散布図の作成方法
散布図は、データ可視化において汎用性の高いツールであり、2つの変数間の関係を示すのに最適です。このガイドでは、RATHを使用して散布図を作成するプロセスを説明します。
散布図の主な特徴
散布図の主な目的は、相関関係を識別することです。特定の水平値がある場合、散布図は対応する垂直値を予測するのに役立ちます。通常、水平軸の変数は独立変数とみなされ、垂直軸は従属変数を表します。変数間の関係は、正または負、強いまたは弱い、線形または非線形である可能性があります。
散布図は、データの他のパターンを識別するのにも役立ちます。例えば、データポイントは、どれだけ密接に集まっているかに基づいてグループ化できます。散布図は、データの予期せぬギャップを明らかにし、外れ値を強調することができます。この機能は、ユーザーペルソナの作成のように、データを異なる部分に分割したい場合に役立ちます。
散布図のためのデータ準備
散布図を作成するには、データテーブルから2つの列を選択し、それぞれをプロットの軸に割り当てる必要があります。テーブルの各行は、列の値に応じて配置された散布図上の1つの点になります。散布図の準備方法の詳細については、データの準備の章を参照してください。
RATHでの散布図の作成
RATH (opens in a new tab)で散布図を作成するには、以下の手順に従います：
-
データのインポート： アカウントにログインし、CSVまたはExcelファイルをRATHにアップロードするか、オンラインデータベースをRATHに接続します。
-
チャートタイプの選択： Explorationタブで、ツールバーのMark Typeボタンをクリックし、'Scatter'を選択します。
-
チャートの作成： 変数をシェルフにドラッグ＆ドロップし、散布図のx軸とy軸を定義します。
散布図の使用例
散布図は、以下のようなさまざまなシナリオでデータを可視化するための汎用的なツールです：
-
市場調査： 製品価格と売上の相関関係を理解する。
-
医療： 患者の年齢と回復時間の関係を研究する。
-
環境科学： 気温と氷解率の相関関係を分析する。
より良い散布図のためのヒント
トレンドラインの追加： 予測的または相関的な関係を見るために散布図を使用している場合、データに最適な数学的適合を示すトレンドラインを追加できます。
カテゴリ別の第三変数： 散布図に第三の変数を追加できます。この第三の変数がカテゴリ別（地理的地域や性別など）の場合、点の色を変更してエンコードできます。
数値の第三変数： 第三の変数が数値の場合、点のサイズを変更してバブルチャートを作成できます。または、色相を使用して数値を表現することもできます。
注目すべき点の強調： インサイトを提示するために、注釈や色を使用して特定の注目すべき点を強調できます。
散布図の代替案
散布マップ： 2つの変数が地理的座標の場合、点を地図上に重ねて散布マップを作成できます。
ヒートマップ： データポイントが多く、その密度によってオーバープロットの問題が発生する場合は、ヒートマップを使用できます。
接続散布図： 第三の変数がタイムスタンプを示す場合、接続散布図を使用して2つの主要変数間の関係が時間とともにどのように変化するかを示すことができます。
結論
要約すると、散布図は2つの数値変数間の関係を可視化し理解するための強力なツールであり、パターンや外れ値を識別し、データを分割するのに役立ちます。散布図の戦略的な使用は、価値あるインサイトを提供し、データ駆動型の意思決定を支援することができます。