テキスト データ ビジュアライゼーションとは何か、いつ使用するか

特に現在のデータ分析シーンでビッグデータが非常に重要な役割を果たしている場合、大量のテキストから関連する重要な情報を引き出すのは難しい作業になる傾向があります。 ソーシャル メディアの投稿であろうと、顧客からのフィードバックであろうと、大量の複雑なデータが、注目したい特定の情報を圧倒してしまうことがあります。

そのためには、簡単に達成できる成果の定性データをスキャンするツールが必要になります。 これを手動で行うことは問題外であり、ここでテキスト データの視覚化が行われます。

テキスト ビジュアライゼーションが、データに埋もれている重要な情報をどのように識別して強調表示するかをご覧ください。 また、機械学習ツールがテキスト データの視覚化をどのように強化できるかを理解してください。

テキストの可視化 101

テキスト ビジュアライゼーションは、情報を視覚的に表現する方法です。ワード クラウド、グラフ、マップ、タイムライン、ネットワークなどをすべて使用して、テキスト データを視覚化できます。 そうすることで、最も重要なキーワードを簡単に理解することができ、特定のテキスト内の傾向とフレームワークを要約して伝えることができます。

このようなテキスト視覚化ツールによって、要点を理解することができます。

テキストの視覚化は次の場合に役立ちます。

多くのコンテンツを凝縮。 複数のテキストで中心的なフレーズを強調し、トピックや感情などでコンテンツをグループ化することで、読む時間を短縮します。 何百もの顧客レビューを通過しなければならないことを想像できますか? ワード クラウドまたは棒グラフを使用すると、データを視覚化し、即座に物事を理解することができます。

テキストデータの簡素化。 私たちの脳は、視覚データを楽しんで理解するように配線されており、文字よりも画像をすばやく分類することが証明されています. 複雑なデータを簡素化し、その概念をチーム マネージャーに伝えたい場合は、テキストの視覚化が最適です。

定性データで洞察を判断する。 お客様からのフィードバックには、実践的な洞察がぎっしり詰まっています。 顧客にとって最も重要な製品、機能、および主題の効果的な概要が得られ、顧客の問題点だけでなく、顧客のどこで成功しているのかを理解する機会が得られます。

隠れたトレンドを発見。 テキスト分析を使用して洞察を徐々に視覚化し、不一致を簡単に見つけて主な原因を突き止めます。

テキストマイニング

ソーシャル メディア プラットフォームの急成長とインターネットの利用可能性により、膨大な量の非構造化テキスト データが年々生成されています。 テキスト分析とは、研究、プロジェクト、ビジネス、その他の活動を推進するために、洞察を得たり、この生データを集めたりすることです。

テキストを調査するための機械の使用、つまりテキスト マイニングという新たな研究分野が出現しました。 これは、コンピューター サイエンスで使用されるデータ マイニングのプロセスとは対照的です。

テキストマイニングは、機械を使用して大量のテキストを含むコンテンツ本体のデータポイントを分析する際に、統計パターンを明らかにすることを目的としています。 この過程で、ビッグデータシステム内のさまざまなパターンが出現し始めます。

テキスト マイニングは、機械と人間の両方にとって非常に読みやすいため、テキスト視覚化ツールの恩恵を受けます。 最も重要な情報は、棒グラフ、ワード クラウド、グラフ、地図、タイムライン、ネットワークなどの読みやすい視覚表現を通じて伝達されます。

テキストの視覚化が必要な理由

テキストデータを把握しやすくする

人間の脳は、言葉や数字よりも 60 000 倍速く視覚データを分類することをご存知ですか? テキストの視覚化により、複雑なデータがより明確になり、アイデアがチーム マネージャーに強力に伝達されます。

聴衆の心にあることを伝える

グラフは、特定の主題や問題について視聴者がどのように感じているかを把握するのに役立ちます。 このグラフは、データ主導のビューを要約するためにも活用できます。 直接のデータは、市場からのフィードバックを要約するために使用できます。

大量のテキストを凝縮

大量のテキストを読むのに費やす時間を減らします。 一連のテキストの主な用語を即座に強調し、主題、感情、またはその他のテーマごとにコンテンツを分類します。

テキスト データのビジュアライゼーションまたはダッシュボードをすばやくスキャンすると、知りたい重要な情報がすべて更新されます。

魅了する

ワード クラウドを見ると、それが人目を引くと同時に有益であることがわかります。 適切に設計されたグラフを使用して、さまざまな興味深いトピックについて会話を始めることができます。

シンプルで直接的です

テキスト ビジュアライゼーションの作成と読み取りは、実際には非常に簡単です。 棒グラフであろうとグラフであろうと、かなりのデータ セットから実用的な洞察を得ることができます。

次のパートでは、テキスト データの視覚化の効果的な例をいくつか見てみましょう。

テキスト データの視覚化の例

間違いなく、データは視覚的な形式である場合に最もよく読み取られ、理解されます。 密集した表を洗練された有益なビジュアライゼーションに変換するには、特に分析自体の意味を理解するだけでなく、核となるアイデアがもたらす影響を伝えるため、芸術性が必要です。

従来の頻度チャートや分布チャートとは別に、さまざまなテキスト ビジュアライゼーション デザインがあり、検討する必要があります。

単語の雲

ワード クラウドとは、特定の色とフォント サイズを使用して、簡単に認識できる形や図を表すキーワードまたはタグをグループ化したものです。

視覚的に魅力的で、創造的で効果的なテキスト視覚化ツールの 1 つと考えられています。 人目を引くフォント サイズと色を使用して特定のフレーズを紹介することで、単語の頻度を強調することができます。 ワード クラウドがテキスト分析だけでなく、デジタル ヒューマニティーの研究でも重要な役割を果たしているのも不思議ではありません。

