📋 このステップで学ぶこと

• 散布図とは何か、いつ使うのか
• 散布図の作成方法
• トレンドライン（傾向線）の追加方法
• 相関関係の読み取り方
• サイズと色のエンコーディング（4次元データの表現）
• 相関と因果関係の違い（重要！）

前提： STEP 6でディメンションとメジャーを理解していること

クラスの生徒30人の身長と体重を調べたとします。

散布図を見ると、「身長が高いほど体重も重い傾向がある」ことが一目でわかります。これが「正の相関」です。

これまで学んだグラフとの大きな違いは、両方の軸が数値（メジャー）であることです。

• 棒グラフ：横軸＝カテゴリ、縦軸＝数値
• 折れ線グラフ：横軸＝日付、縦軸＝数値
• 円グラフ：角度＝数値、色＝カテゴリ
• 散布図：横軸＝数値、縦軸＝数値

Excelで新しいファイルを作成し、以下のデータを入力してください。

ファイル名「store_performance.xlsx」で保存してください。

1. Tableau Publicを起動
2. 「Connect」→「Microsoft Excel」を選択
3. 「store_performance.xlsx」を開く
4. 画面下部の「Sheet 1」タブをクリック

ここが散布図作成の核心部分です。両方の軸にメジャー（数値）を配置します。

1. データペインから「広告費」を列シェルフにドラッグ
2. データペインから「売上」を行シェルフにドラッグ

両方のシェルフにメジャーを配置しただけでは、Tableauはすべての値を合計した1つの点を表示します。これは正常な動作です。

次のステップで「詳細」マークに店舗名を追加すると、店舗ごとの点が表示されます。

各店舗を個別の点として表示するために、「詳細」マークを使います。

1. データペインから「店舗名」をドラッグ
2. マークカードの「詳細」にドロップ
3. 10個の点（10店舗分）が表示される

散布図が表示されました！各点にマウスを乗せると、店舗名、広告費、売上が確認できます。

右上に向かって点が並んでいる場合、「広告費が高いほど売上も高い」という正の相関があることを示しています。

「詳細」マークは、見た目には影響を与えずに、データを分割するためのマークです。ここに「店舗名」を配置すると、Tableauは店舗ごとにデータを分けて、それぞれを別の点として表示します。色やサイズは変わりません。

• 傾きが右上がり：正の相関（Xが増えるとYも増える）
• 傾きが右下がり：負の相関（Xが増えるとYは減る）
• 傾きがほぼ水平：相関なし（XとYに関係がない）
• 線から離れた点：外れ値（例外的なデータ）

1. 画面上部のメニューから「分析」をクリック
2. 「トレンドライン」→「トレンドラインの表示」をクリック
3. 散布図に直線が表示される

データの性質に合わせて、線の種類を変更できます。

1. トレンドラインを右クリック
2. 「トレンドラインの編集」を選択
3. 「モデルの種類」を選択：
   • 線形（Linear）：直線で傾向を表す（最も一般的）
   • 対数（Logarithmic）：曲線、急成長後に鈍化するデータ向け
   • 指数（Exponential）：曲線、加速度的に増加するデータ向け
   • 多項式（Polynomial）：複雑な曲線、次数を指定

初心者の場合は「線形」を使うのがおすすめです。

トレンドラインにマウスを乗せると、以下の情報が表示されます：

• R² ≧ 0.7：強い相関（トレンドラインがデータをよく説明している）
• 0.4 ≦ R² < 0.7：中程度の相関
• R² < 0.4：弱い相関（他の要因が影響している可能性）

今回のサンプルデータでは、R²が0.9以上になるはずです。広告費と売上に強い正の相関があることを示しています。

• 特徴：右上がりの傾向
• 意味：Xが増えるとYも増える
• 例：広告費↑ → 売上↑、勉強時間↑ → テスト点数↑

• 特徴：右下がりの傾向
• 意味：Xが増えるとYは減る
• 例：価格↑ → 販売数↓、気温↑ → 暖房使用量↓

• 特徴：点がバラバラに散らばっている
• 意味：XとYに関係がない（または別の要因が影響）
• 例：身長と数学の点数、靴のサイズと年収

1. データペインから「地域」をドラッグ
2. マークカードの「色」にドロップ
3. 関東、関西、九州、北海道が異なる色で表示される

• 画面右側に凡例（地域と色の対応）が表示される
• 同じ地域の店舗が同じ色で表示される
• 地域ごとの傾向の違いが見えるようになる

1. データペインから「売上」をドラッグ
2. マークカードの「サイズ」にドロップ
3. 売上が大きい店舗ほど、点が大きく表示される

注意：サイズに売上を使うと、縦軸の売上と情報が重複します。実務では「利益」「従業員数」など、異なる指標を使うのが効果的です。

点のサイズが変わる散布図は「バブルチャート」と呼ばれることがあります。ビジネスシーンでよく使われ、例えば「売上×利益率×市場規模」のように3つの指標を同時に表現できます。

相関関係：「AとBが一緒に動く」という観察事実
因果関係：「AがBを引き起こす」という原因と結果の関係

相関があっても、因果があるとは限りません！

「アイスクリームの売上」と「溺死事故の件数」には正の相関があります。

では、アイスクリームを食べると溺れやすくなるのか？

もちろん違います！両方とも「夏（気温が高い）」という第三の要因によって増えているだけです。

1. 時間的順序：原因が結果より先に起きている
2. 第三の要因の除外：他の要因の影響を排除できている
3. 理論的根拠：なぜAがBを引き起こすのか説明できる
4. 実験による検証：可能であれば、A/Bテストなどで確認

散布図の分析結果を報告するときは、表現に気をつけましょう。

❌ 避けるべき表現：

「広告費を増やすと売上が上がることがわかりました」

✅ 適切な表現：

「広告費と売上には正の相関が見られます。広告費が高い店舗は売上も高い傾向があります」

• 散布図は、2つの数値の関係を可視化するグラフ
• 作成方法：列と行の両方にメジャー、詳細マークにディメンション
• トレンドライン：「分析」→「トレンドラインの表示」で追加
• R²（決定係数）：0.7以上で強い相関
• 正の相関：右上がり（Xが増えるとYも増える）
• 負の相関：右下がり（Xが増えるとYは減る）
• 色とサイズ：4次元までのデータを1つのグラフで表現可能
• 相関 ≠ 因果：相関があっても、原因と結果とは限らない

散布図はデータ分析の醍醐味です。「この2つに関係があるかな？」と思ったら、すぐに散布図を作ってみましょう。ただし、相関関係と因果関係は別物であることを常に意識してください。これはデータ分析者として最も重要な心得の一つです。

次のSTEP 11では、「ヒートマップの作成」を学びます。ヒートマップは2つのカテゴリの交差点を色の濃淡で表現するグラフです。売上マトリックスや時間帯別分析など、ビジネスでよく使われる手法をマスターしましょう！