データに最適なチャートを選択する方法

今日、私たちの手元にあるデータの量は膨大です。本当に重要なことをどうやって知ることができますか?

2 つの言葉: データの視覚化。

しかし、データの表示方法を選択する際には、答えなければならない質問がたくさんあります。
データを最適に視覚化するにはどうすればよいでしょうか?それを分析するのに役立つチャートは何ですか?
データを最も意味のあるものにするのはどれですか?パフォーマンスを測定していますか?変数はいくつありますか?データは時間ベースですか?地理空間？等々…

この記事では、データに最適なグラフを選択するための正しい手順を確実に示し、洞察を常に最適な方法で使用して結果を得ることができるようにします。

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データチャートは何ですか?

基本的なことから始めましょう – データ チャートとは何ですか?
データ チャートは、棒、線、円のスライス、記号などの形式で表すことができる一連の数値データ ポイントを視覚的に表現したものです。最も一般的なデータ分析グラフのタイプは次のとおりです。

• 棒グラフまたは縦棒グラフ
• 積み上げグラフ
• 円グラフ
• 折れ線グラフ
• 面グラフ

データに適したチャートを選択する方法

消費者や企業が爆発的に増加する複雑な情報に対処する中で、私たちは彼らが情報をより早く理解できるように支援する必要があります。ここで、メッセージやデータのストーリーを最大限に伝えるために、適切なグラフが役立ちます。データは複数のグラフで機能する可能性がありますが、消費者にとってデータが明確かつ簡潔になるものを選択するかどうかは、作成者であるあなたの責任です。
選択のガイドとして、次の重要な質問を考慮してください。

• チャートで伝えたい重要なポイントは何ですか?
• 変数を比較しますか?
• データの分布を理解する必要がありますか?
• 分析する必要がある可能性のある傾向はありますか?

データを表示するには、次の 4 つの基本的なグラフ タイプがあります。

1. 比較
2. 構成
3. 分布
4. 関係

比較チャートは何ですか?

比較グラフは、2 つ以上の変数間の比較を描画します。これらを使用すると、時間の経過に伴う 2 つ以上の変数セット間の違いをエンド ユーザーに効果的に示すことができます。では、データを比較するためにどのような種類のグラフを使用しますか?

データの比較に使用するのに最適なグラフの種類は次のとおりです。

• 棒グラフ
• 縦棒グラフ
• 折れ線グラフ
• スプライン チャート
• コンボチャート
• 放射状グラフ
• スプラインエリア チャート
• OCHLチャート
• ローソク足

データに使用するグラフの種類がわかったので、適切な色とテキストの使用、重要なことの強調表示、およびホワイトペーパーに記載されているその他のテクニックなどのベスト プラクティスに従ってください。

成分チャートは何ですか?

構成グラフは、個々の変数が全体をどのように構成するかを示すのに最適です。これらの変数の関係を経時的に表示することも、静的な合計として表示することもできます。

時間の経過に伴う変数の変化を追跡するのに最適なチャートは次のとおりです。

• 積み上げ柱
• 積層型エリア

変数の静的な関係を測定するのに最適なチャートは次のとおりです。

• チャート
• ドーナツチャート
• ツリーマップ
• 漏斗

これらのグラフの種類ではすべて、ドリルダウンを設定してデータの階層を掘り下げ、より深い洞察を得ることができます。
これらのグラフを使用する際に留意すべきベスト プラクティスは次のとおりです。

• 変数を 6 未満に保つようにしてください
• 正の値のみを使用してください
• 3D グラフは使用しないでください

たとえば、積み上げ縦棒や積み上げ面などのグラフは、時間の経過とともに全体の部分を表示して、変化や傾向を比較するのに最適です。円グラフやドーナツ グラフなどのグラフは、値を合計として比較するのに最適です。

分布チャートは何ですか?

分布グラフは、一連の定量的値が範囲全体にどのように分布しているかを示し、データ内の主要な外れ値と傾向を特定するのに役立ちます。一連の値があり、交差部分を確認することでそれらの間に相関関係があるかどうかを知りたいとします。次のいずれかのグラフを使用するのが最善です。

分布データに最適なグラフは次のとおりです。

• 散布
• バブル
• 複合チャート
• 折れ線チャート
• ヒストグラム

関係チャートは何ですか?

関係グラフでは、収集したデータを通じて 2 つ以上の変数間の相関関係が表示されます。これは、特定の変数が相互に及ぼすプラスの効果またはマイナスの効果を示すために使用できます。以下のグラフは、2 つ以上の変数がある場合に最適です。

• 散布
• バブル

データ視覚化のベスト プラクティス
データ ビジュアライゼーションの作成に関しては、適切なグラフの種類を選択することはパズルの一部にすぎません。