一目見ただけで、読者は重要なテーマや主題を正確に特定できます。 ブログやその他のサイトでは、ワード クラウドを利用して、訪問者とアイデアをより簡単に伝達しています。 この革新的なリソースは、ニュース記事のテキスト情報を補足するためにデータ ジャーナリズムで使用されます。

アメリカのインフレに関するニューヨークタイムズの記事に素晴らしい例があります。 (Badger, E.、Bhatia A.、Bui Q.「ベーコン、ガス、必需品: 2,200 人のアメリカ人がインフレに気づいた場所。」ニューヨーク タイムズ、2022 年 3 月 9 日)研究参加者の自由回答から。

この記事は、多くの参加者がほとんどの製品のインフレに言及していることを示していますが、彼らが最も懸念していたのはガスと食品でした. オレンジ色はワード クラウドで食品カテゴリを表すために使用され、主題の重要性に光を当てます。

単語雲の形と色は、単語の頻度に焦点を当てたフォント サイズに次ぐ役割を果たします。 カウントは複雑になる可能性があるため、このテキスト データの視覚化では、単語の新規性ではなく、単語の合計頻度に基づいてサイズの変化を使用しています。

通信網

ネットワークは、ネットワーク全体を構成するさまざまなユニット間の関係を示しています。 このテキスト データの視覚化は、文学作品のさまざまな側面からネットワークを生成し、それらの側面と作品の構造との間の接続を見つけるために、文学でよく使用されます。

この画像では、ツリー構造ネットワークを使用して、Kerouac のOn the Roadのパート 1 のテキスト データを理解しています。 読者は視覚化に目を通すことで主要な概念を把握します。 ツリー状の構造をなぞることで、読者はコンテンツを読まなくても、ある部分が次の部分にどのように関連しているかを識別し始めます。

ワードアート

ワード アートを使用すると、さまざまな画像テンプレートから独自のワード クラウドを作成できます。 これは、ワード クラウドをデザインする際に独創的で創造的なものを探している場合に役立つ優れたリソースです。 フォント、サイズ、スタイル、レイアウトを選択して、ジェネレーターに単語を直接追加できます。

クラウドのコロケーション

コロケート クラウドは、別の種類のタグ クラウドです。 これらは、互いに並んで出現することが多い特定の単語 (コロケーション) のテキスト データ ビジュアライゼーションです。 これらのビジュアライゼーションは、バイグラム (2 つ) とトライグラム (3 つ) がますます一般的になっている N グラム問題の一般的なクラスで主に見られます。

N グラムには、ゲノミクスの分野でさまざまな用途があります。 また、文法修正やテキスト圧縮に関連するアルゴリズムにも適用されます。 README データセットで特定された、最も頻繁に使用される単語の組み合わせのこのバイグラムを見てください。

スロープチャート

推移、絶対値、ランキング、および変動を長期的に強調したい場合は、勾配チャートまたはグラフが適切なテキスト データ ビジュアライゼーションです。

一定期間にわたる観光客のホットスポットに関連する主要な変数を調べるこのグラフをご覧ください。

勾配チャート/グラフは、期間やその他の基準点を比較する場合に最適なテキスト視覚化の例であり、2 つのデータ ポイント間のさまざまなカテゴリにわたる上昇と下降に下線を引く必要があります。

作業用の事前に設計されたテンプレートがないため、簡潔で正確なスロープ チャートを作成するには忍耐が必要です。

持っているデータの種類によって、傾斜グラフが効果的なツールになるかどうかが決まります。 例として、重なり合う線が多数ある場合、チャートは効果的ではありません。 代わりに、テキストのビジュアライゼーションが乱雑に表示され、アイデアが失われます。

あなたの美しいデータはオンラインにする価値があります

wpDataTablesはそのようにすることができます。 レスポンシブな表やグラフを作成するための WordPress プラグインとしてナンバーワンであるのには十分な理由があります。

そして、このようなことをするのは本当に簡単です:

1. テーブルデータを提供します
2. 構成してカスタマイズする
3. 投稿またはページで公開する

そしてそれは美しいだけでなく、実用的でもあります。 最大数百万行の大きなテーブルを作成したり、高度なフィルターや検索を使用したり、思い切って編集可能にしたりできます。

「ええ、でも私は Excel が好きすぎて、ウェブサイトにはそのようなものはありません」. ええ、あります。 Excel や Google スプレッドシートのような条件付き書式を使用できます。

データを使ってグラフも作成できると言いましたか? そして、それはほんの一部です。 他にもたくさんの機能があります。

サンキーチャート

サンキー チャートを使用すると、値の 1 つのグループが次のグループにどのように流れるかを視覚化できます。 これらの相互接続された 2 つのポイントは「ノード」と呼ばれ、接続は「リンク」です。

サンキー ダイアグラムは、最初はエネルギーの流れを視覚的に分析するために使用されましたが、時間、お金、およびリソースの流れを理解するための効果的なツールとして登場しました。 チャートを使用したフロー設計では、材料、流体、収益、エネルギー、およびコストを紹介できます。

この視覚化を使用して、複雑なプロセスを解きほぐすことができます。 強調する必要がある特定の要素またはリソースに焦点を当てており、さまざまな視聴レベルを促進するという利点があります。

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