🎯 1. グラフ選択の基本原則

なぜグラフ選択が重要なのか

データ可視化で最も重要なスキルの一つが、適切なグラフを選ぶことです。同じデータでも、グラフの種類によって伝わるメッセージが大きく変わります。

例えば、「売上データ」を可視化する場合を考えてみましょう。

• 「どの商品が一番売れているか」を見せたい → 棒グラフ
• 「売上が時間とともにどう変化したか」を見せたい → 折れ線グラフ
• 「各商品が全体の何%を占めるか」を見せたい → 円グラフや積み上げ棒グラフ

このように、「何を伝えたいか」によって最適なグラフが変わるのです。

「何を伝えたいか」でグラフを選ぶ

グラフ選択で最も重要なのは、データの種類ではなく、メッセージです。「このグラフを見た人に、何を理解してほしいか？」を最初に考えましょう。

📊 2. 比較のためのグラフ

「比較」は最も基本的なメッセージタイプです。「AとBではどちらが大きいか？」「5つの商品の中でどれが最も売れているか？」といった疑問に答えます。

棒グラフ（Bar Chart）

棒グラフは、カテゴリ間の値を比較するための最も基本的で、最も使用頻度の高いグラフです。縦の棒の高さで値の大小を表し、一目で比較できます。

横棒グラフ（Horizontal Bar Chart）

横棒グラフは、棒グラフを横向きにしたものです。見た目は似ていますが、使い分けるポイントがあります。

グループ化棒グラフ（Grouped Bar Chart）

グループ化棒グラフは、同じカテゴリ内で複数の値を並べて比較したい場合に使います。例えば、「各商品の今年と去年の売上を比較する」といった場面です。

📈 3. 推移のためのグラフ

「推移」は、時間の経過に伴うデータの変化を示すメッセージタイプです。「売上は増えているか？減っているか？」「いつピークを迎えたか？」といった疑問に答えます。

折れ線グラフ（Line Chart）

折れ線グラフは、時間の経過とともにデータがどう変化したかを示す最も基本的なグラフです。点を線で結ぶことで、トレンド（傾向）が視覚的に理解しやすくなります。

面グラフ（Area Chart）

面グラフは、折れ線グラフの下側を塗りつぶしたものです。量の大きさを視覚的に強調したい場合に効果的です。

積み上げ面グラフ（Stacked Area Chart）

積み上げ面グラフは、複数のカテゴリを積み上げて、全体の推移と各カテゴリの貢献度を同時に見せるグラフです。

🥧 4. 構成のためのグラフ

「構成」は、全体を100%として、各部分が何%を占めるかを示すメッセージタイプです。「売上の内訳はどうなっているか？」「市場シェアはどのくらいか？」といった疑問に答えます。

円グラフ（Pie Chart）

円グラフは、全体を円で表し、各部分を扇形で示すグラフです。非常に馴染みのあるグラフですが、実は使いどころが限られています。

積み上げ棒グラフ（Stacked Bar Chart）

積み上げ棒グラフは、1つの棒の中に複数のカテゴリを積み上げて、構成比を示すグラフです。時系列で構成比がどう変化したかを見せたい場合に特に有効です。

ツリーマップ（Treemap）

ツリーマップは、長方形の面積で値の大きさを、入れ子構造で階層を表現するグラフです。カテゴリが多い場合や、階層構造がある場合に有効です。

📊 5. 分布のためのグラフ

「分布」は、データがどのように散らばっているかを示すメッセージタイプです。「テストの点数はどのあたりに集中しているか？」「平均値と中央値はどのくらい違うか？」といった疑問に答えます。

ヒストグラム（Histogram）

ヒストグラムは、連続的なデータを区間（ビン）に分けて、各区間に何個のデータが含まれるかを棒で表すグラフです。見た目は棒グラフに似ていますが、意味が異なります。

箱ひげ図（Box Plot）

箱ひげ図は、データのばらつきを視覚化するグラフです。最小値、第1四分位数（25%）、中央値（50%）、第3四分位数（75%）、最大値の5つの統計量を1つの図で表現します。

バイオリン図（Violin Plot）

バイオリン図は、箱ひげ図とヒストグラムを組み合わせたようなグラフです。データのばらつきだけでなく、密度（どこに多くのデータが集中しているか）も同時に表現できます。

📉 6. 相関のためのグラフ

「相関」は、2つ以上の変数の間に関係があるかどうかを示すメッセージタイプです。「広告費を増やすと売上は増えるか？」「勉強時間と成績に関係はあるか？」といった疑問に答えます。

散布図（Scatter Plot）

散布図は、2つの変数の関係性を点で表示するグラフです。X軸とY軸にそれぞれ変数を配置し、各データポイントを点として描画します。

バブルチャート（Bubble Chart）

バブルチャートは、散布図に点のサイズを追加して、3つ目の変数を表現するグラフです。さらに色を使えば、4つの変数を同時に表現できます。

ヒートマップ（Heatmap）

ヒートマップは、複数の変数間の相関係数を色で表現するグラフです。濃い色ほど相関が強いことを示します。特に、多くの変数間の関係を一度に把握したい場合に有効です。

🗺️ 7. 地理データのためのグラフ

「地理」は、場所による違いを示すメッセージタイプです。「どの地域で売上が高いか？」「どこに顧客が集中しているか？」といった疑問に答えます。

地図（Map）

地図は、地理的な位置にデータをマッピングするグラフです。場所による違いを直感的に理解できます。

コロプレス図（Choropleth Map）

コロプレス図は、地図の各地域を色で塗り分けて、値の大小を表現するグラフです。都道府県別や国別のデータを可視化する際によく使われます。

🔍 8. グラフ選択のフローチャート

最後に、グラフ選択を素早く行うための決定木をまとめます。「何を伝えたいか？」を起点に、最適なグラフを選びましょう。

📝 STEP 3 のまとめ