67 種類のデータ視覚化: 正しいものを使用していますか?

写真は千の言葉に値します。

特に、データが伝えようとしていることを画像で説明できる場合はなおさらです。 視聴者にその写真を見せる最善の方法を知っていますか?

データの視覚化により、データをチャート、グラフ、図、およびその他の視覚的なレポートに変換できます。 これにより、業界に関係なく、企業はデータに基づいて業績と目標をよりよく理解することができます。

結局、収集したデータは、何を伝えようとしているのかを理解する方法がなければ意味がありません。 データを使用してストーリーを作成するために、さまざまな種類のビジュアライゼーションを選択できます。 どちらを選択するかは、何を伝えたいかによって異なります。

比較を示したいですか？ プロポーションはどうですか？ このためのオプションとその他多くのオプションを以下に示します。

比較を示すデータの視覚化

一般的なタイプのデータ ビジュアライゼーションは、値の相違点または類似点を示すチャート、グラフ、またはダイアグラムです。 これらのタイプを使用した視覚的なチャートは、データの比較を示す優れた方法です。

棒グラフと縦棒グラフ

おそらく最も一般的なデータ視覚化のタイプは、棒グラフと縦棒グラフです。 これらの視覚的なチャートはいたるところで見られます。 調査レポート、市場レポート、および分析は、多くの場所のほんの一部です。

縦棒グラフと棒グラフの両方に同じデータが表示されます。一方は縦方向、もう一方は横方向です。 特定の期間の変化を表示する場合、または「いくつ？」という質問に答えたい場合に使用することを検討してください。

テーブル チャート

表グラフは、データが行と列に配置されている場合です。 この一般的なタイプのデータ視覚化は、データ分析、印刷媒体、コンピューター ソフトウェア、簡単な手書きメモなどでよく使用されます。 これは、データを表示する最も基本的で効果的な方法の 1 つです。

ヒストグラム

縦棒グラフや棒グラフと同様に、ヒストグラムには複数ではなく単一の変数のみが表示されます。 また、時間の経過に伴う傾向を示す代わりに、ヒストグラムは頻度を示します。 ヒストグラムの x​​ 軸は、変数のビン (間隔) であり、y 軸は度数です。 ヒストグラムの各バーは、そのビンの頻度を表します。

たとえば、満足度調査の結果を表示している場合、ビンは「普通」、「不満」、「非常に満足」などの回答になります。 バーは、各回答者の数を示します。

ヒストグラムと棒グラフの違いがわかりにくいかもしれません。 まず、それらを区別する最も簡単な方法の 1 つは、棒グラフの棒の間にあるギャップによって確認することですが、ヒストグラムでは棒が接触しています。

さらに、ヒストグラムは、バーを使用して数値データの頻度を示すデータを表示するグラフ表現を指します。 棒グラフは、棒グラフを使用してデータのカテゴリを比較するデータの図的表現です。

人口ピラミッド

名前が示すように、人口ピラミッドは積み上げ棒グラフであり、特定の数値データセット (通常は人口) の社会的物語を視覚化します。

人口ピラミッドは、年齢と性別のピラミッドとも呼ばれます。これは、人口と、男女の年齢グループに基づいて人口がどのように分布しているかを示す 2 つの連続したヒストグラム (各性別に 1 つ) を表示するためです。

このタイプのデータ ビジュアライゼーションは、特定のグループの母集団の変化や違いを正確に特定するのに理想的です。

箱ひげ図

箱ひげ図とも呼ばれる箱ひげ図は、四分位数を移動する際のデータ分布を示す方法です。四分位数とは、データ ポイントを 4 つのほぼ等しい部分に分割するデータ ポイント内の分割線です。

このタイプのデータ ビジュアライゼーションは、ウィスカーとして知られる、ボックスから平行に伸びる線によってその名前が付けられます。 これらの線は、上位四分位数と下位四分位数の外側の変動性を示しています。 このデータの外れ値は、プロット内の個々のポイントとして表されます。 これらのプロットは、データが複数のグループまたはデータセットに分散されている場合に役立ちます。

