トップ10のデータ視覚化タイプ：適切なものを選択する方法は？

データの視覚化は重要なことの1つであり、間違いありません。 毎日、何十億ものデータが作成、共有、分析されており、企業として、処理するデータはたくさんあります。 データ視覚化の基本についての詳細をご覧ください。

また、ビッグデータを処理するには、データ視覚化タイプを使用してデータを視覚化する必要があります。 では、利用可能なデータ視覚化タイプの上位タイプにはどのようなものがありますか？

さて、この記事では、私はこの質問にのみ答えるつもりです。 それでは、多くの時間を無駄にすることなく、トピックに進んでみましょう。

データの視覚化とは何ですか？

データの視覚化とは、視覚的な表現を通じてデータからの洞察と通信するために使用される手法を指します。 簡単に言うと、データの視覚化は視覚的にデータを配置すると言えます。 簡単に理解できます。 効果を上げるには、さまざまなデータ視覚化ツールを習得する必要があります。

データ視覚化の主な目標は、大きなデータセットをビジュアルグラフィックスに配置することです。 そして、それはデータサイエンスに関して重要なステップの1つです。 また、さまざまなデータポイントを追跡する簡単な方法です。

Webサイトのメトリック、営業チームのパフォーマンス、マーケティングキャンペーン、製品の採用率などを追跡するかどうかは関係ありません。 データの視覚化はあなたを助けるものです。 データサイエンスにおけるデータの視覚化やその他の視覚的表現の詳細については、認定された大学からのデータサイエンス認定を確認してください。

探すべき10種類のデータ視覚化

1.縦棒グラフ

縦棒グラフは、試すことができる一般的なタイプのデータ視覚化ツールの1つです。 ご存知のように、小学校で縦棒グラフの作り方を教えてもらいました。 理解しやすく、時間もかからず、さまざまなデータセット間の比較を示しています。 また、縦棒グラフを使用して、データセットを経時的に追跡できます。

縦棒グラフには通常、データラベルが水平（X）軸とともに含まれ、測定されたメトリックまたは値が垂直（Y）軸（グラフの左側とも呼ばれます）に表示されます。 Y軸は通常、0から始まり、追跡している最大の測定値と同じ高さになります。

このデータ視覚化タイプは、月間売上高、ランディングページあたりの収益、同様の測定値などを追跡するために使用できます。

2.折れ線グラフ

次に、線グラフがあります。 そして、それはすぐに認識できる人気のある標準的なチャートタイプの1つです。 折れ線グラフは通常、時間の経過とともに発生する傾向、進捗状況、または変化を明らかにするために使用されます。

また、データが開始と停止でいっぱいになるのではなく、継続的である場合に最適に機能します。 また、縦棒グラフと同様に、データラベルは折れ線グラフに配置され、X軸は測定値がY軸に配置されます。 ただし、4本を超える線をプロットしないように、実線を使用する必要があります。

3.棒グラフ

棒グラフを使用することもできます。 棒グラフと縦棒グラフは同じように使用されます。 ただし、縦棒グラフはラベルと比較スペースを制限します。 したがって、棒グラフを使用することをお勧めします。

より長いラベルで作業しているとき、負の数を表示しているとき、または10個または10個を超えるアイテムを比較しているときは、棒グラフを使用する必要があります。 このような場合、データラベルはY軸に沿って配置され、測定値はX軸に沿って配置されます。

また、棒グラフを使用すると、異なるグループ間のデータセットを一目で簡単に比較できます。 グラフは、一方の軸でカテゴリを表し、もう一方の軸で離散値を作成するだけです。 ここでの目標は、2つの軸間の関係を示すことです。また、棒グラフは、時間の経過に伴うデータの大幅な変化を示すこともできます。

さらに、異なるグループ間でアイテムを比較するための効果的な方法です。 棒グラフは、4年間の四半期ごとの数値の比較を示しています。

4.積み上げ棒グラフ

多くの異なるアイテムを比較する場合は、積み上げ棒グラフが最適なオプションです。 これは、各データセットの個々の成長を追跡する場合に最適な方法です。 グループ全体の成長だけでなく。

積み上げ棒グラフは、棒を使用してデータのカテゴリ間の比較を示すグラフです。 しかし、それはまたあなたに全体の一部を分解して比較する能力を提供します。 グラフの各バーは全体を表し、バーのセグメントは全体のさまざまな部分またはカテゴリを表します。

