指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術
江崎 貴裕ソシムISBN 9784802614443
Zenn・Qiitaの1記事で紹介（2025年12月、時点）。
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データ可視化の方向性を考える際、集計済みデータをどう見せるかだけでなく、データの特徴を表すための加工やまとめ方に重点を置いている点を評価している。数量やメカニズム、多変数、分布、関係性、パターンを捉える観点のノウハウを挙げ、機械学習向けの特徴量設計になぞらえて「可視化エンジニアリング」と位置づけている。
この本について
データ可視化を、集計済みデータの見せ方だけでなく、データの特徴に応じた加工やまとめ方から考える入門書である。可視化をデータ変換として捉え、データを観察するための指標を幅広く取り上げ、その性質や選び方を解説する。数量、メカニズム、多変数、分布、関係性、パターンを捉える観点から、データの特徴を表す方法を学べる。機械学習に適したデータ加工を行う特徴量設計と同様に、可視化のための加工や指標設計を扱う。紹介されているコード例は100以上で、ダウンロードして利用できる。
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