顧客感情や時間を視覚化──ビッグデータを効果的に分析するための視覚化とは？

　人間の短期記憶能力には限界がある。そのため、データを人間が目で見て分かる形で表示する視覚化の研究が進められてきた。過去数十年にわたる研究で、基本的な円グラフや棒グラフ、折れ線グラフをはるかにしのぐ効果的な視覚化技法が発見されている。

　通常、一般的な視覚化技法で効果的に示せるデータ項目の量の目安は、円グラフで3から10、棒グラフで50以下、折れ線グラフで500以下、散布図でも1万以下だといわれている。より高度な視覚化技法を使用すると、100万項目のデータも直接視覚化でき、特殊なケースでは10億項目でも対応可能になるという。ビッグデータを効果的に分析するには、この高度な視覚化と分析ツールとの統合が鍵となる。

　本資料では、商品の販売カテゴリを示す顧客データを例に取り、シンプルな棒グラフから、そこにセールスデータの週次サイクルという時間や顧客感情、顧客との関係性などの情報を加味して視覚化する手法を紹介する。地理空間分析、ソーシャルメディアや感情などのデータを視覚化してデータに潜む情報を把握し、より深い洞察を発見できるのだ。また、より視覚的、効果的な新しいチャートを作成可能にする「IBM Rapidly Adaptive Visualization Engine（RAVE）」について解説する。