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コンボ・チャート(複合グラフ)のTips

今回の記事では、Qlik Senseで利用するコンボ・チャート(複合グラフとも呼ばれる)についてまとめてみます。

コンボ・チャートとは

コンボ・チャート、複合グラフと記述されるように、その名前からこのチャートの目的が理解できます。いくつかのグラフィックを組み合わせて可視化することです。多くの場合、棒、線、マーカーを組み合わせたもので、データによっては、データをマッピングする1つまたは2つの定量的尺度を持つこともあります。

利用されるグラフの種類

ここではグラフを構成する要素を見てみます。

棒グラフと同じように、コンボ・チャートのデータ・エンコーディングでは、その高さで値を表現します。つまり、主に個々の値の大きさと、値間の比較を見ていることになります。したがって、値の大きさを理解するためには、ゼロ(または負の値)から始まり、最大値(またはゼロ)に至る定性的なスケールが必要となります。

棒

直線の場合、線上の点の位置で値を表す。したがって、線は大きさを表すのに適しておらず、むしろ値間の位置の違いに注目する。値間の傾向はもちろん、測定全体にわたる傾向も見ることができます。

トレンドを見る場合、最も一般的なのは、定量的なスケールを調整して、最小値と最大値の差を見ます。

線1

ゼロを目盛りにする方法もありますが、その場合、差が小さくなりトレンドが見えにくくなります。

線2

マーカー

マーカーは、値に対して位置が対応づけられているシンボルであることが多く、従って、大きさや傾向を示すのには向いておらず、マーカー同士、あるいはマーカーと棒や線との間の比較には適しています。マーカーは、どのような種類のスケールも使用でき、ゼロから始まっても、最小値から始まってもかまいません。

コンボチャートの使い方

コンボチャートの主な目的は、2つ以上の値の差を比較し、それらの間の相関を見ることです。マグニチュード分析とトレンド分析は異なるスケールを使用するため、多くの場合、チャートに2つの軸が存在することになります。スケールは、同じ側にあるか、より頻繁に見られるように、両側に1つの軸があります。

トレンドを見るのであれば、データが時間値を持つ場合はコンボチャートを使い、質的軸がデータの順序を示すようにします。下の例では、売上データと割引率に関する知識を組み合わせて、いくつかのパターンが浮かび上がってきています。

コンボチャートの使い方

4月は、割引率を増やしたにもかかわらず(あるいは増やしたために)、売り上げが悪くなっています。このデータは集計されているので、今月は誰がなぜ値引きをしたのか、詳しく調べてみる価値があるかもしれません。また、売上と割引率の両方が時間とともに変動していることがわかりますが、これらの変数の間には相関関係がないように思われます。

コンボ・チャートを使わない場合

コンボ・チャートは、時間的なデータを見て、傾向を見分け、他の測定値と比較して相関関係を見出そうとするときに使うのが最適です。もし、あなたが、順序や時間ベースでないデータを使っているなら、傾向よりも相関に興味があると思われますので、散布図の利用をお勧めします。

ここでは、名目データがコンボチャートでどのように見えるかを示しています。

名目データがコンボチャート

これを散布図と比較してみてください。散布図から、線形パターンが見える可能性があります。また、データのグループがあることもわかります。

散布図

コンボ・チャートの問題点

もちろん、2軸のコンボ・チャートを使うにはいくつかの問題点があります。まず第一に、どの測定値をどの量的軸にマッピングするかという問題です。特に、測定値に同じエンコーディングを使用する場合は注意が必要です。下の図では、棒グラフを使用して最大割引額を測定値として追加しています。突然、真ん中のバーを右軸と左軸のどちらで測定すべきかがわからなくなります。

コンボ・チャートの問題点

もう一つの問題は、コンボ・チャートに線だけを使用した場合です。各軸はゼロから、または最小値からスケーリングできるので、軸のスケーリングの仕方によって、3つの異なるビジュアライゼーションが得られます。下の図からわかるように、正しいものを選択するのに時間がかかります。

コンボ・チャートの問題点2

まとめ

コンボチャートは、正しいデータ、正しいエンコーディング、正しい軸のスケールで正しく使用すれば、隠れたインサイトを解き明かすことができます。一方、間違った使い方をした場合、必要以上に混乱を招くだけなので、別の可視化方法を選択するようにしてください。

最後に、数年前に学んだことですが、異なるスケールや単位の測定値があり、それらを互いに比較したい場合、その変化を指数として比較することができます。下のビジュアライゼーションでは、私の測定は両方とも指数値1から始まっています。つまり、最初の位置の値をそれ自体で割ると1になる、ということです。次に行うことは、2番目の位置の値を取り、それを最初の値で割って、インデックスがどのように変化したかを見ることです。これをすべての値で続けると、トレンドの変化と、別の測定値との相関を、すべて同じ単位と尺度で見ることができます。

トレンドの変化と別の測定値との相関

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