放射状棒グラフ

放射状棒グラフは、極座標系にプロットされる単純な棒グラフです。 円形の棒グラフと呼ばれることもあるこれらのデータの視覚化は、非常に人目を引く傾向があります。 ただし、グラフの外側のバーは、データに関係なく、同じ値を示している場合でも、内側のバーよりも長くなることに注意してください。

このため、放射状の棒グラフは説明目的のみに最適です。

放射状縦棒グラフ

円柱状グラフまたはスター グラフと呼ばれることもある放射状柱状グラフは、各バーがプロットされる円のグリッド上に配置されます。 各円はスケール上の値を表し、放射状の仕切りとチャートの中心から出ている線も使用しています。 これらの仕切りと線は、データ内の特定のカテゴリまたは間隔を示すために使用されます。

集計表

集計チャートは、集計マーク付きのデータセットを示す集計マーク付きのテーブルです。 これらは、特定のカテゴリの測定に使用される頻度、発生、または合計数を示します。 これらのタイプのグラフは、観測のグループを表す場合に最適であり、文字や数字を使用せずに数値を表す場合に最適です。

パターンを示すデータの視覚化

一部のタイプのデータ ビジュアライゼーションは、収集されたデータに基づいてフォームまたはパターンを明らかにします。

折れ線グラフ

もう 1 つの一般的なデータ視覚化のタイプは、折れ線グラフです。 これらは時間の長さを示すためにも使用できますが、潜在的な傾向や予測を示すのにより適しています。 通常、x 軸は期間で、y 軸は量です。

線の方向は、データが何を示しているかを視覚化するために使用されます。 上り坂は増加を示し、下り坂は減少を示します。

面グラフ

面グラフは、強調を示すために線の下の領域が塗りつぶされている折れ線グラフのバージョンです。 各線の下に塗りつぶす色を選択するときは、重なっている領域が識別できるように、線をわずかに透明にします。

これらは、変化を示す時系列で複数の値を表示する場合に使用されます。 通常、特定の結論を伝えるのではなく、傾向を示します。 複数のデータ系列を積み上げて表示する積み上げ面グラフもあります。

散布図

散布図は、多くのデータ ポイントに最適で、異常や外れ値を強調表示します。 散布図の各点は、「x = thisの場合、y = that 」を表します。 2 つの変数間の相関関係を確認する場合は、散布図を使用します。

グラフに点がどのように表示されるかによって、データに関するさまざまな要素が示されます。 たとえば、左下から右上への傾向は正の散布図を示し、値が一緒に増加することを意味します。 ポイントが反対方向 (左上から右下) に移動する場合、これは負の散布図を示します。

クラスター分析

クラスタ分析またはクラスタリングは、類似性に基づいて大量のデータをグループ化します。 チャート上に散発的に配置されるデータは、クラスター分析を通じて戦略的な方法でグループ化できます。 この分析は、前処理ステップとしても機能します。つまり、他の手法を簡単に適用できるようにデータがフォーマットされます。

これは、一般的なデータ マイニング手法および統計分析手法です。

密度プロット

カーネル密度プロットまたは密度トレース グラフとも呼ばれる密度プロットは、特定の期間にデータがどのように分布しているかを視覚化するために使用されます。 ヒストグラムに似ていますが、列の代わりにカーネル スムージングを使用して値をプロットします。

ピークと谷を示す分布の形状は、データ内の特定の傾向と、時間の経過に伴う変化を示すのに役立ちます。

ヴァイオリンプロット

ヴァイオリン プロットは、データの分布とその確率密度を示すために使用されます。 基本的に、これはデータの分布形状を示すために横に配置される密度プロットです。

通常バイオリンに似ていることからこの名前が付けられ、中央の白い点はメディア値を表し、中央の太い黒いバーは四分位範囲を表します。 また、データ内の上限値と下限値を表す細い黒い線もあります。

幹と葉のテーブル

幹と葉のプロット テーブルは、各データ値が「幹」(最初の数字または複数の数字) と「葉」(通常は最後の数字) に分割されるデータ視覚化の一種です。 例として幹を1、葉を8とした数値は18となります。

