【超実践】バカ暑かった今夏を「データ可視化」してみた
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データの可視化（visualization）というのは、エクセルのようなCSV形式へデータを入力していくことが基本ではあります。
CSV形式のファイルができていれば、それをQGISとかGephiとかいったソフトウェアにかけて地理空間データやネットワークを可視化してくれます。
こういうソフトウェアで一瞬にして可視化ができるのは、15年くらい前とかと比べると、ずいぶん便利でお手軽に、時間短縮できるようになりました。
Chat-GPTにやらせるなら、CSVファイルにデータを入力する作業でしょうね。
これもまだ心もとないですが（たとえばデジタルなテキストデータ化された新聞記事や文献からデータを読みとってCSV形式に入力していくという場合だと）、もうそういう使い方をしている人たちはいるし、来年にでもずいぶん改善されているでしょう。
さすがにQGISやGephiといったソフトウェアの設定や調整は、人間が自分でやった方がいいでしょう。
なお、日本のメディアだと、気候データの可視化みたいなのは、たとえば日経ビジュアルデータなどがよくやっています。
https://www.nikkei.com/special/vdata/cities-and-climate-crisis
「都市と気候危機」に部門最優秀賞 タイポグラフィ協会
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCA243XL0U2A121C2000000/先週に続き、出来上がるまでの四苦八苦のプロセスを見せるという、新しいスタイルの記事がとても参考になりました。
誰もが「データ分析官」を雇える状態になると、エクセルやBIツールの操作方法のテクニックや難しい統計的な手法の習得は、データ分析の重要スキルではなくなったようです。
このようなテクニックより、自分の主張や仮説を検証するために、どのようなデータを集めるか、そしてそこから何を示すかというアウトプットのイメージが持てるかということが重要なようです。そして、それのイメージを正確に言語表現できる一連の能力が、AI時代のデータ分析スキルなんだなと理解してきました。
AIと対話しながら、英語×データ分析×社会課題を学びつつ、深く理解し、解決策を考えるこの企画。連載化を期待しています。