5.二軸チャート

ほとんどの場合、データ視覚化チャートは単一のy軸またはx軸を使用します。 ただし、2軸チャートまたは複数軸チャートは、2つの軸を使用して、測定の大きさとスケールが異なる2つの変数間の関係をすばやく示します。

また、複数のグラフを組み合わせて比較のために2番目のy軸を追加する場合は、2軸グラフを使用する必要があります。 このタイプを使用すると、スケールが大きく異なる2つの変数を簡単に確認できます。 また、2つのグラフを切り替えるよりも、同じグラフ内でそれらを表示する方がはるかに簡単です。

6.円グラフ

円グラフが最も一般的なデータ視覚化タイプの1つであることは間違いありません。 そして、私たちのほとんどすべてがそれを聞いたことがあります。 円グラフは通常、1つの静的な数値を表し、その部分を構成するカテゴリに分割されます。

また、円グラフを使用する場合は、通常、数値をパーセンテージで表します。 また、円グラフを使用できる場合もかなりあります。 市場シェア、マーケティング費用、顧客の人口統計、顧客のデバイスの使用状況、オンライントラフィックソースなどのように。

また、円グラフでスライドを複数回区別する必要があります。 したがって、視覚化するカテゴリの数を制限することをお勧めします。

カテゴリデータがある場合は、円グラフを使用できます。 この場合のように、各円グラフスライスは異なるカテゴリを表すことができます。 また、これを使用して、売上高、利益、エクスポージャーなど、ビジネス内の成長領域を比較できます。

7.めっこチャート

Mekkoチャートは、あまり馴染みのない珍しいデータ視覚化タイプの1つでもあります。 あなたがデータ分析業界に属している場合にのみ、それについて知っているかもしれません。 メッコチャートは、積み上げ棒グラフと同様のレイアウトで提供されます。

ただし、大きな例外が1つあります。 時間の進行状況を追跡する代わりに、X軸はデータセットの別の次元を測定します。 また、めっこチャートを使用すると、値の比較、測定、および各値の構成を簡単に行うことができます。 また、データの分布を同時に分析することができます。

全体として、Mekko Chartは、市場の概要に関するさまざまな質問に答えるのに最適な方法です。 たとえば、誰が最も価値のあるフランチャイズを持っているかを知りたい場合、めっこチャートはそれを表示するための最良の方法の1つです。

8.散布図

散布図または散布図または散布図は通常、ドットを使用して2つの異なる数値変数の値を表します。 横軸と縦軸の各ドットの位置は、単に個々のデータポイントの値を示しています。 また、散布図は主に、異なる変数間の関係を観察するために使用されます。

散布図のドットは、単に個々のデータポイントの値を表しています。 また、データ全体を取得する際のパターンを表しています。 また、相関関係の識別は散布図で一般的です。

9.バブルチャート

散布図と同様に、バブルチャートでも関係と分布を表示できます。 これらのバリエーションでは、データポイントをバブルに置き換える必要があります。 また、バブルチャートは、散布図と比例面グラフを組み合わせた多変数グラフです。 また、散布図と同様に、バブルチャートはデカルト座標系を使用して、X軸とY軸が別々の変数であるグリッドに沿って点をプロットします。

ただし、散布図とは異なり、各ポイントにはラベルまたはカテゴリが割り当てられます。 さらに、各プロットポイントは、その円の面積によって3番目の変数を表します。 バブルチャートは通常、分類された円間の関係を比較および表示するために使用されます。 また、パターン/相関関係の分析にも使用できます。

10.箇条書きグラフ

最後に、私は弾丸グラフを持っています。 また、一般的に使用されるデータ視覚化タイプの1つです。 チームが目標に向かって取り組んでいる場合、箇条書きグラフは進捗状況を視覚的に追跡するのに役立ちます。 棒グラフと同様のレイアウトになっています。 箇条書きは通常、パフォーマンスデータの表示に使用され、箇条書きは棒グラフのように機能します。

しかし、それらは余分な視覚的要素を伴います。 また、ダッシュボードのゲージとメーターの代替として開発されました。 これは、十分な情報が表示されないことが多いためです。