これらのタイプのテーブルを構築する場合、幹の値は下にリストされ、葉の値は幹の値から右または左に移動します。 これらの表は、読者がデータがどのように分布しているかを簡単に確認できるようにし、外れ値を強調表示して最頻値を見つけるのにも役立ちます。

ストリーム グラフ

ストリーム グラフは、積み上げ面グラフの一種で、X 軸の別の数値に続いて Y 軸にデータの動きを表示します。

ThemeRiver と呼ばれることもあり、このデータの進化は、データが川のように他のデータに流れ込んでいるような印象を与える、丸みを帯びたエッジを持つ明確な色を使用して表されます。 通常、データは中心軸の周りに表示され、流れるような形になります。

これらは、全体の相対的な割合を調べるときに最もよく使用されます。 個々のシェイプまたはストリームのサイズは、各カテゴリの値に比例します。 平行に走る軸は、時間スケールを示すために使用されます。

価格の変化を示すデータの視覚化

価格の変化を示す特定のタイプのデータ視覚化があり、ほとんどの場合、株式市場または金融セクター内で見られます。

ローソク足チャート

ローソク足チャートは、時間の経過に伴う価格の動きを表示および分析するための取引ツールとして使用されます。 これらは通常、デリバティブ、通貨、株式、債券、商品に使用されます。 表示に関しては、始値、終値、最高値、最低値などの価格情報が表示されます。

各シンボル、またはローソク足は、特定の期間中の取引活動を表します。

ローソク足チャートは、時間の経過に伴う市場の傾向を検出および予測し、市場の日々のセンチメントを解釈するのに最適ですが、始値と終値の間で発生するイベントを表すのではなく、2 つの価格間の関係のみを表します。

カギチャート

価格の動きを追跡し、株式を購入するかどうかを決定する方法を検討している場合は、カギ足チャートを確認します。

ローマ字を表す日本語の単語にちなんで名付けられたかぎ足チャートは、時間に依存しないという意味でろうそく足チャートとは異なり、他の金融チャートが示す可能性のあるノイズを除外するのに役立ちます。 これらのチャートは、特定の金額または価格に達したときに方向が変わるデータのみを表示します。

これらのチャートは、株価が特定の価格であった特定の時間に固定するのではなく、株価の動きを参照する垂直線で構成されています。 これらのチャートの線は、株価の動きによって異なります。

細い線から太い線へのシフトがある場合、これはトレーダーに買いシグナルを示します。これは、かぎ線が以前の高値を上回ったことを意味します。 線が太い線から細い線に変わるとき、これはカギ線が以前の安値を下回ったことを示す売りシグナルです。

始値高値安値終値チャート

始値 - 高値 - 安値 - 終値チャート、または略して OHLC チャートは、通貨、株式、債券、その他の商品などのデータの価格変動を視覚化および分析するための取引ツールです。 株式市場の日々の傾向を解釈したり、将来の価格変動を予測したりする際に役立ちます。

OHLC チャートでは、y 軸は価格スケールを表示し、x 軸は日、週、または月などの時間スケールです。 色に関しては、赤は弱気市場を示し、終値が開始時よりも低いことを意味します。 または、マーカーが緑色の場合、強気の市場を示し、終値が開始時よりも高いことを意味します。

ポイントアンドフィギュアチャート

ポイント アンド フィギュア チャート、または P&F チャートは、長期投資用に設計されており、株式市場取引における特定のエントリー ポイントとエグジット ポイントを決定できます。 各銘柄の需要と供給を監視すると同時に、市場の動向を追跡します。

このカテゴリの他のタイプのデータ ビジュアライゼーションは、ローソク足チャートのように時間の経過に伴う株価の動きの程度を示しますが、P&F チャートは、一定量の価格変動を表す積み重ねられた X と O で構成されます。 X は価格の上昇を示し、O は価格の下落を示します。

