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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
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"translation_date": "2025-08-25T17:58:01+00:00",
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"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
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"language_code": "ja"
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}
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# ビジュアライゼーション
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> 写真提供: <a href="https://unsplash.com/@jenna2980?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Jenna Lee</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/bees-in-a-meadow?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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データの可視化は、データサイエンティストにとって最も重要なタスクの1つです。画像は1000語に値すると言われるように、ビジュアライゼーションはデータの中に潜む興味深い部分、例えばスパイク、外れ値、グループ化、傾向などを特定し、データが語ろうとしているストーリーを理解する助けとなります。
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これらの5つのレッスンでは、自然から得られたデータを探求し、さまざまな手法を用いて興味深く美しいビジュアライゼーションを作成します。
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| トピック番号 | トピック | リンク先レッスン | 著者 |
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| 1. | 数量の可視化 | <ul> <li> [Python](09-visualization-quantities/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 2. | 分布の可視化 | <ul> <li> [Python](10-visualization-distributions/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 3. | 比率の可視化 | <ul> <li> [Python](11-visualization-proportions/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 4. | 関係性の可視化 | <ul> <li> [Python](12-visualization-relationships/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 5. | 意味のあるビジュアライゼーションの作成 | <ul> <li> [Python](13-meaningful-visualizations/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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### クレジット
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これらのビジュアライゼーションレッスンは、[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)、[Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta) によって🌸作成されました。
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🍯 アメリカのハチミツ生産に関するデータは、[Jessica Li](https://www.kaggle.com/jessicali9530/honey-production)のプロジェクトから取得されました。この[データ](https://usda.library.cornell.edu/concern/publications/rn301137d)は、[アメリカ農務省](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php)から派生したものです。
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🍄 キノコに関するデータは、[Hatteras Dunton](https://www.kaggle.com/hatterasdunton/mushroom-classification-updated-dataset)によって改訂された[データセット](https://www.kaggle.com/hatterasdunton/mushroom-classification-updated-dataset)から取得されました。このデータセットには、Agaricus属とLepiota属に属する23種のひだのあるキノコの仮想サンプルの説明が含まれています。データは『The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981)』から引用され、1987年にUCI ML 27に寄贈されました。
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🦆 ミネソタ州の鳥に関するデータは、[Hannah Collins](https://www.kaggle.com/hannahcollins/minnesota-birds)によって[Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_birds_of_Minnesota)からスクレイピングされたものです。
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これらのデータセットはすべて[CC0: Creative Commons](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)としてライセンスされています。
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**免責事項**:
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