高次元データ可視化：複雑なデータを視覚化するための技術
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高次元データを扱う場合、基礎となる構造と洞察を効果的に表現して伝達することは困難な場合があります。 高次元データの視覚化手法は、複雑な多次元データ セットを探索して理解する方法を提供します。 この記事では、高次元データの視覚化のためのさまざまな手法と、Kanaries RATH (opens in a new tab) などのツールを使用してプロセスを合理化する方法について説明します。
高次元データを理解する
高次元 データとは、多数の変数または次元を持つデータ セットを指します。 2 次元または 3 次元のデータ セットとは対照的に、高次元のデータ セットには数十、数百、さらには数千の次元がある場合があります。 これらのディメンションは、年齢、収入、場所など、データ ポイントのさまざまな特徴や属性を表す場合があります。
たとえば、金融 では、高次元データには、株価、決算報告、および株式市場の動向に影響を与えるその他の財務指標が含まれる場合があります。 遺伝学では、高次元データには、個人の DNA 配列、遺伝子発現、その他の生物学的要因に関する情報が含まれる場合があります。 同様に、マーケティングでは、顧客の人口統計、購入履歴、Web サイトのエンゲージメント データなどの高次元データが含まれる場合があります。
高次元データの課題は、これらの次元間の複雑な関係を視覚化して理解することが難しい場合があることです。 非常に多くのディメンションがあるため、何らかの基本的な関係がある可能性があるデータ ポイントのパターンまたはクラスターを特定するのは困難な場合があります。 高次元データ視覚化技術は、これらの複雑な多次元データ セットを探索して理解する方法を提供することで、この課題に対するソリューションを提供します。
高次元データ可視化のテクニック
高次元データを視覚化する手法はいくつかありますが、それぞれに独自の長所と短所があります。 以下で最も一般的な方法のいくつかについて説明します。
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平行座標: 各データ ポイントを平行軸上の頂点を持つポリラインとして表す手法。 各軸は次元に対応し、軸上の頂点の位置はその次元の値を表します。 この方法により、ディメンション間の関係を視覚化し、データ内のパターンとクラスターを識別できます。
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散布図マトリックス: 散布図のグリッド。各プロットは 2 つの次元間の関係を表します。 マトリックス全体を調べることで、相関関係、クラスター、外れ値を特定できます。 散布図行列は、次元数が増えると圧倒される可能性がありますが、次元削減などの手法はこの問題を軽減するのに役立ちます。
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次元削減: 主成分分析 (PCA) や t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) などの次元削減手法は、重要な構造と関係を維持しながら、高次元データを低次元空間に投影します。 これらの予測は、散布図やヒートマップなどの従来の方法を使用して視覚化できます。
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グリフとチェルノフ フェース: グリフは、幾何学的形状、色、およびサイズを使用したデータ ポイントの視覚的表現です。 チャーノフの顔は、目のサイズや口の形など、さまざまな特徴を持つ人間のような顔としてデータ ポイントを表す特定の種類のグリフです。 これらの手法により、単一の直感的な視覚化で複数の次元をエンコードできます。
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ラジアル座標とスター プロット: ラジアル座標とスター プロットは、各次元がラジアル軸に対応する極座標系のデータ ポイントを表します。 各次元の値によって、プロットの中心からの距離が決まります。 この方法は、高次元データを効果的に表すことができますが、次元数が増えると煩雑になる可能性があります。
高次元データ可視化の高度な手法
もう 1 つのオプションは、Kanaries RATH (opens in a new tab) を自動探索的データ分析ツールとして使用して、データ視覚化を生成することです。 Kanaries RATH は、高次元データ ビジュアライゼーションの作成 のプロセスを簡素化するために設計された強力なツールです。 直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスにより、ユーザーはコーディングの知識がなくても複雑な視覚化を作成できます。
