こんにちは！インターン生の山本です。
今回も引き続きダッシュボードについてのお話で、
Stephen Few氏の著書にある
「ダッシュボードに最適な10のグラフ」をご紹介します！
Stephen Few氏の定義する、ダッシュボードに最適な10のグラフの特徴として挙げられるのが、
- ダッシュボードでよく見られるタイプの定量情報を表示するためには最適であること
- 小さなスペースにフィットさせなければならないときでも、役割を果たせること
- 2-Dグラフで定量データを表示していること
の３つです。
以下に10の内8のグラフの説明をします。（残りの2つについては今後別の記事で説明します）
１．棒グラフ
棒グラフとは、棒を用いて定量データを表しているグラフで、
棒の方向で水平型と垂直型の2つのタイプが存在します。
また、複数のデータを表示するのに適したグラフで、
同カテゴリの関連するが、異なった項目（例、地域、部門、etc…）を比較する際に良く用いられます。
棒グラフの尺度は3タイプに分類できます。
- 「名義尺度」：一つのカテゴリに属する異なる項目が使われる。例）国別、部署別等
特に順序や、定量値を表している訳ではありません。
- 「順序尺度」：「名義尺度」とは違い、固有の順序があるが、定量値では表せないもの。
例）アルファベット、小・中・大等。
- 「間隔尺度」：「順序尺度」と同様に、固有の順序があり、且つ定量値であらわすことができるもので、
数字の差に意味があります。
例）55以上～60未満・60以上～65未満・65以上～70未満、等。
他のグラフと棒グラフの違いについて：
棒グラフと共によく使われる折れ線グラフとの違いは、
棒グラフは個別の値を強調させることができ、またその値を隣接する値と比較しやすい点が挙げられます。
一方で折れ線グラフは、個々の数値を繋ぎ合わせて、全体の流れを表しています。
積み上げ棒グラフ：
積み上げ棒グラフは、カテゴリの内訳を名義尺度別に棒グラフで表していますが、
内訳自体を比較したいのであれば、積み上げ棒グラフは避けるべきです。
積み上げ棒グラフを使うのは、あくまでも全体としての結果を強調したく、
その全体結果を把握した上で内訳を大体理解できればいい時のみ、役割を果たします。
２．ドットプロット
ドットプロットとは、棒グラフと目的が同じで、一つ以上の異なる値を比較する際に用いられます。
筆者のStephen氏は、縦軸が０ではない数字から始まるグラフを用いる際に良く使うと述べています。
例.
名義尺度の結果がどれもほぼ変わらないとき。
しかし、棒グラフ等で縦軸の０の値を変えて比較すると、結果を正確にグラフ化することができない。
（比較したときに、差が0.1倍しか変わらないのに、二倍以上違うように見える、等）
⇒ 上記の例を解決するために用いられるのが、ドットプロットです。
ドットプロットは、棒の長さで値を比較するのではなく、点の位置で結果を把握することができるので、
縦軸がゼロから始まっていなくとも正確に比較することが出来ます。
（縦軸が０から始まるときでも用いることはもちろん出来ます。）
３．折れ線グラフ
折れ線グラフとは、
個々のデータをプロットしたものを繋ぎ合わせることによって、全体の形状を示したものです。
基本的に横軸に時間をとり、名前や順序の名義尺度を用いることはできません。
折れ線グラフは、時間経過による数値の変化の流れを示すのに有用です。
また、トレンドや変動、サイクルや増減率を表すのに最も適しています。
そして棒グラフとは違い、折れ線グラフは縦軸をゼロから始める必要はありません。
ただし、ダッシュボードで折れ線グラフを使用する際に気をつけなければいけないのが、
これは情報の形状を強調したいときのみにしか使用できません。
（今後上がるのか、下がるのか、季節別サイクルにそっているのか、等）
そのため、概要ではなく個々の値を見たいのであれば、棒グラフを使用してください。
４．散布図
散布図とは相関関係を表していて、2つの定量値が相関しているのか否か、
相関しているとすると、＋になのか－になのか、そしてどの程度なのか、
について知ることが出来ます。
また、散布図は2つ以上の定量値を扱うこともできます。
例.
3つの定量値…テレビの広告をうつ回数とラジオの広告をうつ回数、そして売上
2つの定量値…広告をうつ回数と売上の関係
散布図を作成するに当たり、トレンドラインを引いたほうが、相関関係とその方向（＋ or -）が分かりやすくなります。
散布図と似たもので、バブルプロットもダッシュボードで用いることができます。
5.箱ひげ図
箱ひげ図とは、
複数の分類されたデータで、それぞれがばらつきのあるものを分かりやすくグラフ化したものです。
この箱の上にある短い横線が最大値です。
そして箱の一番上の横線が第1四分位数、
箱の真ん中の線が中央値、
箱の一番下の横線が第3四分位数、
箱の下にある短い横線が最小値です。
6．空間マップ
空間マップとは、カテゴリ別の情報、もしくは定量的情報を物理空間と関連付けるために用いられます。
例えば、ある地域の製品の現状を知りたいときなど有用です。
地理空間の表示が必須なもの、例えば、気象監視で嵐の強さや移動経路を知りたいときには、
この空間マップが非常に効果的です。
7．ヒートマップ
ヒートマップとは、量的変数を色の違いで表しているもの全てのことを指しています。
中でも特に良く見かけるのが、地図をエリア別に、計測された気温で色分けされているものなどが挙げられます。
8．ツリーマップ
ツリーマップとは、量的変数を長方形で階層構造状に表し、可能なスペース内に切れ目なく埋められているものです。
長方形のサイズが、階層とカテゴリを表しているのに加えて、色でも量的変数を表すことができます。
ツリーマップの目的は、定量的比較や項目のランク付けのためではなく、
大量にある一連の値の中から気になる値の状態にスポットをあてるためのものです。
私はまだツリーマップを使ったことがないのですが、
作ってみる価値がありそうなので今度試してみようと思います。
今回8つのグラフを説明しましたが、
次の記事では「Bullet Graph（ブレットグラフ）」をご紹介したいと思います。
