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松本健太郎

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グラフをつくる前に読む本一瞬で伝わる表現はどのように生まれたのか単行本（ソフトカバー） – 2017/9/23

松本健太郎 (著)

63

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購入オプションとあわせ買い

「このグラフどう見ればいいの?」
「このグラフ何かが間違ってる気がする…」

いままで雰囲気でグラフを作成してきたあなたは、こんな場面に出会ったことはないでしょうか。それもそのはず、エクセルやパワーポイントでなんとなく操作すれば簡単にグラフは作成できてしまいます。本書では、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、ヒートマップ、散布図などの主要なグラフの見せ方を歴史から丁寧に解説します。グラフの発明者たちは、どんなことを考えてデータをグラフにしたのでしょうか?

学校では教えてくれなかった正しいグラフの選択、わかりやすいグラフ表現の基礎を学び直しましょう。

#グラフをつくる前に読む本
#グラツク

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本の長さ

256ページ
言語

日本語
出版社

技術評論社
発売日

2017/9/23
ISBN-10

4774192198
ISBN-13

978-4774192192
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商品の説明

著者について

株式会社ロックオンマーケティングメトリックス研究所所長。
マーケティング領域での人工知能に関する研究を行っています。人口減少社会を見据えて、より少ない人手で、より効果的なマーケティング活動をどのように実現するのか、プログラムを作成しています。
分析の普及活動の一環として行っている野球の統計分析やオープンデータの分析は評判が高く、NHKやラジオの出演、週間東洋経済や日経ビジネスオンライン、ITメディアに登場した経験があります。政治、経済、文化などさまざまなデータをデジタル化し、分析・予測することを得意とします。
2011年には大学生向けにドラッカーについて解説した「大学生のためのドラッカー」、2013年には全国やモンゴル大学で行った講演録をまとめた「伝説の講義」シリーズを出版。本書は筆者にとって6冊目となります。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2017/9/23)
発売日 ‏ : ‎ 2017/9/23
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 256ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4774192198
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4774192192

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カスタマーレビュー:
63

著者について

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松本健太郎

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1984年生まれ。龍谷大学法学部卒業後、データサイエンスの重要性を痛感し、多摩大学大学院で“学び直し"。その後、デジタルマーケティング、消費者インサイト等の業務に携わり、現在は事業会社でマーケティング全般を担当している。政治、経済、文化など、さまざまなデータをデジタル化し、分析・予測することを得意とし、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌にも登場している。

主な著書に『人は悪魔に熱狂する悪と欲望の行動経済学』『データサイエンス「超」入門嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい』(以上、毎日新聞出版)、『なぜ「つい買ってしまう」のか?~「人を動かす隠れた心理」の見つけ方~』『誤解だらけの人工知能』(以上、光文社)、『データから真実を読み解くスキル』(日経BP)など。

著者連絡先はこちら。

▼Facebook

https://www.facebook.com/kentaro.matsumoto.0716

▼Twitter

https://twitter.com/matsuken0716

▼メールアドレス

i_effective_executive@yahoo.co.jp

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takuya

わかりやすい

2021年2月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

シンプルでわかりやすい

2018年7月7日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

内容が薄く、解説書としては次元が高くなかった。
インターネットで情報を収集出来る内容と思う。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

abenben

正しく説明する表現方法を身につけることができました。

2017年10月9日に日本でレビュー済み

もし、今まではデータをなんらかの形式で可視化できればいい程度に感じているのであれば、この本を読むことで可視化の中から適切な表現方法を選択する能力を身につけることができそうです。

グラフや可視化の本はたくさんありますが、私がそれらと比較してこの本を読んで嬉しかったことは以下の３点でした。
・前半で基礎がしっかり学べた。１章でデータと情報の定義や、統計への理解や伝達ポイントについてしっかり書かれていたので、その後のグラフごとの章での内容が理解しやすかった。
・グラフごとの章では他のグラフとの比較や特徴がしっかり説明されていた（メリット・デメリットがはっきりしている）。実践で利用する時の制限（どの程度まで表現しやすいか）についてアドバイスがあった。
・グラフの歴史的背景への理解によって、どういったシチュエーションで利用すべきか、よりイメージしやすくなった。

棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、ヒートマップ、散布図、積み上げ棒グラフ、面グラフの中からどれを選択すべきか、どのような事前ストーリーを検討すべきかをしっかり理解することができたので、相手に正しく伝えたり、相手が用意したグラフへの的確なアドバイスに役立ちました。また、私は本書にあるグラフ以外にも、ヒストグラム（棒グラフの一部として扱われてる？）や箱ヒゲ図を仕事で使ってるので、これらを追加してもらえるとさらに嬉しかったですが、今は自分なりに横比較して選定しわけています。

より実践的な考え方を身につける為に、付録の章にあるデータジャーナリズムの各章を読むとさらに理解が深まりました。オープンデータが使われているので、誰でも簡単に手を出せるのは親切だと感じました。

言葉で説明するより、グラフや表で説明したほうがよいシーンはたくさんあると思っております。その中でもより適切な表現方法を選択する能力を身につける方法について、この本はページ数も少なく、読みやすく解説されてました。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

豆人

グラフに慣れ親しむことができる

2017年10月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

グラフに焦点を絞って学べる一冊。長所と短所をおさえることで、どん
なグラフを描くべきか迷うことがなくなりました。自分の主張したいこ
とを明確に伝える手段を得たことで、私のプレゼンも少しレベルが上が
ったのではないかと思います。棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レ
ーダーチャート、ヒートマップ、散布図、積み上げグラフが詳しく解説
されています。各グラフに１章を割いて解説しているのでとても分かり
やすい！　それらのグラフを生み出した人物についても書かれているの
で、一つ一つのグラフに対して愛着が湧いてくるのではないでしょうか。

読みやすく、各章のポイントが分かりやすいので、読書スピードの遅い
私でも２時間程度で読むことができました。サイズも小さく軽いので、
ちょっと遠出の出張の際に、バッグに入れておけば、移動時間で読み切
れるのでオススメします。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

甪

思っていたより中身がない

2018年7月19日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

グラフの歴史はそれなりに面白かったです。でも1000円以上払って買うような中身ではなかったなぁというのが正直な感想。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

なんでも屋

グラフ作成の基本をしっかり抑えた一冊

2017年10月19日に日本でレビュー済み

レポートを作成することが多い仕事に就いています。
普段業務で心がけているグラフの作り方について、非常にわかりやすく言語化できていると感じました。

Data Visualizationの重要性が世間で話題として上がっていつつも、お世辞にも見やすいとは言えないレポートが提出されている現場を数多く目にします。作成している人も何か見難いとわかっていつつも、よくわからないからなのか、時間が取れないからなのか、そのようなレポートを作成してしまう…。心当たりのある人は是非手にとって読んでみると良いかもしれません。特に社会人1年目の方は目を通しておくべきかと思います。

グラフのこと以外にも、グラフができた成り立ち、データジャーナリズムにも触れており、読み物としても面白いな、と思いました。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

りかぶう

単位が疎かです。データサイエンティストってこんな感じなの？

2017年12月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

流行りの本なので読んでみました。が、、、。
最初のほうで都道府県別の人口密度をグラフにしていますが、縦軸の単位がなんと「人」です。
正しくは「人/面積の次元を持つ単位」です。たとえば「人/m^2」です。
縦軸だけではなく、キャプションにも「何あたり」の人口なのか書かれていません。
1平方メートルあたりなのか、1平行キロメートルあたりなのか、1ヘクタールあたりなのか、せめてキャプションには書きましょう。
本文を読めば文脈から「人/km^2」であることが推測できるのですが、これではグラフとしては及第点を得ることができません。

この著者は、ビジュアルを重視するけど、データの読み方を疎かにするような感じなのでしょうか。
2章の最初の例題で落胆したので、読む気力が急速に減退しました。
この先何か発見があれば追記して、評価も修正するかもしれません。

＜追記＞
最後まで読み切りました。評価は変わりません。内容が薄いですね。グラフの歴史について多くのページを割いていますが、ウンチクにあなりますがグラフを作るときに役立つ知識ではありません。内容の薄さをリカバーしようとしているのだろうかと邪推してしまいます。

13人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

〈ふ〉

グラフの誕生エピソードが面白かった！

2017年10月19日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

各グラフの特徴のあとに誕生のエピソードがありめすが、それが面白かった。
で、散布図のところに、マイケル・フレンドリーの論考が紹介されてましたが、ならば、mosaic plot にも言及して欲しかったです。カテゴリカルデータの可視化には必須だと思うので。
あと、続編でいいので、実際に各グラフを描画する具体的は方法も（ワークブックみたいな形式で）期待してます。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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