高次元のビジュアライゼーションを作成するためのステップバイステップ ガイド
Kanaries RATH ポータル (opens in a new tab) にログインした後、Manual Exploration タブをクリックして、カスタマイズされた高次元ビジュアライゼーションを作成します。
基本的なグラフを作成する
基本的な棒グラフを作成してみましょう。 ツールバーの Mark Types ボタンから Bar Chart を選択します。
メジャーのドラッグ アンド ドロップ
左側の フィールド リスト シェルフから、[登録済み] を [行] シェルフにドラッグ アンド ドロップします。 「月」を「列」シェルフにドラッグ アンド ドロップします。
「登録済み」が「SUM(登録済み)」に変更されていることに注意してください。 これは、Aggregation ボタンがオンになっていて、このメジャーのデフォルトの集計が SUM であるためです。 「登録済み」の右側にある下向き矢印をクリックして、集計を変更することができます。
「月」メジャーを異なる色でマークするには、「月」を [色] シェルフにドラッグ アンド ドロップします。
グラフの種類を変更する
折れ線グラフは、棒グラフよりも登録ユーザー数の傾向をよく表しています。 既存のチャートを折れ線チャートに切り替えるには、ツールバーの Mark Types オプションをクリックし、Line を選択します。
連結ビューを作成する
「登録済み」ユーザーと「カジュアル」ユーザーの違いを比較したい場合があります。 行/列にメジャーを追加して比較するだけです。
データ探索
Graphic Walker には、高度にカスタマイズ可能なチャートを作成する機能があるだけではありません。 また、根底にあるパターン、傾向、および洞察を明らかにするためのデータ探索の強力なツールでもあります。
ツールバーで Exploration Mode オプションを選択し、Data Exploration オプションのいずれかを選択します。
ポイント モードを使用すると、データの特定のセグメントにマウス カーソルを合わせて、データを探索できます。 選択したセグメントをクリックするだけで、インサイトを取得できます。
ブラシ モードを使用すると、次の手順でデータを探索できます。
- ドラッグ アンド ドロップでデータのセグメントを選択します。
- データ セグメントをドラッグすると、Graphic Walker が洞察を提供します。
洞察を得る
また、Explainer 機能を使用して、データから洞察を得ることができます。
この例では、1 月の登録ユーザー数が予想を下回った理由を調査することを目的としています。 これを行うには、探索モードがオフになっていることを確認し、「January」をダブルクリックするだけで、説明者が潜在的な説明を特定しようとします。
これらの手順に従うことで、複雑なデータの洞察を効果的に伝える、魅力的で有益な高次元データの視覚化を作成できます。
よくある質問
高次元データが問題になるのはなぜですか?
高次元データは、視覚化と解釈が難しいため問題です。 また、過剰適合につながる可能性があり、予測パフォーマンスが低下する可能性があります。
高次元はオーバーフィッティングにつながるのはなぜですか?
次元数が増えると、データに適合できる可能なモデルの数も増えるため、高次元は過剰適合につながります。 これにより、データによく適合するが、新しいデータに一般化できないモデルを見つけるリスクが高まります。
高次元データはクラスタリングでどのような問題を引き起こしますか?
高次元データのクラスタリングに関連する問題には、次元の呪い、スパース性、意味のあるクラスターの識別の難しさなどがあります。
Tableau は高次元データを処理できますか?
はい。Tableau は、データ ブレンド、集計、フィルター処理などの手法を使用して、高次元のデータを処理できます。
高次元データ分析のトピックは何ですか?
高次元データ分析のトピックには、特徴選択、次元削減、クラスタリング、分類、および視覚化が含まれます。
結論
高次元データの視覚化は困難な作業になる場合がありますが、複雑な多次元データ セットを効果的に表現および伝達するのに役立つさまざまな手法とツールを利用できます。 平行座標、散布図行列、次元削減などの手法により、高次元データの隠れたパターンと関係を明らかにできます。
何よりも最適なオプションは、Kanaries RATH (opens in a new tab) を使用して高次元の視覚化を生成することです。 Kanaries RATH は、高次元データの視覚化の作成 のプロセスを簡素化する強力なツールであり、直感的なインターフェイスとさまざまな組み込みの視覚化手法を提供します。 Kanaries RATH を使用することで、EDA ワークフローを合理化し、複雑なデータの洞察を伝える魅力的で有益な視覚化を作成できます。