関係とつながりを示すデータの視覚化

データ ビジュアライゼーションは、2 つ以上の変数間の相関関係を明確にするだけでなく、データ間の関係と接続を示すこともできます。

ヒートマップ

ヒート マップは、大規模なデータセットを場所別に表示するために使用されます。 各セルの色には特定の数式が使用され、マップ内の領域は特定の値を表すために色または陰影が付けられます。 通常、ヒート マップは、各値がマトリックスに含まれているデータの表現です。 色合いは、低いものから高いものまで、特定の品質を表します。

ヒート マップは、日や時間の時間枠など、データのマトリックス全体で変数を視覚化する場合に最適です。 さまざまな陰影により、データ内の極値を簡単に確認できます。

レーダーチャート

スパイダー チャートまたは Web チャートと呼ばれることもあるレーダー チャートは、多変量データを表す 2 次元チャートです。 これは、各変数に軸を与え、すべての軸にわたってデータをプロットすることによって行います。 多変量データは、観測が 3 つ以上の変数に基づいている場合に得られるデータです。

通常、このデータの形状は多角形です。 レーダー チャートは、多変量データで構成される一連の観測またはケースをプロットする必要がある場合に使用されます。 これは、各観測が独自のポリゴンで表され、データの重複を簡単に確認できるためです。

多数の変数があり、質の高いデータをすばやく確認する方法を探している場合は、レーダー チャートを使用することをお勧めします。

ベン図

ベン図は、重なり合う円を使用して、2 つ以上のアイテム セット間の関係を示します。 このタイプのデータ視覚化は、情報を視覚的に整理したり、2 つ以上の選択肢を比較したり、複雑な数学の問題を解いたりする必要がある場合に最適です。

セット ダイアグラムと呼ばれることもあり、各データ セットは円で表されます。 交差部分は円が重なる部分で、2 つのセットに共通点があることを意味します。

平行座標プロット

平行座標プロットは、さまざまな次元にわたって特定のデータ要素を特定するために使用されます。 各ディメンションは縦軸に直接関連付けられ、各データ要素はディメンションまたは軸に沿って接続された一連のドットとして表示されます。 データの各変数には独自の軸が与えられ、すべての軸が互いに平行に表示されます。 値は、各軸を結ぶ線としてプロットされます。

このタイプのデータ視覚化は、多くの変数を比較してそれらの関係を確認する必要がある場合に最適です。

円弧図

アーク ダイアグラムは、1 本の線に沿ったノードまたはポイントを使用します。 次に、アークを使用して、さまざまなノード間の接続を示します。 各アークの太さは、ソース ノードとターゲット ノードの間の周波数を表すことができます。

アーク ダイアグラムは通常、データ内の共起を見つけるときに使用されます。

コードダイアグラム

コード ダイアグラムは、ノードと呼ばれる複数のエンティティ間のフローまたは接続を表すために使用されます。 ノード間の接続は、共通点があることを示すために使用されます。これらの図は、データセット内の類似点を比較するのに理想的です。

これらのノードを円グラフ状に並べ、点同士の関係を円弧で表現します。 次に、円弧のサイズで示される特定の値が各接続に割り当てられます。 色は、データをカテゴリ別にグループ化するためにも使用され、データ内での比較に役立ちます。

ノンリボン コード ダイアグラム

非リボン コード ダイアグラムは、コード ダイアグラムの読みやすいバージョンです。 基本的に、ノードと接続線のみを使用するため、データ内の接続がより強調されます。

樹形図

ツリー ダイアグラムは、ツリーのような構造を利用してデータ内の階層を示し、通常はデータ マイニング手法として使用されます。

図の上部には、親トピックであるルート ノートがあります。 そこから他のノードが発生し、それらは線で結ばれています。 これを分岐と呼びます。 シーケンスの終わりを示すリーフ ノード (エンド ノードとも呼ばれます) もあります。

ツリー ダイアグラムは、家系図、進化、またはその他の分類を視覚化する場合に最適です。

ネットワーク図

ノード リンク ダイアグラムとも呼ばれるネットワーク ダイアグラムは、ノードとリンク ラインを使用して接続を表す方法を示します。 これにより、エンティティのグループが持つ可能性のある関係のタイプを簡単に視覚化できます。 このタイプのダイアグラムでは、メモは円で表され、リンクは線で描かれます。

