近年、データ分析の重要性がますます高まっています。

そんななか注目があつまるのが「データ可視化」。

データ可視化とは、データを視覚的に表して、パターンやトレンドを簡単に見つけられるようにすること。

グラフやチャートを使うことで、データから情報を素早く読み取ることができます。

さっそく、データ可視化を学びたい！と思い、ググってみることに。

しかし、良いロードマップが見つかりませんでした…

そこで、ある程度のプログラミングの基礎知識はある状態で、「データ可視化」を独学で学ぶさいのロードマップを作ってみたいと思います。

今回は「学ぶ必要のある知識」にフォーカス。

ChatGPT、Gemini、Claudeに何度も聞きながら、分かりやすくまとめてみました。

個別の項目を詳しく説明しようかと思いましたが、見通しがわるくなるので箇条書きでまとめました。

明日以降、「⓶学習リソース」と「③具体的なプラン」をとりあげたいと思います。

1. データ分析

データ分析の基礎

• データの種類（数値データ、カテゴリカルデータなど）

• データの集計方法（平均、中央値、分散など）

• データの前処理(クリーニング、変換など)

• 統計学の基礎（相関関係、回帰分析など）

• 基本的な統計量の計算

• データマイニングの概念

データの特性の理解

• さまざまなデータタイプ(時系列、地理空間など)

• スケールの種類(順序、数値など)

• 多次元データの可視化

可視化の理論と原則

• 視覚的エンコーディングの技術

• 効果的なチャートの選択（時系列、分布、関係性など）

• カラーの効果的な使い方

• ジェスチャーとナビゲーションのデザイン

2. ツール

プログラミング言語

• Python

• R

データ分析ツール

• Excel

• Google Sheets

• Tableau

• Power BI

データ可視化ツール

• Tableau

• Power BI

• Matplotlib

• Seaborn

• plotly

• D3.js

3. デザイン

基礎

• 色彩理論

• レイアウト

• フォント、タイポグラフィ

• ストーリーテリング

• アクセシビリティ

まとめ

データ可視化は、データ分析や意思決定に役立つ重要な技術。

独学でデータ可視化を学ぶためには、基本的な知識が必要です。

具体的には、データ分析の基礎知識、データ可視化のツール、デザインの基礎知識。

これらの知識を身につけることで、自力でデータの可視化ができるようになるはず。

何をつかってこれらを学べばよいのか？は、明日とりあげたいと思います。