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グラフの種類と使い方 | データの可視化でよく使用するグラフを紹介

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データの可視化に必要なグラフ。

グラフと一声にいってもさまざまなものがあります。

組み合わせたものも数えれば無数にあり、シンプルなモノであってもかなりの数があります。

そのためグラフの種類を把握するだけで難しく、グラフの使い分けは非常に悩ましいところになります。

そこでここではグラフの種類と使用例を紹介していきます。

よく使用するグラフ

データの可視化でよく使用するグラフとして、次の9つを紹介していきます。

  • 棒グラフ
  • 積み上げ棒グラフ
  • 折れ線グラフ
  • 円グラフ
  • 散布図
  • 面グラフ
  • ヒストグラム
  • バブルチャート
  • 箱ひげ図

これらをベースにグラフを重ねたり、比較することで意味のあるデータの可視化としていきましょう。

これから紹介するグラフの例ではTableauとそれに付随するサンプルデータを利用させていただいています。

棒グラフ

データの大きさを比較する際に使用するグラフ。

同じ尺度でデータを比較してどのデータ・カテゴリが突出しているか、小さいのかといったところを確認するのに適しています。

グラフの例では各地域ごとの売り上げ総計を表示しており、どの地域がどれくらい売り上げがあったのか、どの地域が一番売り上げを出したのかといった情報を読み取ることができます。

積み上げ棒グラフ

帯グラフと呼ばれることがある積み上げ棒グラフ。

円グラフ同様、全体の占める量・割合を表示したものとなります。

円グラフですと、複数のカテゴリがあった際に、グラフを並べて比較することが難しいですが、この積み上げ棒グラフですと、比較しやすいものになります。

グラフの例では各地域ごとの売り上げ総計に対して、カテゴリごとの売り上げがどの程度占めているかを表したものとなります。総売り上げはもちろん各地域で違いますが、地域ごとにどのカテゴリが売れたのか、売れる傾向があるのかをつかむことができます。

折れ線グラフ

折れ線グラフは連続したデータが遷移するに沿って、どのようにデータが変化するか表したものになります。

時系列にそってどのように変化するかといったデータを見るときによく利用されます。

グラフの例では年月に対して、売り上げがどう遷移しているかを表したものになります。実際にはデータを読み取るための補助線などを入れてデータを見ますが、おおむね右肩上がりで売り上げが伸びていることが想像できます。

 

円グラフ

円グラフのように、全体の占める量・割合を表示したものとなります。

直感的に割合がどの程度かを把握しやすいものが特徴です。

グラフの例では総売り上げに対して、各カテゴリの売り上げがどれだけ占めるかを表したものになります。数値だけでももちろんわかりますが、グラフに表現することで直感的にわかりやすくしています。

散布図

散布図は二つの軸の値をプロットし、軸に設定した2値がどのような関係にあるかを見るものとなります。

2つのデータの相関関係を見るのによく使用されます。

グラフの例では製品ごとに売り上げと利益の関係を示したものになります。

 

面グラフ

折れ線グラフに基づいて、データの遷移(横軸)にそって値やどのような変化があったかをみることができるものとなります。

上記の例のように、色などで強調され、全体に占める割合やその変化を直感的に確認することができます。

グラフの例では時系列に沿ってカテゴリごとの売り上げ遷移を面で表示したものになります。総売り上げが右肩上がりに伸びているのはもちろん、各カテゴリの伸び幅も直感的に把握することができます。

一方で各カテゴリが具体的にどれくらい伸びているのか、本当に増減しているのかが細かく把握しづらいのは難点です。

ヒストグラム

データの全体の分布と段階的にその階層にどの程度データがあるかを表したものとなります。

データの全体分布を見るため統計学などでよく使用されます。

グラフの例では利益の分布を示したものになります。

バブルチャート

バブルチャートは散布図と同様の考え方で、プロットしたデータに対してバブルの大きさでその量を示すことができるものとなります。

散布図は2値で見ることが多いですが、バブルチャートは3値で見る形となります。

グラフの例では売上数量を2軸に地域単位にその規模を表示した形になります。

箱ひげ図

データのばらつきを箱とひげで表したものです。

上記の例では分布のプロットもしていますが、箱やひげで最大値や最小値、中央値などを表現し、多くの情報を読み取ることができます。

使い勝手が難しいかもしれませんが、うまく使えれば多くの情報を読み取ることができます。

まとめ:グラフの種類と使い方

データの可視化でよく使用するグラフを紹介しました。

可視化で大事なことはどんなデータを見たいか、どんな切り口で見て、何を知りたいかです。

とりあえず可視化ではなく、どういう目的で可視化するかはっきりさせて、適切なグラフを選択しましょう。