マトリックス図

項目間の関係を分析して表示する場合は、マトリックス図が役立ちます。 組織図と呼ばれることもあるこのタイプのデータ視覚化は、2 つ、3 つ、または 4 つの情報グループ間の関係を示します。 次に、さまざまな個人が果たした役割など、各関係に関する追加の洞察を提供します。

マトリックス ダイアグラムの形状は、比較するグループの数によって異なります。 L、T、Y、X、C、R、屋根型の図形の6つの形状が可能です。

SWOT分析

SWOT分析は、強み、弱み、機会、脅威を視覚的に示して評価するための計画手法として使用されます。 さまざまな業界の企業が、今後のプロジェクトや割り当てを計画する方法としてこれを使用しています。

比率を示すデータの視覚化

一部のタイプのデータ ビジュアライゼーションでは、サイズと面積の要素を使用して、値の相違点または類似点を示します。

バブルチャート

バブル チャートは散布図に似ていますが、各ポイントはバブルで表されます。 各バブルの領域は、軸内の配置に加えて、意味を表します。 バブル チャートは、グラフ上の位置と割合に基づいて、分類された円の間の関係を比較して表示するために使用されます。 全体チャートは、データのパターンと相関関係を分析するために使用されます。

円グラフ

ここ数年で円グラフの使用は減少しましたが、依然として効果的な視覚化として使用できます。

円グラフの優れている点が 1 つあるとすれば、それは通常、パーセンテージで表示される 1 つの「円」を構成する多くの部分を表示することです。 たとえば、会社が各部門が会社全体に占める割合を視覚化しようとしている場合、円グラフを使用してそれを行うことができます。

ドーナツチャート

簡単に言うと、ドーナツ グラフは円グラフの中央の領域が切り取られたものです。 ドーナツ グラフは、スライス間のサイズの違いではなく、実際のデータに重点​​を置いています。 さらに、中央が切り取られているため、このスペースを使用して読者に追加情報を表示できます.

プログレスバー

進行状況バーまたはステータス バーは、ダウンロード、ファイル転送、インストールなどの操作の進行状況を視覚化するために使用されます。 このビジュアライゼーションでは、「50% 完了」などのパーセント形式でプロセスのテキスト表現を使用することもあります。

ドットマトリックスチャート

データをドット単位で表示し、それぞれがカテゴリまたはグループを表す特定の色を使用する必要がある場合は、ドット マトリックス グラフを使用します。

これらは、データセット内の特定のカテゴリ内のデータの分布または割合の概要をすばやく示す必要がある場合に最適です。 また、分布と比率を視覚化して比較し、データ内のパターンを発見するためにも使用できます。

マリメッコチャート

モザイク プロットとも呼ばれるマリメッコ チャートは、変数のペアに関するカテゴリ データを示します。

このタイプのデータ視覚化では、各軸は、正方形または長方形で表される各セグメントの幅と高さを決定するために使用されるパーセンテージのスケールを示します。 これにより、視聴者はカテゴリ間の関係を確認できます。 パーセンテージが大きいほど、グラフ内の正方形または長方形が大きくなります。

比例面グラフ

値を比較したり、データをすばやく表示するために比率を表示したりする必要がある場合は、比例面グラフが理想的です。 任意の形状を使用できますが、通常は正方形または円を示します。

グラフを見ただけでは値を推定するのは難しい場合があるため、これらは分析目的ではなくコミュニケーション目的で使用するのに最適です。

データのサイズに対するサイズまたは数量の比較に使用されるネストされた比例面グラフもあります。

サンキーダイアグラム

サンキー ダイアグラムはフローを視覚化するもので、通常、材料、エネルギー、測定可能なリソース、またはコストの流れを相互に比例して示すために使用されます。 これらの図の矢印のサイズと幅は、大きさを示すために使用されます。矢印が大きいほど、流量が大きくなります。 色は、ダイアグラムをカテゴリに分類するためにも使用されます。

