがあることが理解できた。データを可視化する際は、目的にあったグラフを活用します。

miura_ka

販売・サービス・事務

適切にデータを用いてアウトプットを行う事が重要と認識できた。

7031

経営・経営企画

3Dグラフを多用しないようにするといった点を重視していきたいと思います。

sakura0131

人事・労務・法務

各図の使用について学ぶことができました。属性情報の切り分け、脱落情報の正しい認識、インク比などを考慮して、分析していきたいと思います。

kyo1227

営業

データ分析は何をどう見せたいのか（分析したいのか）の目的に応じて可視化する手段を選ぶ

user-name01

販売・サービス・事務

データの可視化の意味がわかった。データの持つ意味が間違って伝わることのないような表現を考えたいと思った。

nobuyuki_46

営業

起点を０にしない方が差が出やすいので、わかりやすくするために０にしないことが多くありましたが、逆に誤解を生んでしまうこともあるので注意したいと思います。

jis46

その他

データを可視化することで、言葉だけでは説明しづらいものを簡潔にわかりやすく伝えられそうです。

pi_pipipi

メーカー技術・研究・開発

箱ひげ図の読み方が分かった。

suzuqp

IT・WEB・エンジニア

データの表現の正しさを意識するようにしたいと思います

yokoishida

コンサルタント

とてもわかりやすくおさらいできました。

kobamasa3

その他

グラフ毎の特長を理解し、適切なグラフを使って可視化、関係者にプレゼンできるようにしたい。

h-kozawa

メーカー技術・研究・開発

基本的な内容でした。

m-kamika

資材・購買・物流

普段自分が活用しているグラフの種類が少ない事をあらためて実感した。用途に応じてさまざまなグラフを使い分ける事が出来るよう勉強したいと思いました。

vz3000

IT・WEB・エンジニア

データを可視化する際のグラフの種類、グラフの選び方、書き方について理解を深めることができた。

14001

資材・購買・物流

データを可視化することで様々な分析をしたり相関や因果関係を考えたり外れ値やばらつきに考慮することが重要だと思いました。

takashi_tsujii

販売・サービス・事務

データ数が多い時には可視化し仮説をたてて分析することが重要と感じた

katsushima

メーカー技術・研究・開発

データの可視化について、普段何気なく使っているグラフは目的に沿った使い方があることを知れてよかった

70sp1208

その他

普段使う棒グラフや円グラフ以外にも箱ひげ図など、初めて知るグラフもあり、勉強になった。また、３Ｄ化したグラフは、単なる見栄えでなく、少ないデータを錯覚をもたらして多く見せるテクニックであることも知った。３Ｄ化されたグラフを見たら、注意しなければならない。

k-akira

営業

データサイエンティスト検定の対策として受講しました。図解がわかりやすかったです。

moco_fuwa

その他

しっかり正しい内容を伝える事のできる可視化方法を選択したい

akihisa3

人事・労務・法務

異なる属性のデータは分けたほうがよい分析になるという点は納得しました。当社で実際に混ぜられたデータをよく見るからです。

madogiwazoku

その他

素人には難しいです。難しくてはげそうです。鼻血もでそうです。

cs1960

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

06183

専門職

データを可視化するには、何を可視化したいのか事前に目的や意図を明確にする必要があることを学びました。また３Ｄなどは返って分かりにくくなるケースがあることも理解しました。

yoshikouc

販売・サービス・事務

可視化もわかりやすさの一つなので軽視しないことが大切だとわかりました

kenjiro_fujita

コンサルタント

ボロノイ図、箱ひげ図など新しい言葉を学んだ。拠点を設置するために、どこに設置することが効果的かを、ボロノイ図を用いて説明したい。

boo10109

メーカー技術・研究・開発

業務で資料を作成を作成する際、グラフを使用してデータの可視化をすることは良くあるが、適したグラフを選択することが不適切な解釈を防ぐためには重要であることを学んだ。

stani

専門職

可視化することは大切である。

pinguino

販売・サービス・事務

グラフ類それぞれの特徴や作成する際の注意点など、役立つ内容だった。

kitano_wataru

IT・WEB・エンジニア

実は棒グラフとヒストグラムの違いがよくわかっていなかったので、理解ができてよかった。

saito0722

その他

データの可視化できる機会があれば活用したい。

atsushi_komaki

金融・不動産　関連職

データから何を知りたいのか、何を知らせたいのかによって目的にあったグラフを選択する必要があるということが分かった。
グラフの特徴を理解し、使い分けて自信が何をしたいのかを表現できるようになりたい。

minori_yabu

メーカー技術・研究・開発

データの可視化について留意点を学ぶ事ができた。

512177

資材・購買・物流

データの可視化においては、ケースバイケースでグラフを使い分けていきたい

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

kazumi_100pot

金融・不動産　関連職

データインク比に留意したり、3Dグラフを多用しないようにするといった点を重視していきたいと思います。

manabi-san

営業

データの可視化について、基本的なことから学べました。分析に合った手法を用いるようにします。

s-ma

経営・経営企画

何気なくグラフを見ていたが用途や目的によって適切な表現が必要であることを理解した

yonghwa

販売・サービス・事務

数字を見極める力をつける

shin_yako

販売・サービス・事務

参考になりました。仕事での活用を考えます

y_mik

メーカー技術・研究・開発

逆に言えば、3Dや0起点でないグラフを使用している場合、作成者が隠したい内容が含まれている(ミスリードしたい)可能性があるということ。
グラフを作る場合に意識するのはもちろんのこと、見る側としての大事な視点だと思います。

