データでコミュニケーションする

第4章. データをさまざまに視覚化する

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

表、棒グラフ、折れ線グラフを使うだけであれば、ほとんどのデータ・コミュニケーションのニーズを満たすことができる。しかし、これらの基本的なデータ・コミュニケーション手段だけを使うことは、分析を制限し、聴衆を退屈させる危険性がある。

別のチャート・タイプを使用することで、データからさまざまなメッセージを発見することができる。1つのチャートに2つの指標を使う代わりに、1つのチャートに2つの指標を使うことで、そうしなければ見えなかった関係を示すことができる。1つのメトリックを別のメトリックと直接比較することは、2つの別々のチャートを見て頭の中で分析する必要がないことを意味する。また、値を集約してサマリー・メトリックを表示するのではなく、個々のデータ点を表示することで、データの新しい傾向を明らかにすることができる。

この章では、いくつかの代替チャートとその使い方を紹介する。

グラフの種類散布図

私は散布図が大好きだ。私は散布図が大好きだ。もちろん、偏見のない意見を述べるつもりだが、なぜ散布図がこれほど強力なのか、その理由もお話ししよう。

私は 、散布図が大好きだ。なぜならその柔軟性からである。また、多くの人が解釈しやすいと感じている。複数のメトリックの組み合わせは分析に便利である。最後に、散布図では、何百、何千ものデータ点を1つのグラフにまとめることができ、1ページに収まるようにデータをフィルタリングした場合には失われるかもしれないデータのストーリーを明らかにすることができる。(重要なデータ点を強調するために、色を使うこともできる）。

多くの選択肢がある中で、散布図の基本的な構成要素を理解しておこう。

散布図の読み取り方

、散布図に多くの詳細を加えることができるが、それはそうすべきという意味ではない。詳細すぎるとグラフが読み取りにくくなる。

まず、自転車店Allchainsの簡単な散布図を見てみよう。この散布図は自転車の種類ごとに売上額と利益を比較したものである（図4-1）。

図4-1. 散布図

複数の軸、プロット、色、形など、散布図の要素を探求してみよう。それぞれの中でたくさんの選択ができる。

複数の軸

散布図 、これまでのチャートのような1本の軸ではなく、2本の軸がある（図4-2）。これは、2つのメトリックを直接比較したいときに便利である。

図4-2. 散布図における複数の軸

軸は、データ点を比較するための2次元位置を作成する。複数の点をプロットすることで、それらの間のパターンを発見し分析することができる。また、x軸を形成する尺度は、 独立変数であるべきである：y軸に依存しない、またはy軸によって動かされない尺度である。したがって、y軸の尺度は、 従属変数と表現される。図4-2では、x軸に売上高がプロットされている。売上高がなければ利益は生まれないからである。

これらのプロットによって作成されるパターンは、 ...