システム内の主要な転送またはフローを視覚的に強調したい場合は、サンキー ダイアグラムが理想的です。

パラレル セット プロット

並列セットは、線を使用してデータの流れとその比率を視覚化します。 各行はデータセットに直接対応し、値は各行の幅で表されます。 ラインの流れは、データのカテゴリに基づいて色分けされます。

ツリーマップ

ツリーマップは、ネストされた形式で階層データを表示するために使用されます。 これは長方形を使用して行われ、長方形のサイズは各カテゴリの全体に対する割合に比例します。 ツリーマップは、全体の一部を比較する場合に最も役立ち、一度に視覚化する多くのカテゴリがあります。 データ値とカテゴリの違いを一目で簡単に確認できます。

丸パッキン

サークル パッキングは、ツリーマップのバリエーションであるデータ視覚化の一種ですが、長方形を使用する代わりに円を使用します。

ツリーの各ノードは円で表され、そのサブノードはその中の円として視覚化されます。 各円のサイズは、ビジュアライゼーション内により多くのデータを提供する特定の値に比例します。

サンバースト図

リング チャートまたは放射状ツリーマップとも呼ばれるサンバースト ダイアグラムは、リングで囲まれた内側の円で構成されます。 リングの各部分は、それが表す値に比例します。 色は通常、データのグループや特定のカテゴリのデータを示すために使用されます。

単語の雲

ワード クラウド (別名タグ クラウド) は、サイズに基づいて表現される単語のコレクションまたはクラスターです。 単語が雲の中に大きく太字で表示されるほど、テキストやスピーチの中で言及されたことが多くなります。

ワード クラウドは、それがブログ投稿であろうとデータベースであろうと、テキスト データのより重要な部分を視覚化する優れた方法です。

ナイチンゲールのバラチャート

ナイチンゲール ローズ チャートは、クリミア戦争中にこのチャートを使用して回避可能な兵士の死亡を示したフローレンス ナイチンゲールのおかげで、その名前が付けられたことで有名です。

Coxcomb チャートまたは極面チャートとも呼ばれるこれらのチャートは、各セクションが角度で表される点を除いて、円グラフに似ています。 角度が円の中心からどれだけ伸びるかは、それが表す値を示します。

ウォーターフォール チャート

フライング ブリック チャートまたはカスケード チャートとも呼ばれるウォーターフォール チャートは、最終値に至る一連の中間値によって初期値がどのように増減するかを示すときに使用されます。 これは、ユーザーが正または負の値によってもたらされる累積効果を理解するのに役立ちます。

通常、グラフの初期値と最終値、またはエンドポイントは、列全体を使用して表示されます。 中間値または中間値は、前の列に表示されたデータに基づいて開始される浮動列として表示されます。 列は、正の値と負の値を示すために色分けされています。

ピクトグラムチャート

ピクトグラムは、アイコンまたは図形を使用して小さなデータ セットをより魅力的に表示するデータ視覚化チャートの一種です。 これらのアイコンは通常、データの件名またはカテゴリを表します。 たとえば、米国のさまざまな州の人口を表示する場合は、人の形を使用することを選択できます。 オクラホマ州の農場でのニンジンの成長を見せたい場合は、ニンジンの形を選択してこれを示すことができます.

図形やアイコンの使用は、読者間の言語の壁、さらには文化や教育の違いを克服するのに役立ちます。 部分的なアイコンや記号を使用すると、データを表示するときに混乱を招く可能性があるため、ピクトグラムではできるだけ明確にすることが最善です。

範囲を示すデータの視覚化

スケールの上限と下限の間の変動を表示する場合は、データ内の特定の範囲を表示できるデータ ビジュアライゼーションを使用します。

エラーバー

エラーバーは通常、グラフに組み込まれているエラーの量を示すグラフ上の T 字型のバーです。 名前に含まれる「エラー」の使用は、必ずしも間違いを意味するわけではなく、組み込みの不確実性を表すデータの範囲または広がりを意味します。 これは、信頼区間または標準誤差からのものである可能性があります。