ysen

IT・WEB・エンジニア

グラフの使い分けをよく理解できた。自分が見る時にも意識が変わる。資格取得の一助となる講座であった。

asano-desu

その他

自分が苦手としている可視化がよく理解できた。プレゼンや実績発表時に分かりやすいデータを作成し相手に伝わりやすいようにしたい。

e_co

販売・サービス・事務

見栄えの良いグラフを求められることも多々ありますが、グラフの種類を正しく選択しないと正しくデータ分析できないことを説得できそうです。

ichi_t

経営・経営企画

今年、統計検定3級に合格したが、初めて見る図が出てきた。
コンピュータが自動で画を描いてくれるようになる前の時代から、郵便局はほぼ均一に設置されていてすごいと思った。その時は人の勘だったのか、ローテクな方法も知りたくなった。

michiyomichiyo

その他

表示の選び方で同じデータも明確にわかりやすくなったり、逆にわかりにくくなることがあるので、正確な可視化を意識する

tsukamotoya

営業

先ほど挑戦したDXテストの問題がいくつも出てきておりました。先に学習しておけばよかったですね。

yoshihito_f

経営・経営企画

表現する目的に応じたグラフを選択する必要があることが理解できた。

chikako_k

IT・WEB・エンジニア

3D円グラフが曖昧になることは、初めてしりました。
2D円グラフでも、%や数字を入れたら、曖昧さは回避できるようにも感じました。

k_k_ai

メーカー技術・研究・開発

ボロノイ図は知らなかったので勉強になりました。また、箱ひげ図は存在は知っていましたが、見方が分かっていなかったので勉強になりました。

hrkudo

IT・WEB・エンジニア

グラフの特長を理解することができた。

hararin-kobo

金融・不動産　関連職

可視化の方法と注意点が、理解できた。

pontaro-

経営・経営企画

データの可視化は重要です。従って、どのグラフ・図を用いるのかは適切に判断する必要があります。プレゼン資料においても共通の内容となります。なお、見栄え（装飾など）は必要最小限に留める＝シンプルな方が理解促進に繋がります。

furumizu

メーカー技術・研究・開発

様々なデータ収集後の整理において
最適な手法を選択する

take515

メーカー技術・研究・開発

可視化についてグラフの種類、表現の基本事項を確認できた。

test_test___

メーカー技術・研究・開発

データにあったグラフの選び方は押さえておきたい。3Dグラフは何のために存在しているんだろう？

akoakodream

資材・購買・物流

様々なグラフの特徴を理解して分析に取り組む

ben3369

その他

化学工場の設備課に所属しています。
設備の老朽化に関する因子はさまざまあり、相関関係を客観視するためには、データのまとめ方が重要になる。
データから何が言えるのかをシンプルに表現するために今回学んだことを活かしたいと考えています。

t_nakamura11

メーカー技術・研究・開発

データの可視化で適さないグラフを使うとかえって誤解を生む事があるので、理解して使い分けて行きたい。

toshiazeo

営業

プレゼン資料作成時に応用致します。

yasupii

その他

グラフは目で見て、各要素の違いを識別するのに使うことが分かりました。そのため、正しい判断をするためには、用途によりグラフを使い分けることが大切であることを忘れずにしたいと思います。

watanabe-tat

専門職

データインク化を意識して、最適なグラフを選択して、過度な装飾を避け、誤読・誤解を回避するプレゼンを心掛けたい。

kentpapa

金融・不動産　関連職

データ分析はそもそもちゃんと伝えることを目的にしているので、それぞれで表現したいことを明確化し、どのようなデータを使用すれば効果的なのか、それぞれのメリット・デメリットがよくわかりました。それぞれの特性に応じて活用していきたいと思いました。

hr-sakai

その他

人を納得させる為にはデータは不可欠だが、見せ方も大事とおもう。だれにもわかるデータを可視化して説明材料をつくることに役たちます。

k--g--

その他

データをどのように集めたか（例：母集団の数など）を示していないグラフはあまり信頼できず、価値がないように考えています。

wenfan

経理・財務

データの可視化の際は適切な表現方法を選ばないと誤解を生む可能性がある。

kesato

販売・サービス・事務

グラフの基本的な使い方

hearttsuyoku

IT・WEB・エンジニア

グラフの選び方などによって、見え方が変わることが分かりました。

haruyukipapa

金融・不動産　関連職

箱ひげ図の境界点の理解ができました。ヒートマップもPythonのSeabornでぜひ作ってみたいです。

mikeover

IT・WEB・エンジニア

グラフの種類と利用する際の場合分けや注意点が非常に参考になった。

yuji64

経営・経営企画

データの見方の留意点を再確認できた。

muraya_ma

IT・WEB・エンジニア

割合をグラフで表現する場合、疑問なく円グラフを使うものだと思っていたが
例で出されたデータを見ると、棒グラフの方が分かりやすかった。
また、3Dのグラフはデータの解釈にとても悪影響を与えるのだなと勉強になった。
同じデータでも、使用するグラフによってこんなにも見え方が変わるというのは新たな気づきでした。