チャートの種類2

万能なチャートはありません。表現したい内容に最もあったチャートを選択します。

DATA SABER 資格範囲：2. Visual Best Practice I

01 Sankey Diagram (サンキーダイアグラム)

工程間の流量を表現します。

左から右に分配され最終着地が一目で判断できます。

✔ ラインが異なる要素を接続しラインの太さや幅が量や流れを表します。

✔ ラインの太さが量を表し要素間の移動や関係性を示します。

✔ 要素間の関係性や移動のパターンを理解するのに役立ちます。

02 Line Graph (ライングラフ)

線グラフは推移表現で最も一般的です。

極端に線の数が多いと見ずらくなるので注意が必要です。

✔ 折れ線でデータポイントをつないで表示します。

✔ データポイントが座標平面上で位置し連続したデータの変化や関連性を示します。

✔ 時系列データや連続した変数の変化を表現するのに適しています。

✔ 時系列であれば時間に対して変数がどのように変化したかを示すのに使われます。

✔ 複数の変数やデータセットを比較するために使用されます。

✔ 複数の折れ線を同じグラフ上に表示しそれらを比較することができます。

03 Line + Bar Graph (ライン + バーグラフ)

２つ以上の数字の関係性を時間の経過とともに表現します。

Webマーケティングやデジタルマーケティングでよく使用されます。

✔ 複数のデータセットを比較するための強力な視覚化ツールです。

✔ 折れ線グラフと棒グラフを同じプロットに組み合わせて表示します。

✔ 折れ線グラフと棒グラフを同じ座標系に配置します。

✔ 異なるデータセットの異なる側面を視覚的に表現します。

✔ 例えば折れ線グラフが時間の変化を示し棒グラフが同じ時間枠内の別の指標を表現することができます。

✔ 利点は異なるデータセットの相関やパターンを一目で見ることができることです。

✔ 適切な解釈ができるように軸のラベル、凡例、およびデータセットごとの明確な区別が重要です。

04 Slope Chart (スロープチャート)

2点間の推移比較をストレートに表現します。

2点間の時間軸は無視します。

✔ 2つの時間点やカテゴリの間での変化を示すため2つの点を直線で結びます。

✔ 直線の勾配や傾きが変化の速度や方向性を示します。

✔ 各データポイントが直線で結ばれることでそれぞれのデータの変化や増減の方向性がわかります。

✔ 2つのポイント間のパターンや傾向を簡潔に示すことができます。

05 Area Chart (エリアチャート)

時間軸における累積変化を表現します。

セグメントごとの比較や細やかな差異比較は不向きです。

✔ 時系列やカテゴリごとのデータの変化やトレンドを視覚的に表現します。

✔ 折れ線の下側を塗りつぶし領域の面積でデータを視覚化します。

06 Heat Map (ヒートマップ)

色の濃淡で表現　時間軸のパターン性を見るのに最適です。

精緻な量の把握には不向きです。

✔ データの値に応じた色や濃淡を割り当てて表現します。

✔ 高い値や関連性の強いデータは暖色系(赤やオレンジ)などの色で表されます。

✔ 低い値や関連性の弱いデータは寒色系(青や緑)などの色で表されます。

07 Heat Map (ヒストグラム)

縦軸に度数、横軸に階級をとり分布を表現します。

精緻な量の把握には不向きです。

✔ データセットの分布を視覚的に表現するグラフです。

✔ 連続したデータの頻度分布を表します。

✔ データの分散やデータの分布パターンを把握に使用されます。

08 Dot Plot (ドットプロット)

度数分布表を視覚的に表現します。

通常は点を縦に等間隔に積み上げます。

✔ データを視覚化するためのシンプルで効果的な手法の一つです。

✔ データポイントを単純な点として表示します。

✔ 数値の分布や傾向を視覚的に表現します。

09 Box Plot (箱ひげ図)

データの大きさを順に並べた時の分布を表現します。

シンプルだが多くの情報が包含され一目で理解できます。

✔ データの中央傾向や分布の散らばりを理解するために役立ちます。

✔ 異なるデータセット間の比較や特定の変数の分布を理解するのに有用です。

✔ データセット内の外れ値や範囲を特定するのにも役立ちます。

10 Butterfly Chart (バタフライチャート)

中央から左右に広がり蝶の羽のように表現します。

男女で左右切り分け人口分布を見ることが多いです。

✔ 特に正と負のデータを対照的に比較する必要がある場合に有用です。

✔ 収益と費用、プラスとマイナスの影響、資産と負債などに利用されます。

✔ 対照的なデータの対比を明確に示すのに利用されます。