ほとんどの誤差棒グラフは、データの範囲を示しています。 範囲は、データが最低値から最高値までどのように広がっているかを視覚化します。 データに関する追加の詳細については、散布図、棒グラフ、ドット プロット、またはリネン グラフでエラー バーを見つけることができます。

ブレット グラフ

ブレット グラフは、水平バーで表される 1 つの値を垂直線で表される別の値と比較し、このデータを定性的な範囲に関連付ける必要がある場合に使用されます。 ブレット グラフは棒グラフと同様に機能し、通常はパフォーマンス データを表示するために使用されます。

ブレット グラフの重要な要素は、機能メジャーと呼ばれます。 これは、チャートの中央にあるメイン バーの長さによって視覚化されます。 この線は、比較測定と呼ばれるものに対して垂直に走っています。 これは、Feature Measure の値を比較するためのターゲット市場として使用されます。 中央のメイン バーが比較メジャー ラインを通過すると、ゴールが達成されたことを視覚的に確認できます。

ブレット グラフでは、多くの場合、範囲スコアを表示する方法として色が使用されます。各色合いは、悪い、平均、良い、満足などのパフォーマンス評価に対応しています。

ガントチャート

ガント チャートは通常、プロジェクト管理を扱うときに使用されます。これは、アクティビティまたはタスクのリストとそれらの期間が経時的に表示されるためです。 これは、各タスクがいつ開始または終了するかを示します。 プロジェクト全体にかかる時間を計画して見積もる必要がある場合は、ガント チャートが理想的です。

これらのグラフは、行がアクティビティに使用され、列がタイムスケールとして使用されるテーブル内に描画されます。 タイムスケールに沿ってプロットされたバーは、各アクティビティが完了するまでにかかる時間を表します。 接続矢印を使用して、相互に依存しているタスクを示すこともできます。

スパンチャート

浮動棒グラフまたは高低グラフとも呼ばれるスパン チャートは、最小値と最大値の間のデータセット範囲を表示します。 これらは、多くの余分なデータや情報を必要とせずに範囲を比較する場合に最適です。

地理的な位置を示すデータの視覚化

もう 1 つの一般的なデータ視覚化のタイプは、マップを使用して地理的領域のデータを表示するものです。

バブルマップ

コロプレス マップやバブル チャートと同様に、バブル マップは特定の地理的領域に円を使用します。 円の面積またはサイズは、データセットのサイズまたは値に応じて比例します。

これらのマップは、互いに近い地理的領域の比率を比較する場合に最適であり、それらがどのように比較されるかを確認できます。

コロプレスマップ

コロプレス マップはヒート マップに似ていますが、これらのタイプのデータ ビジュアライゼーションでは、データのシェーディングが地理マップに適用されます。 これらは、特定の地域ごとにデータセットを比較する場合に最適です。 色の進行は特定の量のデータを表すために使用されるため、コロプレス マップを使用する場合は色が重要です。

出典：ニューヨークタイムズ

フローマップ

フロー マップは、ある場所から別の場所への情報またはオブジェクトの移動を示すために使用されます。 これは通常、人、動物、または製品に使用されます。

動いている人、動物、または製品の数は、さまざまな太さの 1 本の線で示されます。 線が太いほど金額が大きい。 矢印は、動きの方向を示すためにも使用されます。

接続マップ

リンク マップとも呼ばれる接続マップは、直線または曲線によってマップ上に配置された接続点を使用して描画されます。 接続マップは、特定の関係を地理的に示すために使用されます。 これらは、飛行パターンまたは輸入品または輸出品の移動である可能性があります。

接続マップはフロー マップに似ていますが、接続間の定量的な値はありません。

ドットマップ

ドット マップ (ポイント マップとも呼ばれる) は、地域内にドットを配置して人口密度を示すものです。

このタイプのマップは、特定の地域に物事がどのように分布しているかを視覚化したり、特定の地域でポイントが他の地域よりも集中している場合のパターンを明らかにしたりするのに最適です。

アイソライン マップ

等値線マップは、データを地理マップ上の 3 次元として表示するため、特定の地域の地表標高を表示する場合や気象データに役立ちます。 レーダー マップ、気温マップ、降水量マップはすべて等値線マップの例です。

