# ステップ1: ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # ステップ2: ノード（節点）を定義 # リストの順番がそのままインデックスになる（A=0, B=1, C=2, D=3） nodes = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’] # ステップ3: リンク（流れ）を定義 links = dict( source=[0, 0, 1, 2], # 開始ノードのインデックス target=[2, 3, 3, 3], # 終了ノードのインデックス value=[8, 4, 2, 5] # 流れる量 ) # ステップ4: サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node=dict( label=nodes, # ノードのラベル pad=15, # ノード間の縦方向の余白 thickness=20 # ノードの厚さ（横幅） ), link=links # リンクの定義 )]) # ステップ5: レイアウトを設定 fig.update_layout( title=’基本的なサンキーダイアグラム’, font_size=14, height=400 ) # ステップ6: グラフを表示 fig.show()

# ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # ノード（各ページ）を定義 # インデックス: 0=トップ, 1=商品一覧, 2=商品詳細, 3=カート, 4=購入完了, 5=離脱 nodes = [ ‘トップページ’, # 0 ‘商品一覧’, # 1 ‘商品詳細’, # 2 ‘カート’, # 3 ‘購入完了’, # 4 ‘離脱’ # 5 ] # リンク（ページ間の遷移）を定義 links = dict( source=[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], # 開始ページ target=[1, 5, 2, 5, 3, 5, 4, 5], # 終了ページ value=[100, 50, 60, 40, 30, 30, 20, 10] # 遷移人数 ) # 解説: # source=0, target=1, value=100 → トップ→商品一覧: 100人 # source=0, target=5, value=50 → トップ→離脱: 50人 # source=1, target=2, value=60 → 商品一覧→商品詳細: 60人 # …以下同様 # サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node=dict( label=nodes, pad=15, thickness=20, line=dict(color=’black’, width=0.5) # ノードの枠線 ), link=links )]) # レイアウトを設定 fig.update_layout( title=’ウェブサイトの顧客遷移フロー’, font_size=12, height=500 ) fig.show()

# ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # ノードを定義 nodes = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’] # リンクを定義 links = dict( source=[0, 0, 1, 2, 3], target=[2, 3, 3, 4, 4], value=[10, 5, 8, 6, 4] ) # ノードの色をリストで指定（ノードの数と同じ数の色が必要） node_colors = [ ‘#FF6B6B’, # A: サーモンピンク ‘#4ECDC4’, # B: ターコイズ ‘#45B7D1’, # C: スカイブルー ‘#FFA07A’, # D: ライトサーモン ‘#98D8C8′ # E: ミントグリーン ] # サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node=dict( label=nodes, pad=15, thickness=20, color=node_colors # ノードの色を指定 ), link=links )]) fig.update_layout( title=’カスタムカラーのサンキーダイアグラム’, height=400 ) fig.show()

# ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # ノードを定義 nodes = [‘開始’, ‘経路A’, ‘経路B’, ‘終了’] # リンクを定義（色付き） links = dict( source=[0, 0, 1, 2], target=[1, 2, 3, 3], value=[30, 20, 30, 20], # リンクの色をrgba形式で指定（最後の数字が透明度：0.4 = 40%） color=[ ‘rgba(255, 0, 0, 0.4)’, # 赤（半透明）：開始→経路A ‘rgba(0, 0, 255, 0.4)’, # 青（半透明）：開始→経路B ‘rgba(255, 0, 0, 0.4)’, # 赤（半透明）：経路A→終了 ‘rgba(0, 0, 255, 0.4)’ # 青（半透明）：経路B→終了 ] ) # サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node=dict( label=nodes, pad=15, thickness=20 ), link=links )]) fig.update_layout( title=’リンクに色を付けたサンキーダイアグラム’, height=400 ) fig.show()

# ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # ノード（各ステップ）を定義 nodes = [ ‘訪問者’, # 0: 入口 ‘商品閲覧’, # 1: ステップ1 ‘カート追加’, # 2: ステップ2 ‘会員登録’, # 3: ステップ3 ‘決済開始’, # 4: ステップ4 ‘購入完了’, # 5: ゴール（成功） ‘離脱（商品閲覧前）’, # 6: 離脱1 ‘離脱（カート追加前）’,# 7: 離脱2 ‘離脱（会員登録）’, # 8: 離脱3 ‘離脱（決済）’ # 9: 離脱4 ] # リンク（遷移）を定義 links = dict( source=[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4], target=[1, 6, 2, 7, 3, 8, 4, 8, 5, 9], value=[1000, 200, 600, 200, 400, 200, 300, 100, 250, 50] ) # 解説: # 訪問者1200人 → 1000人が商品閲覧、200人が離脱 # 商品閲覧1000人 → 600人がカート追加、200人が離脱（残り200は上で計算済み） # カート追加600人 → 400人が会員登録、200人が離脱 # 会員登録400人 → 300人が決済開始、100人が離脱 # 決済開始300人 → 250人が購入完了、50人が離脱 # 色設定（成功経路=緑系、離脱=赤系） node_colors = [ ‘#4ECDC4’, # 訪問者（シアン） ‘#4ECDC4’, # 商品閲覧（シアン） ‘#4ECDC4’, # カート追加（シアン） ‘#4ECDC4’, # 会員登録（シアン） ‘#4ECDC4’, # 決済開始（シアン） ‘#2ECC71’, # 購入完了（緑：成功！） ‘#E74C3C’, # 離脱（赤） ‘#E74C3C’, # 離脱（赤） ‘#E74C3C’, # 離脱（赤） ‘#E74C3C’ # 離脱（赤） ] # サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node=dict( label=nodes, pad=20, # ノード間の余白を広めに thickness=25, # ノードを少し太く color=node_colors, line=dict(color=’black’, width=1) # ノードに枠線 ), link=links )]) # レイアウトを設定 fig.update_layout( title=’📊 ECサイト購買ファネル分析’, font_size=13, height=600 ) fig.show() # 分析結果を出力 print(“📈 分析結果:”) print(f”訪問者数: 1,200人”) print(f”購入完了: 250人”) print(f”コンバージョン率: {250/1200*100:.1f}%”) print(f”最大離脱ポイント: 商品閲覧→カート追加（{200/(600+200)*100:.1f}%が離脱）”)

# ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # ノード（エネルギーの状態）を定義 nodes = [ ‘発電（石炭）’, # 0 ‘発電（天然ガス）’, # 1 ‘発電（原子力）’, # 2 ‘発電（再生可能）’, # 3 ‘送電’, # 4 ‘産業用’, # 5 ‘家庭用’, # 6 ‘商業用’, # 7 ‘送電ロス’ # 8 ] # リンク（エネルギーの流れ）を定義 links = dict( source=[0, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4], target=[4, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 8], value=[350, 250, 200, 100, 400, 300, 250, 50] ) # 解説: # 発電所から送電へ: 石炭350 + ガス250 + 原子力200 + 再生可能100 = 900TWh # 送電から消費へ: 産業400 + 家庭300 + 商業250 + ロス50 = 1000TWh # エネルギー源ごとに色を設定 node_colors = [ ‘#8B4513’, # 石炭（茶色） ‘#FF6B6B’, # 天然ガス（赤） ‘#9B59B6’, # 原子力（紫） ‘#2ECC71’, # 再生可能（緑） ‘#3498DB’, # 送電（青） ‘#F39C12’, # 産業（オレンジ） ‘#E74C3C’, # 家庭（赤） ‘#1ABC9C’, # 商業（青緑） ‘#95A5A6′ # ロス（グレー） ] # サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node=dict( label=nodes, pad=20, thickness=25, color=node_colors, line=dict(color=’white’, width=2) # 白い枠線 ), link=links )]) # ダークモードのレイアウト fig.update_layout( title=’⚡ エネルギーフロー分析（単位: TWh）’, font_size=12, height=600, plot_bgcolor=’#2C3E50′, # グラフ背景（ダークブルー） paper_bgcolor=’#2C3E50′, # 外側背景（ダークブルー） font_color=’white’ # 文字色（白） ) fig.show()

# ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # ノードを定義 nodes = [‘製品A’, ‘製品B’, ‘工場C’, ‘工場D’] # リンクを定義（カスタム情報付き） links = dict( source=[0, 0, 1, 2], target=[2, 3, 3, 3], value=[100, 50, 80, 60], # カスタムデータ（ホバー時に表示） customdata=[ [‘製品A→工場C’, ‘100個’, ‘納期: 3日’], [‘製品A→工場D’, ’50個’, ‘納期: 5日’], [‘製品B→工場D’, ’80個’, ‘納期: 4日’], [‘工場C→工場D’, ’60個’, ‘納期: 2日’] ], # ホバー時の表示形式 hovertemplate=’%{customdata[0]}
数量: %{customdata[1]}
%{customdata[2]}‘ ) # サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node=dict( label=nodes, pad=15, thickness=20, # ノードのホバー情報もカスタマイズ customdata=[‘製品A: 総出荷150個’, ‘製品B: 総出荷80個’, ‘工場C: 総受入100個’, ‘工場D: 総受入190個’], hovertemplate=’%{customdata}‘ ), link=links )]) fig.update_layout( title=’カスタムホバー情報付きサンキーダイアグラム’, height=400 ) fig.show()

# ライブラリをインポート import plotly.graph_objects as go # 3段階のフロー nodes = [ # レベル1（原材料） ‘原材料A’, # 0 ‘原材料B’, # 1 ‘原材料C’, # 2 # レベル2（加工工場） ‘工場X’, # 3 ‘工場Y’, # 4 # レベル3（最終製品） ‘製品1’, # 5 ‘製品2’, # 6 ‘製品3’ # 7 ] # リンク（材料の流れ）を定義 links = dict( source=[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4], target=[3, 4, 3, 4, 3, 4, 5, 6, 5, 6, 7], value=[100, 50, 80, 70, 60, 90, 120, 80, 80, 100, 30] ) # 段階ごとに色を設定 colors_level1 = [‘#E74C3C’, ‘#E67E22’, ‘#F39C12’] # 原材料（赤〜オレンジ系） colors_level2 = [‘#3498DB’, ‘#2ECC71’] # 工場（青・緑） colors_level3 = [‘#9B59B6’, ‘#1ABC9C’, ‘#34495E’] # 製品（紫・青緑・グレー） node_colors = colors_level1 + colors_level2 + colors_level3 # サンキーダイアグラムを作成 fig = go.Figure(data=[go.Sankey( arrangement=’snap’, # ノードを整列させる node=dict( label=nodes, pad=30, # 余白を広めに thickness=20, color=node_colors, line=dict(color=’white’, width=2) ), link=links )]) fig.update_layout( title=’📦 製造プロセスフロー（3段階）’, font_size=13, height=600 ) fig.show()