また、このデータ視覚化タイプを使用すると、軸の分割値の表示と非表示、軸の制限のカスタマイズ、目盛りと値のカスタマイズを行うことができます。 また、プロットの化粧品をカスタマイズしたり、円形、半円形の範囲バーを描画したりすることもできます。 さらに、範囲変数の色をカスタマイズすることもできます。 全体として、他のタイプのゲージまたはウィジェットに使用できる十分なスペースがない状況で、箇条書きグラフを使用できます。

データ視覚化ツールを実装する5つの重要な理由

これで、さまざまなデータ視覚化タイプについて理解し、どのデータ視覚化タイプをいつ使用するかがわかりました。 データの視覚化が重要である理由と、それを使用する必要がある理由について説明します。 これは、データの視覚化をいつ使用するか、およびどのような種類のデータの視覚化タイプが会社に最適であるかについて明確なアイデアを得るのに役立ちます。

1.値の比較

データアナリストとして、データセットのか​​なりの部分を見ることができます。 また、これらのセット間の相違点と類似点を比較する場合は、グラフが最適なオプションです。 特定のゲームの高い値と低い値をすばやく提供するため、大きな違い、ギャップ、その他の傾向に気付くことができます。

また、比較グラフを作成する場合は、使用できる一般的なデータ視覚化タイプのいくつかを次に示します。

• 箇条書きグラフ
• 円グラフ
• メッコチャート
• 棒グラフ
• 散布図
• 折れ線グラフ

これらの視覚化手法のいずれかを使用すると、多数のデータをスキャンして有益なパターンを作成でき、ビジネスに役立ちます。

2.比較を表示

比較を表示したい場合は、データの視覚化は間違いなくあなたがチェックアウトする必要があるテクニックです。 多くの場合、企業では、個々のユニットがより優れた画像にどのように影響するかを示すチャートを作成する必要があります。

たとえば、デバイスの種類や地理的な場所ごとに、Webサイトでのモバイルアクセス全体を追跡したい場合があります。 または、最近のデジタルマーケティングキャンペーンでどの要素が最も効果的かを知りたい場合。

このような場合、2つ以上の値を比較するだけで、パターンをすばやく描くことができます。 また、比較チャートを作成するには、次のデータ視覚化タイプを使用できます。

• 円グラフ
• メッコチャート
• 積み上げ棒グラフ
• 積み上げ縦棒グラフ
• ウォーターフォールチャート
• 面グラフ

これらのデータ型はすべて、個々のパフォーマンスレベルを測定するだけで、データセット全体への影響を判断するのに役立ちます。

3.配布を決定します

データの分布を理解することを楽しみにしている場合は、分布図が最善の方法です。 設定された値のすべての可能な間隔または値、およびそれらが発生する頻度を表示するのに役立ちます。

そして、この視覚化タイプから、一般的な傾向を簡単に特定できます。 同様に、パターンを混乱させる可能性のある外れ値を特定できます。 また、情報値間の範囲がどれほど広いかを明確に把握することもできます。

分布を決定するには、次のデータ視覚化タイプのいずれかを使用できます。

• 散布図
• メッコチャート
• 折れ線グラフ
• 縦棒グラフ
• 棒グラフ。

4.調査の傾向

トレンドの調査にデータの視覚化を使用できます。 設定された時間枠内で特定のデータセットがどのように実行されたかを確認する場合は、この場合、データの視覚化を使用する必要があります。

傾向を調査するためのデータ視覚化を作成するには、次のデータ視覚化タイプを使用できます。

• 折れ線グラフ
• 二軸折れ線グラフ
• 縦棒グラフ

5.さまざまなタイプのデータ視覚化における関係を理解する

最後に、さまざまなタイプのデータ視覚化の関係を理解し​​たい場合は、データ視覚化を使用することもできます。

特定の変数を理解し、それが1つまたは複数の他の変数とどのように関連しているかを確認したい場合があります。 たとえば、ある変数が別の変数にプラスまたはマイナスの影響を与える可能性があります。

そして、そのようなタイプのデータ視覚化を作成するには、次のデータ視覚化タイプを使用できます。

• 散布図
• バブルチャート
• 折れ線グラフ

結論

したがって、これらは、試すことができる最も一般的なタイプのデータ視覚化タイプの一部でした。 だから先に進んでそれらをチェックしてください。

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