乗換案内図

トランジット マップは、公共交通システム内のルートと駅を示すために使用されます。 これは、バス路線、通勤電車、またはフェリー ルートのいずれでもかまいません。 色は路線やサービスをコード化するために使用され、アイコンはルート上の駅や停留所を示すために使用されます。

概念を示すデータの視覚化

アイデアを視覚的に示したり説明したりする必要がある場合は、概念を説明できるデータ ビジュアライゼーションを使用します。

フローチャート

フローチャートは、特定のプロセス内で必要な一連のステップと決定を視覚的に表現したものです。 Each step in the process is noted with a specific shape, which is linked by connected lines and arrows.

When using shapes like circles, rectangles, or ovals, it's easy to define the type of step within the chart. For instance, if a certain step requires a decision before removing on, you may use a triangle. Drawing out this kind of chart is ideal when you need help planning and developing a process or improving one that already exists.

ブレインストーミング

A brainstorm, otherwise known as a mind map, is a diagram that shows ideas, words, images, or concepts and how they relate to one another. They are often used to classify ideas, organize information, or a general aid when studying.

Brainstorms come in handy when collaborating across various teams on one unified project. They typically start in the center with a title or main idea and have relevant or related words or categories written or drawn-out extending from the main idea.

漏斗

A funnel is used to display values as they progressively decrease. The name comes from its shape, which starts with a broad head and ends with a narrow neck.

Ideally, a funnel will show a process that starts at 100% and ends with a lower percentage. Funnels are most helpful when you need to visualize a flow of things like users, people, or organizations, through a process - like a sales pipeline. The number at each stage within the funnel is indicated from the width as it narrows.

Illustration diagram

An illustration diagram is either one or multiple images that are accompanied by notes or labels. These notes are used to explain concepts or methods, describe objects, show how things move, or help provide additional information regarding the image being displayed.

These illustrations can be anything from a simple sketch to a complex photograph.

Pictorial fraction chart

A pictorial fraction chart uses pictograms such as icons, pictures, or illustrations, to show fractions. This could be used to show something like “1 in 5 people have asthma”. You would then show five icons with one of the icons colored in to visualize the one person who has asthma.

Exploding view drawing

This type of data visualization uses a diagram, picture, or a technical drawing of an object that shows the relationship or order of assembly of various parts. It will show the components of an object slightly suspended in the surrounding space combined with the object separated by a distance.

This type gets its name by suggesting that there was a small explosion in the middle of the object, causing you to see how it would be put back together.

These are often used in instructions, like how to put together furniture.

Data visualizations that show events over time

Certain types of data visualizations are used to show data and events over a specific period of time as a way to display trends or changes.

カレンダー

Whether you have a physical calendar hanging on your wall or you use the app on your phone, calendars are a helpful tool to remain organized and on schedule.

They display periods of time and the events that occur during a specific time. They are typically divided into days, weeks, months, and years. Some even go as far as to break down the hours of the day. The most common type of calendar we use is called the Gregorian Calendar, which uses seven grids to define the days of the week.

タイムライン

A timeline is a data visualization that displays a list of events in chronological order. The main purpose of a timeline is to display time-related information to present a story or view of history.

時刻表

When it comes to a management tool that can be used to schedule events, tasks, and actions, a timetable is an absolute must.

This data is organized in a table, in either chronological or alphabetical order. An example of a timetable is how train stations show the arrival and departure times of trains throughout the day.

Spiral plot

Spiral plots visualize time-based data along a spiral. The graph starts at the center and then progresses outward. These are often used for showing large sets of data that typically visualize a trend over a long time period. Color can be used to assign each interval to a specific time period. For instance, if you were showing data over a month, each day of the month would be a different color.

More than meets the eye

The right type of data visualization can take your data from confusing with no point to easy to understand with clear action items. Whether you're presenting your data findings to the head of your department or getting organized as a team, knowing which type of data visualization to use can make all the difference.

When you're ready to get started, check out the data visualization software you can use to make sure your data is telling the right story.